价格: 19 学币

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发布时间: 2022年4月10日 22:25

最近更新: 2022年4月13日 09:42

资源类型: VIP

教程介绍:

第一阶段 掌握概率论基础与参数估计

第1课 概率论基础

知识点1: 概率论基础:简要定义概率空间,事件以及事件的概率

知识点2: 常见概率公式:全概率公式,贝叶斯公式

知识点3: 随机变量:随机变量的定义,随机变量的独立性,相关性,方差,协方差

实战项目: 朴素贝叶斯分类(上)

第2课 参数估计:从概率到统计

知识点1: 大数定理,中心极限定理

知识点2: 矩估计,极大似然估计

知识点3: 区间估计

实战项目: 朴素贝叶斯分类(下)

第二阶段 基于面试题库精讲概率统计的应用

第3课 面试中常见的概率统计问题

知识点1: 条件概率的技巧

知识点2: 排列组合的技巧

知识点3: 概率论的概念性的问题

知识点4: 统计学的概念性问题

第4课 概率统计在机器学习中的应用

知识点1: 凸集合与凸函数

知识点2: EM算法原理分析

知识点3: EM算法用于高斯混合模型的参数估计

知识点4: EM算法用于缺失值的处理

第三阶段 掌握熵与最大熵

第5课 熵与相对熵

知识点1: 定义熵:度量信息的方式

知识点2: 相对熵,度量两个分布的差别

知识点3: 解释Entropy, Cross-Entropy and KL-Divergence 的关系

实战项目: t-sne 聚类可视化算法

第6课 最大熵原理与最大熵模型

知识点1: 最大熵分类模型

知识点2: 最大熵模型的训练

实战项目: 自然语言处理实例

教程截图:

概率统计 第二期