机器学习之概率与统计推断
课时介绍
（3.2）Logistic回归模型参数的MLE及案例代码解析-极大似然估计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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