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首页 - 课程列表 - 课程详情
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统计机器学习
课程类型：
选修课
发布时间：
2017-03-10 09:04:54
主讲教师：
课程来源：
建议学分：
3.00分
课程编码：
mkold00191
课程介绍
课程目录
教师团队
统计机器学习 课程视频
第一讲 概率基础_(1)
（43分钟）
第二讲 随机变量_(2)
（42分钟）
第三讲 随机变量_(3)
（44分钟）
第四讲 高斯分布_（1）
（42分钟）
第五讲 连续分布_(2)
（39分钟）
第六讲 例子_（3）
（43分钟）
第七讲 scale mixture pisribarin_(1)
（42分钟）
第八讲 jeffrey prior_(2)
（41分钟）
第九讲 statistic interence_(3)
（36分钟）
第十讲 Laplace 变换_(1)
（45分钟）
第十一讲 多元分布定义_(2)
（35分钟）
第十二讲 概率变换_(3)
（35分钟）
第十三讲 jacobian_(1)
（34分钟）
第十四讲 wedge production_(2)
（35分钟）
第十五讲 统计量_(3)
（38分钟）
第十六讲 多元正态分布_(1)
（39分钟）
第十七讲 Wishart 分布_(2)
（39分钟）
第十八讲 矩阵元Beta分布_(3)
（15分钟）
第十九讲 统计量 充分统计量_(1)
（40分钟）
第二十讲 指数值分布_(2)
（37分钟）
第二十一讲 共轭先验性质_(3)
（21分钟）
第二十二讲 Entropy_(1)
（43分钟）
第二十三讲 distance_(2)
（38分钟）
第二十四讲 properties_(3)
（24分钟）
第二十五讲 概率不等式_(1)
（43分钟）
第二十六讲 概率不等式_(2)
（36分钟）
第二十七讲 概率不等式（1）_(1)
（39分钟）
第二十八讲 概率不等式（2）_(1)
（35分钟）
第二十九讲 概率不等式（3）_(1)
（36分钟）
第三十讲 概率不等式_(1)
（38分钟）
第三十一讲 随机投影_(2)
（37分钟）
第三十二讲 John 引理_(3)
（28分钟）
第三十三讲 Stochastic Convergence-概念_(1)
（43分钟）
第三十四讲 Stochastic Convergence-性质_(2)
（28分钟）
第三十五讲 Stochastic Convergence-应用_(3)
（24分钟）
第三十六讲 EM算法（1）
（44分钟）
第三十七讲 EM算法（2）
（39分钟）
第三十八讲 EM算法（3）
（27分钟）
第三十九讲 Markov Chain Monte carlo (1)
（44分钟）
第四十讲 Markov Chain Monte carlo (2)
（20分钟）
第四十一讲 Bayesian Classificat_3
（38分钟）
