讲透机器学习概率统计,快速打造算法基础核心能力 - 盘搜天堂 - 搜索网盘资源的天堂!
- file:9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp4
- file:9-1 本讲知识概览与导引.mp4
- file:9-5 隐马尔科夫模型的外在特征和内核三要素.mp4
- file:9-3 隐马尔科夫典型案例1:盒子摸球试验.mp4
- file:8-2 马尔可夫过程的两种典型极限状态.mp4
- file:8-5 本讲小结与下讲预告.mp4
- file:7-6 路径概率问题举例.mp4
- file:7-4 多步转移概率的计算.mp4
- file:7-3 马尔科夫链的基本性质和矩阵表示.mp4
- file:7-2 离散时间马尔科夫链的三要素.mp4
- file:6-3 博彩中的随机过程(含代码实战).mp4
- file:6-6 两类重要的随机过程.mp4
- file:6-4 随机过程模拟:股票价格的总体分布(含代码实战).mp4
- file:6-2 随机过程应用背景概述.mp4
- file:5-9 中心极限定理的模拟与验证(含代码实战).mp4
- file:5-7 用蒙特卡罗方法近似计算圆面积(含代码实战).mp4
- file:5-4 样本均值与随机变量期望的关系(含代码实战).mp4
- file:5-8 中心极限定理的基本概念和工程背景.mp4
- file:5-6 蒙特卡罗方法的应用背景.mp4
- file:5-3 大数定律背后的理论支撑.mp4
- file:5-2 从平均身高问题引入大数定律.mp4
- file:4-8 随机变量独立与相关的概念辨析(含代码实战).mp4
- file:4-5 二元正态分布:从标准到一般(含代码实战).mp4
- file:4-4 多元随机变量的相关性与协方差矩阵.mp4
- file:3-7 连续型随机变量及其概率密度函数.mp4
- file:2-5 全概率公式与贝叶斯基础.mp4
- file:2-4 从独立到条件独立.mp4
- file:16-5 M-H方法中建议矩阵Q的选取.mp4
- file:16-2 问题的目标与细致平稳条件.mp4
- file:16-3 Metropolis-Hastings方法的基本思路.mp4
- file:1-1 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学.mp4
- file:15-7 基于马尔科夫链的采样过程实践(含代码实战).mp4
- file:15-8 一个显而易见的难题.mp4
- file:15-5 稳态过程的再剖析与意义分析.mp4
- file:15-3 马尔科夫链平稳分布的理解.mp4
- file:13-5 贝叶斯推断实战-选择观测数据的分布(含代码实战).mp4
- file:13-3 贝叶斯推断的理论过程.mp4
- file:14-9 重要性采样的方法介绍.mp4
- file:14-6 接受-拒绝采样中建议分布及参数选取(含代码实战).mp4
- file:14-4 随机近似方法的理论基础.mp4
- file:14-3 精确推断与近似推断的概念.mp4
- file:14-2 统计推断的场景与关注重点.mp4
- file:14-10 两类采样方法的问题与思考.mp4
- folder:讲透机器学习概率统计,快速打造算法基础核心能力
- folder:第9章 隐马尔科夫模型(上):明暗两条线
- folder:第6章 由静到动:随机过程导引
- folder:第5章 极限思维:大数定律与蒙特卡罗方法
- folder:第4章 从一元到多元:探索多元随机变量
- folder:第3章 聚焦基本元素:深入理解随机变量
- folder:第2章 统计思维基石:条件概率与独立性
- folder:第16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解
- folder:第1章 概率统计课程导学
- folder:第15章 助力近似采样:基于马尔科夫链的采样过程
- folder:第13章 贝叶斯统计推断:最大后验
- folder:第14章 近似推断的思想和方法
- folder:第12章 探寻最大可能:极大似然估计法
- folder:第11章 推断未知:统计推断的基本框架
- folder:第10章 隐马尔可夫模型(下):概率估计与状态解码
分享时间 | 2025-02-19 |
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入库时间 | 2025-03-14 |
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