rk0418-mksz545-机器学习中的概率统计应用实践完结

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第9章 隐马尔科夫模型上明暗两条线

第8章 马尔科夫链下极限与稳态

第7章 马尔科夫链上转移与概率

第6章 由静到动随机过程导引

第5章 极限思维大数定律与蒙特卡罗方法

第4章 从一元到多元探索多元随机变量

第3章 聚焦基本元素深入理解随机变量

第2章 统计思维基石条件概率与独立性1

第2章 统计思维基石条件概率与独立性

第1章 概率统计课程导学1

第1章 概率统计课程导学

第16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解

第15章 助力近似采样基于马尔科夫链的采样过程

第14章 近似推断的思想和方法

第13章 贝叶斯统计推断最大后验

第12章 探寻最大可能极大似然估计法

第11章 推断未知统计推断的基本框架

第10章 隐马尔可夫模型下概率估计与状态解码

9-7 本讲小结及下讲预告.mp4 5.6MB

9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp4 18.1MB

9-5 隐马尔科夫模型的外在特征和内核三要素.mp4 27.6MB

9-4 隐马尔科夫典型案例2小宝宝的日常生活.mp4 14.3MB

9-3 隐马尔科夫典型案例1盒子摸球试验.mp4 40.3MB

9-2 隐马尔科夫模型导引.mp4 7.8MB

9-1 本讲知识概览与导引.mp4 13.3MB