2022一课讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力

admin

┃  ┣━第1章 概率统计课程导学
┃  ┃  ┣━1-1 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学.mp4
┃  ┣━第2章 统计思维基石：条件概率与独立性
┃  ┃  ┣━2-5 全概率公式与贝叶斯基础.mp4
┃  ┃  ┣━2-2 从概率到条件概率.mp4
┃  ┃  ┣━2-4 从独立到条件独立.mp4
┃  ┃  ┣━2-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━2-6 本讲小节及小讲预告.mp4
┃  ┃  ┣━2-3 条件概率与独立性.mp4
┃  ┣━第3章 聚焦基本元素：深入理解随机变量
┃  ┃  ┣━3-5 几何分布的性质与采样（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━3-3 二项分布及其PMF函数（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━3-2 离散型随机变量及其分布列.mp4
┃  ┃  ┣━3-4 二项分布的采样与数字特征（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━3-6 泊松分布的性质与采样（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━3-7 连续型随机变量及其概率密度函数.mp4
┃  ┃  ┣━3-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━3-8 正态分布的性质与采样（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━3-9 指数分布的性质与采样（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━3-10 均匀分布的性质与采样（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━3-11 本讲小节及小讲预告.mp4
┃  ┣━第4章 从一元到多元：探索多元随机变量
┃  ┃  ┣━4-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━4-4 多元随机变量的相关性与协方差矩阵.mp4
┃  ┃  ┣━4-11 本讲小节及下讲预告.mp4
┃  ┃  ┣━4-7 相关系数的概念和特性（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━4-6 协方差与相关性的一个小问题（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━4-2 多元随机变量的重要分布列.mp4
┃  ┃  ┣━4-5 二元正态分布：从标准到一般（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━4-10 二元高斯分布几何特征实证分析（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━4-8 随机变量独立与相关的概念辨析（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━4-3 随机变量的独立性与条件独立性.mp4
┃  ┃  ┣━4-9 多元高斯分布的参数特征（含代码实战）.mp4
┃  ┣━第5章 极限思维：大数定律与蒙特卡罗方法
┃  ┃  ┣━5-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━5-2 从平均身高问题引入大数定律.mp4
┃  ┃  ┣━5-3 大数定律背后的理论支撑.mp4
┃  ┃  ┣━5-7 用蒙特卡罗方法近似计算圆面积（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━5-5 样本均值的方差与分布（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━5-6 蒙特卡罗方法的应用背景.mp4
┃  ┃  ┣━5-10 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┃  ┣━5-8 中心极限定理的基本概念和工程背景.mp4
┃  ┃  ┣━5-4 样本均值与随机变量期望的关系（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━5-9 中心极限定理的模拟与验证（含代码实战）.mp4
┃  ┣━第6章 由静到动：随机过程导引
┃  ┃  ┣━6-5 股票价格变化过程的展现（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━6-6 两类重要的随机过程.mp4
┃  ┃  ┣━6-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━6-7 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┃  ┣━6-2 随机过程应用背景概述.mp4
┃  ┃  ┣━6-3 博彩中的随机过程（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━6-4 随机过程模拟：股票价格的总体分布（含代码实战）.mp4
┃  ┣━第7章 马尔科夫链（上）：转移与概率
┃  ┃  ┣━7-4 多步转移概率的计算.mp4
┃  ┃  ┣━7-3 马尔科夫链的基本性质和矩阵表示.mp4
┃  ┃  ┣━7-6 路径概率问题举例.mp4
┃  ┃  ┣━7-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━7-5 多步转移与概率乘法（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━7-2 离散时间马尔科夫链的三要素.mp4
┃  ┃  ┣━7-7 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┣━第8章 马尔科夫链（下）：极限与稳态
┃  ┃  ┣━8-3 马尔可夫链中的常返类和周期性.mp4
┃  ┃  ┣━8-4 马尔可夫链的稳态及求法.mp4
┃  ┃  ┣━8-2 马尔可夫过程的两种典型极限状态.mp4
┃  ┃  ┣━8-5 本讲小结与下讲预告.mp4
┃  ┃  ┣━8-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┣━第9章 隐马尔科夫模型（上）：明暗两条线
┃  ┃  ┣━9-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━9-3 隐马尔科夫典型案例1：盒子摸球试验.mp4
┃  ┃  ┣━9-2 隐马尔科夫模型导引.mp4
┃  ┃  ┣━9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp4
┃  ┃  ┣━9-4 隐马尔科夫典型案例2：小宝宝的日常生活.mp4
┃  ┃  ┣━9-5 隐马尔科夫模型的外在特征和内核三要素.mp4
┃  ┃  ┣━9-7 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┣━第10章 隐马尔可夫模型（下）：概率估计与状态解码
┃  ┃  ┣━10-2 隐马尔可夫模型的两个研究主题.mp4
┃  ┃  ┣━10-5 前向概率算法应用举例.mp4
┃  ┃  ┣━10-8 维特比算法与最大路径概率.mp4
┃  ┃  ┣━10-11 维特比算法的程序实现（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━10-7 状态解码问题的描述.mp4
┃  ┃  ┣━10-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━10-12 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┃  ┣━10-4 用前向概率算法进行概率估计的原理.mp4
┃  ┃  ┣━10-9 用维特比算法进行状态解码的理论基础.mp4
┃  ┃  ┣━10-3 观测序列概率估计直观解法及其问题.mp4
┃  ┃  ┣━10-6 前向概率算法的程序实现（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━10-10 盒子摸球案例中的状态解码实战.mp4
┃  ┣━第11章 推断未知：统计推断的基本框架
┃  ┃  ┣━11-4 估计误差与无偏估计（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━11-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━11-6 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┃  ┣━11-2 统计推断的一个引例.mp4
┃  ┃  ┣━11-5 总体方差估计与有偏性（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━11-3 总体、样本与统计量.mp4
┃  ┣━第12章 探寻最大可能：极大似然估计法
┃  ┃  ┣━12-6 极大似然估计的计算方法.mp4
┃  ┃  ┣━12-5 极大似然估计的思想.mp4
┃  ┃  ┣━12-4 扩展到连续型的似然函数.mp4
┃  ┃  ┣━12-8 多参数极大似然估计案例.mp4
┃  ┃  ┣━12-3 似然函数的由来-.mp4
┃  ┃  ┣━12-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━12-2 极大似然估计法的引例（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━12-9 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┃  ┣━12-7 单参数极大似然估计案例.mp4
┃  ┣━第13章 贝叶斯统计推断：最大后验
┃  ┃  ┣━13-7 贝叶斯推断全过程模拟验证（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━13-4 贝叶斯推断实战-选取先验分布（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━13-6 贝叶斯推断实战-计算后验分布.mp4
┃  ┃  ┣━13-3 贝叶斯推断的理论过程.mp4
┃  ┃  ┣━13-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━13-5 贝叶斯推断实战-选择观测数据的分布（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━13-8 关于共轭先验的问题.mp4
┃  ┃  ┣━13-2 贝叶斯定理的回顾.mp4
┃  ┃  ┣━13-9 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┣━第14章 近似推断的思想和方法
┃  ┃  ┣━14-11 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┃  ┣━14-10 两类采样方法的问题与思考.mp4
┃  ┃  ┣━14-8 接受-拒绝采样的方法内涵分析.mp4
┃  ┃  ┣━14-4 随机近似方法的理论基础.mp4
┃  ┃  ┣━14-6 接受-拒绝采样中建议分布及参数选取（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━14-9 重要性采样的方法介绍.mp4
┃  ┃  ┣━14-3 精确推断与近似推断的概念.mp4
┃  ┃  ┣━14-2 统计推断的场景与关注重点.mp4
┃  ┃  ┣━14-7 接受-拒绝采样过程实践（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━14-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━14-5 接受-拒绝采样的基本方法.mp4
┃  ┣━第15章 助力近似采样：基于马尔科夫链的采样过程
┃  ┃  ┣━15-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━15-2 马尔科夫链重点内容回顾.mp4
┃  ┃  ┣━15-3 马尔科夫链平稳分布的理解.mp4
┃  ┃  ┣━15-4 马尔科夫链进入稳态的过程演示（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━15-5 稳态过程的再剖析与意义分析.mp4
┃  ┃  ┣━15-6 基于马尔科夫链的采样过程.mp4
┃  ┃  ┣━15-7 基于马尔科夫链的采样过程实践（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━15-8 一个显而易见的难题.mp4
┃  ┃  ┣━15-9 本讲小结及下讲预告.mp4
┃  ┣━第16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解
┃  ┃  ┣━16-1 本讲知识概览与导引.mp4
┃  ┃  ┣━16-2 问题的目标与细致平稳条件.mp4
┃  ┃  ┣━16-3 Metropolis-Hastings方法的基本思路.mp4
┃  ┃  ┣━16-4 M-H方法中的随机游走与接受因子.mp4
┃  ┃  ┣━16-5 M-H方法中建议矩阵Q的选取.mp4
┃  ┃  ┣━16-6 M-H方法的实践（含代码实战）.mp4
┃  ┃  ┣━16-7 本讲小结.mp4

下载地址vip会员回复可见：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

HanJuNan

RE: 2022一课讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力 [修改]

pzr11111

11111111111111111111111

orange

77777777777777777777777777777777

xvhai

000000000000

295528584

thanks!!!!

anson

不错不错不错