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课程介绍
适合数据分析挖掘、人工智能方向发展,但基础比较薄弱的同学学习。课程目录
第1课 概率论基础
知识点1:概率论基础,贝叶斯公式,常见分布与共轭分布
实战项目:朴素贝叶斯分类(上)第2课 参数估计
知识点1:分布的特征函数,切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理
知识点2:矩估计,极大似然估计
实战项目:朴素贝叶斯分类(下),逻辑回归第3课 参数估计的渐进忄生质
知识点1:凸函数,参数估计的渐进忄生质
实战项目:区间估计,线忄生回归中统计量的含义第4课 概率统计在机器学习中的应用
知识点1:EM算法原理分析
知识点2:EM算法用于高斯混合模型的参数估计
知识点3:EM算法用于缺失值的处理
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链接 https://pan.baidu.com/s/15MHeHpDnqxEQRtj7egG9ew 密码 h6ej 解压密码 www.17zixueba.com