机器学习之概率与统计推断

机器学习之概率与统计推断
共61节 22092人在学 课程详情
  • 随机变量及其分布

    • 概率与统计推断课程介绍
    • (一)概率基础
    • (二)随机变量及其分布函数
    • (三)分布的单值概述
    • (四)常见随机变量分布
    • (五)抽样分布
    • (六)概率密度估计
    • (七)案例:Rent Listing Requries数据集探索及特征的分布估计
    • (八)极大熵原理
    • 概率第一课课后答疑
    • 概率第一课作业讲解
  • 多元随机向量及其分布

    • (一)多元随机变量及其分布
    • (1.1)联合分布
    • (1.2)边缘分布
    • (1.3)条件分布
    • (1.4)贝叶斯规则
    • (1.5)独立及条件独立
    • (1.6)协方差
    • (1.7)互信息及特征选择
    • (1.8)随机变量之间关系案例:Kaggle竞赛 Rent Listing Inquires数据分析
    • (二)多元正态分布
    • (2.1)协方差矩阵及白化
    • (2.2)高斯判别分析
    • (三)概率图模型
    • (3.1)有向图&无向图
    • (3.2)特殊概率图模型
    • (3.3)朴素贝叶斯模型及Titanic案例分析
    • (3.4)Markov链
    • (3.5)隐马尔科夫模型(HMM)
    • (3.6)Markov随机场(MRF)
    • (3.7)条件随机场(CRF)
    • 概率第二课课后答疑
    • 概率第二课作业讲解
  • 极大似然估计

    • 前言:参数估计简介
    • (一)极大似然估计基本思想
    • (二)常见分布的极大似然估计
    • (2.1)正态分布参数的MLE及实例解析
    • (2.2)Bernoulli分布&二项分布参数的MLE
    • (2.3)多项分布参数的MLE及词袋模型代码讲解
    • (三)机器学习模型参数的极大似然估计
    • (3.1)线性回归模型参数的MLE及案例代码解析
    • (3.2)Logistic回归模型参数的MLE及案例代码解析
    • (3.3)朴素贝叶斯模型参数的MLE
    • (3.4)案例代码解析:新闻文档分类、Titanic
    • (四)估计的评价
    • (4.1)估计量的评价标准
    • (4.2)MLE的性质
    • (4.3)偏差-方差分解
    • (4.4)方差估计 及 Bootstrap
    • (4.5)课后练习
    • 概率第三讲课后答疑
  • 贝叶斯估计

    • (1.1)参数估计及outline
    • (2.1) 常见分布的共轭先验
    • (3.1)岭回归:线性回归的正态先验
    • (3.2)案例:多项式回归
    • (3.3) Lasso:线性回归的Laplace先验
    • (3.4) 案例:波士顿房价预测
    • (4.1)Logistic回归的正态先验和Laplace先验
    • (4.2) 案例:蘑菇分类
    • (4.3) 总结
    • 概率第四讲课后答疑

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    课时介绍

    概率第二课课后答疑-多元随机向量及其分布机器学习之概率与统计推断

    课程介绍

    本课程讲解机器学习算法所需概率和统计推断知识。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,估计的评价、偏差-方差平衡。课程还会讲解假设检验的基本概念。
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