机器学习数学基础之概率与统计推断视频教学

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  • 第一章概率论的基本概念

    • 随机试验、样本空间和随机事件
    • 可能性的度量
    • 条件概率、乘法公式和全概率公式
    • 贝叶斯公式
    • 独立性
    • 总结
  • 随机变量及其分布

    • 随机变量
    • 分布律及常见离散分布
    • 分布函数和概率密度函数
    • 常见概率密度分布
    • 数学期望和方差
    • 总结
  • 多维随机变量及其分布

    • 联合分布
    • 边缘分布
    • 条件分布
    • 相互独立的随机变量
    • 数学期望和方差的性质补充说明
    • 协方差和相关系数
    • 总结
  • 统计推断

    • 概率论与统计推断的关系
    • 总体和样本
    • 直方图和箱线图
    • 极大似然估计
    • 最大后验估计
    • 总结

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    课时介绍

    联合分布-多维随机变量及其分布机器学习数学基础之概率与统计推断视频教学

    课程介绍

    本课程讲解机器学习及人工智能学习当中所需概率和统计推断。课程为CSDN学院人工智能课程打造,系统全面而又深入浅出的讲解了学习当中需要的各种基础数学知识,公式推导与理解等内容。概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数(CDF/pdf)、常用概率分布及其均值、方差;统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计。
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