【理论基础】上海交大张志华老师统计机器学习(多元正态分布 向量 概率不等式 随机变量等) 41课

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适用人群
对统计机器学习感兴趣的大学生、硕士和博士研究生,教师和相关从业人员
课程概述
统计学习是关于计算机基于数据构建的概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门科学,统计学习也称为统计机器学习。
本课程主讲老师为上海交通大学计算机科学与工程系张志华教授
QQ截图20170612195018.png

目录
章节1:概率基础
课时1概率基础42:56
章节2:随机变量
课时2随机变量142:22
课时3随机变量244:29
章节3:高斯分布
课时4高斯分布41:39
课时5高斯分布例子42:33
章节4:连续分布
课时6连续分布38:59
章节5:jeffrey prior
课时7jeffrey prior40:45
章节6:scale mixture pisribarin
课时8scale mixture pisribarin41:48
章节7:statistic interence
课时9statistic interence35:57
章节8aplace 变换
课时10Laplace 变换45:17
章节9:多元分布定义
课时11多元分布定义35:19
章节10:概率变换
课时12概率变换34:31
章节11:Jacobian
课时13Jacobian34:03
章节12:Wedge production
课时14Wedge production34:32
章节13:统计量
课时15统计量37:44
章节14:多元正态分布
课时16多元正态分布38:40
章节15:Wishart 分布
课时17Wishart 分布38:32
章节16:矩阵元Beta分布
课时18矩阵元Beta分布14:36
章节17:统计量  充分统计量
课时19统计量 充分统计量40:10
章节18:指数值分布
课时20指数值分布37:15
章节19:共轭先验性质
课时21共轭先验性质21:15
章节20:Entropy
课时22Entropy42:38
章节21:KL distance
课时23KL distance37:43
章节22roperties
课时24Properties24:00
章节23:概率不等式
课时25概率不等式142:54
课时26概率不等式236:04
章节24:概率不等式
课时27概率不等式139:20
课时28概率不等式235:00
课时29概率不等式335:45
章节25:概率不等式
课时30概率不等式38:18
章节26:随机投影
课时31随机投影37:20
章节27:John  引理
课时32John 引理27:45
章节28:Stochastic Convergence
课时33Stochastic Convergence-概念42:55
课时34Stochastic Convergence-性质27:42
课时35Stochastic Convergence-应用24:04
章节29:EM算法
课时36EM算法143:44
课时37EM算法239:23
课时38EM算法327:04
章节30:Markov Chain Monte carlo
课时39Markov Chain Monte carlo144:21
课时40Markov Chain Monte carlo220:03
章节31:Bayesian Classification
课时41Bayesian Classification38:21

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