上海交大 统计机器学习 41讲 张志华主讲 视频教程 教学视频,全套视频教程学习资料...

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4 d' R+ `( A- l( _

01 概率基础
02 随机变量1
* C$ H3 c# B! ]2 k" |+ ^  @2 [9 w# W03 随机变量2
04 高斯分布
% j* k8 G4 u0 k" S05 高斯分布例子
06 连续分布
! Z' c- R+ g- J4 b1 m9 \) S0 f07 jeffrey prior
08 scale mixture pisribarin
9 f5 R$ L! s0 y8 F* U' C; E09 statistic interence
8 O5 d6 `5 t) Y10 Laplace 变换
11 多元分布定义
12 概率变换
13 Jacobian
1 ^' z: h5 _- `) P* ]14 Wedge production
% ~/ M! i5 e$ U. W+ U9 E15 Wishart 分布
16 多元正态分布
% M5 R7 O; P1 B. h& W" T( F# o" v17 统计量
18 矩阵元Beta分布
# N1 o* O" }) u7 ]' @3 v6 p+ S19 共轭先验忄生质
$ _# p- }, [  a* F20 统计量 充分统计量
0 h9 B* q# u. `: ]6 U21 指数值分布
& ?; d. j) ~& s& g1 O: L7 B22 Entropy
! K/ |$ I+ t, P5 p23 KL distance
24 Properties
+ \1 O  W/ A; ]# |) t4 }2 P25 概率不等式1
26 概率不等式2
27 概率不等式1
28 概率不等式2
29 概率不等式3
30 John 引理
31 概率不等式
, p8 z9 G' ~, X* F  \$ s32 随机投影
33 Stochastic Convergence-概念
2 z2 Z) d& }' d* f5 ?/ \34 Stochastic Convergence-忄生质
35 Stochastic Convergence-应用
4 K0 C* ?0 D' h36 EM算法1
37 EM算法2
38 EM算法3
; A( {1 z5 g3 Z+ O7 c) l3 @39 Bayesian Classification
2 S2 A7 F8 v! e* o6 J6 Z- B40 Markov Chain Monte carlo1
/ ]2 \! g8 N% o0 a5 n' p41 Markov Chain Monte carlo2

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教程不错很清晰，来下载新课程学习了

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讲的很详细，对于新手的我有帮助，100分

谢谢分享，注册对了！

楼主辛苦了！

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楼主发贴辛苦了，谢谢楼主分享

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