一课讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力|完结无秘课程介绍(A000635)：
概率统计是机器学习，人工智能，计算机科学的基石，算法工程师不懂概率统计很难深入应用，本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题，从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战，带你快速打造算法领域的基础核心能力，打开更广阔的进阶空间。
文件目录：
| 一课讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力完结无秘 |
| │ ├─第10章 隐Y N ` L马尔可夫模型（下）：概率估计与状态解码 |
| │ │ 10-1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │ 10-10 盒子摸球案例中的状态解码实战.mp4 |
| │ │ 10-11 维特比算法的程序实现（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 10-12 本W C x i 1 \ V q ;讲小结及下讲J t C J ~预告.mp4 |
| │ │ 10-2 隐马尔可夫模型的两个研究主题.mp4 |
| │ │ 1T @ w P r0-3 观测序列概率估计_ ( G w A I直观解法及其问题.mp4 |
| │ │ 10-4 用前向概率算法进行概率估计的原理.mp4 |
| │ │ 10-9 { \ v |5 前向概率算法应用举例.mp4 |
| │ │ 10-6 前向概率算法的程序实现（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 10-7 状态解码问题1 ( ^ ~ q 3的描述.mp4 |
| │ │ 10-8 维特比算法与最大路径概率.mp4 |
| │ │ 10-9 用维特比算法进行状态解码的理论基础.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第11章 推断未知：统计推断的基本框架 |
| │ │ 11-1 本8 H P讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │ 11-2 统计推断的一个引例.mp4 |
| │ │ 11-3 总体、样本与统计量.mp4 |
| │ │ 11-4O ` @ \ P 9 O b ( 估计误差与无偏估计（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 11-= x U Y5 总体方差估计与有偏性（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 11-6 本讲小结及下讲预告.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第12章 探D – r \ G 3 m寻最大可能：极大似然估计c = r法 |
| │ │ 12-h ` r m 2 q1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │ 12-2 极大似然估计法的引g I I m ! & =例（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 12-3 似然函数的由来-= R l.mp4 |
| │ │ 12-4 扩展到连续型的I = % K \ 3似然函数.mp4 |
| │ │ 12-5| 3 5 极大似然估计的思想.mp4 |
| │ │ 12@ v \ t g 7 % 9-6 极大似然估计的计算方法.mp4a T T [ H |
| │ │ 12-7 单参数极大似然E 9 p 7 6 [ ? 4估计案例.m^ ) % n o G G s qp4 |
| │ │ 12-8 多参数极大似然估计案例.mp4 |
| │ │ 12-9 本讲小结及下讲预告.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第13章 贝叶斯统计推断：最大后验 |
| │ │ 13-1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │ 13-2 贝3 C A 7 u [ =叶斯定理的回顾.~ g 1 – # $ Qm? * a m [ ~ w 8 ~p4 |
| │ │ 13-3 贝叶斯推断的理论过程.mp4 |
| │ │ 13-4 贝2 j ) 7 U叶斯推断实战-选取先验分布（含代码实战）.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 |
| │ │ 13-6 贝叶斯推断实. y v u U 1 ~ A z战-计算后验分布.mp4$ I . 3 i e n N |
| │ │ 13-7 贝叶斯推断全过程模拟验证（含代\ $ . 3 s N P码实战）.mp4 |
| │ │ 13-8 关于共轭先验的问题.mp4 |
| │ │ 13-9 本讲小结及下讲预告.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第14章 近似推断的n e p思想和方法 |
| │ │ 14-1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │ 14-10 两类采样方法的问题与思考.mp4 |
| │ │ 14-11 本讲小结及下讲预告.mp4 |
| │ │ 14-2 统计推断的场景与关注重点.mp4 |
| │ │ 14-3 精确推断与近似推s W b e 5 ) / /断的概念.mp4 |
| │ │ 14-4 随机近似方法的理论G \ 6基础.mp4 |
| │ │ 14-5 接受-拒绝采样的基本方法.mp4 |
| │ │ 14-6 接R l d受-拒绝采样中建议分布及参数选取（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 14-7 接受-拒绝采样过程实践（含代码实战）.mp4 |
| │ │& \ i m ^ 14-8 接受-l \ $ M ! Q e拒绝采样的方法内涵分析.. 5 ! a g (mp4 |
| │ │ 14-9 重要性采样的方法介绍.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F P V ( ` I *示（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 15-5 稳态过程的再剖析与意义分析L n 3 h O 4 f.mp4 |
| │ │ 15-K R g W G + G6 基于马尔科夫链的采样过程.mp4 |
| │ │ 15-k % $ H Y =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 |
| │ │ 15-4 @ ? H A [ – @ n9 本讲小结及下讲预告.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第16章 马尔科夫链-蒙特p . ! O ] a v f卡洛方法详解 |
| │ │ 16-1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │9 i = y v P w r 16-2 问题的目标与细致平稳条件.mpQ I W q x4 |
| │ │ 16-3 Metropolis-HastL & $ A Y U i wings方法的基本思路.mp4 |
| │ │ 16-4 M-H方法中的随1 R i 8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 |
| │ │ 12 2 O w v ) R6-7 本讲小结.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第1章 概率统计课程导学 |
| │ │ 1} \ d k P n \ ?-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 |
| │ │ 2-1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │ 2-2 从概率到条件概率.mp4 |
| │ │ 2-3 条件概率与独立性.mp4 |
| │ │ 2-4 从独立到条件独立一手IT网课资源+222[2].mp4 |
| │ │ 2-5 全概率公式与贝叶斯基础.n y Y ( E $mp4 |
| │ │! j . [ T P 8 _ 2-6 本讲小节及小讲预告.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第2章 统计思维基石：条件概率与独立性(1) |
| │ │ └─第2章 统计思维基m w ^ a石：条件t T I C w { R N概率与独立性 |
| │ │ 2-1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │ 2-2 从概率到条件概率.mp4 |
| │ │ 2-3 条件概率与独立性.mp4 |
| │ │ 2S X n V & –-4 从独立到条件独立.mp4 |
| │ │G N , ] 2-5 全概\ ` \ : @ ^ 8 M率公式与贝叶斯基础.mp4 |
| │ │ 2-6 本讲小节及小讲预告.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第3章 聚焦基本元素：深入理解\ ` [ p随机变量 |
| │b P m ] │ 3-1 本讲知识概览: 8 f m _ ; v与导引.mp4 |
| │ │ 3-10 均匀分布的M P @ 1 ` s ` H i性质与采样（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 3-11 本讲小节及小讲预告.mp4 |
| │ │ 3-2 离散型随机变8 6 k . { e 2 9量及其分布列.mp4 |
| │ │ 3-3 二项分布及其PMF函数（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 3-4 二项分布的采样与数字特征（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 3-5 几何分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 3-6 泊松分布的{ V + I性质与采样（含代码实战）.mpl _ W4 |
| │ │ 3-7 连续型随机变量及其概率密度函数.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）8 D ` ! N.mp4 |
| │& Z u Z V │ |
| │ ├─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 |
| │ │! k e S o 4 D H 4-10 二元高斯分布几何特征实证分析w d \（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 4-1f D =1 本讲小节及下讲预告.mp4 |
| │ │m u S # [ l i _ 4-2 多元随机变量的重要分布列.mp4 |
| │ │3 | 0 + C 4-3 随机变量的独立性与条件独立性.mp4 |
| │ │ 4-4 多元随机变量的相关性与协方差矩阵.8 ( – F ^ Lmp4 |
| │ │O s o k 4-5 二元正态分布：从标准到一般（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 4-6 协方差与相关性的一个小问题A v C（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 4-7 相关系数的概念和特性（x B l r ` +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 |
| │_ i ? % _ │ 4-c I j 1 v9 多元高斯分布的参数特征（含\ . g i | 6 I 5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 |
| │ │ 5-10 本讲小结及下讲预告.mp4 |
| │ │ 5-2 从平均H 4 R @ ^ N Z [身高问题引入大数定律.mp4 |
| │ │ 5-3 大数) * r 8 K : j定律背后的理论支撑.mpZ ^ I z 04 |
| │ │ 5-4 样本均值与随机变量期望的关系（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 5-5 样本均值的方差与O h \ G A { % D j分布（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 5-6 蒙特卡罗方法的应用背景.mp4 |
| │ │ 5-7 用蒙特卡罗方法近似计算圆面积（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 5-8 中心极限定理的基本概念和工程背景.mp4 |
| │ │ 5-9 中心极限定理的模拟与验证（含代码实战）.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第6章y v g \ L + C 由静到动：随机过程导引b / a a I J |
| │ │ 6-1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │ 6-2 随机过I F 6 : y n程应用背景概述.mp4 |
| │ │ 6-3 博u J R : \ W / m Y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4 2 ; $ m分布（含代码实战）.mp4 |
| │ │ 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 |
| │ │ 6-7 本讲小结及下讲预告.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第7章 马尔科夫链（上）：转移与概率 |
| │ │ 7-1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ │ 7-E = 22 离散时间马尔科夫链的三要素.mpV g ) y4 |
| │ │ 7-g 5 t 5 + m { s G3 马尔科夫链的基本性质和矩阵表示.mp4 |
| │ │ 7-42 , J h o l 多步转移概率_ D Z Q t的计算.mp4 |
| │ │ 7-5 多步转移与概率乘法（含代码实战）.mp4 |
| │H 5 Z @ │ 7-6 路径概率s w N 2问题举例.mp4 |
| │ │ 7-; Q r ] c o i +7 本讲小结及下讲预告.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第8w J 8 k v Q z I c章 马尔科夫链（下）：极限与稳态 |
| │ │ 8-1 本讲知识概览与导c ^ X引.mp4 |
| │ │ 8-2 马尔可夫过程的两种典型极限状态.mp4 |
| │ │ 8-3 马尔可夫链中的常返类和周期性.mp4 |
| │ │ 80 R t B h N # L-4 马尔可夫链的稳态及求法.mp4 |
| │ │ 8-5U I p o Z 本讲小结与下讲6 \ R L R # 1预告.mp4 |
| │ │ |
| │ └─第9章 隐马尔科夫模型（上）：明暗\ Y ? b两条线 |
| │ 9-1 本讲知识概览与导引.mp4 |
| │ 9-2 隐马尔科夫模型导引.mp4 |
| │ 9-3 隐马尔科夫典型案例1：盒子摸球试验.mp4 |
| │ 9-4 隐马尔科夫典型案例2} ! z：小宝宝的日常生活.mp4 |
| │ 9-5 隐马尔I X S科夫模型的外在特征和内核三要素.mp4 |
| │ 9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp4 |
| │ 9-7 本讲K ( g {小结及下讲预告.mp4 |
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