视频教程-机器学习之概率与统计推断-机器学习

机器学习之概率与统计推断

AI100致力于推进人工智能和数据科学领域的人才培养。目标是在 2025 年前为中国培养100万人工智能工程师，200万各行业数据科学讲师，帮助30万中国企业走向智能化。

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视频教程-机器学习之概率与统计推断-机器学习

学习有效期：永久观看

学习时长：533分钟

学习计划：9天

难度：高

 

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讲师姓名：AI100讲师

研究员/技术专家/教授

讲师介绍：AI100致力于推进人工智能和数据科学领域的人才培养。目标是在 2025 年前为中国培养100万人工智能工程师，200万各行业数据科学讲师，帮助30万中国企业走向智能化。

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「你将学到什么？」

本课程讲解机器学习算法所需概率和统计推断知识。概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数（CDF／pdf）、常用概率分布及其均值、方差；统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计，估计的评价、偏差-方差平衡。课程还会讲解假设检验的基本概念。

 

「课程学习目录」

第1章：随机变量及其分布

1.概率与统计推断课程介绍

2.（一）概率基础

3.（二）随机变量及其分布函数

4.（三）分布的单值概述

5.（四）常见随机变量分布

6.（五）抽样分布

7.（六）概率密度估计

8.（七）案例：Rent Listing Requries数据集探索及特征的分布估计

9.（八）极大熵原理

10.概率第一课课后答疑

11.概率第一课作业讲解

第2章：多元随机向量及其分布

1.（一）多元随机变量及其分布

2.（1.1）联合分布

3.（1.2）边缘分布

4.（1.3）条件分布

5.（1.4）贝叶斯规则

6.（1.5）独立及条件独立

7.（1.6）协方差

8.（1.7）互信息及特征选择

9.（1.8）随机变量之间关系案例：Kaggle竞赛 Rent Listing Inquires数据分析

10.（二）多元正态分布

11.（2.1）协方差矩阵及白化

12.（2.2）高斯判别分析

13.（三）概率图模型

14.（3.1）有向图&无向图

15.（3.2）特殊概率图模型

16.（3.3）朴素贝叶斯模型及Titanic案例分析

17.（3.4）Markov链

18.（3.5）隐马尔科夫模型（HMM）

19.（3.6）Markov随机场（MRF）

20.（3.7）条件随机场（CRF）

21.概率第二课课后答疑

22.概率第二课作业讲解

第3章：极大似然估计

1.前言：参数估计简介

2.（一）极大似然估计基本思想

3.（二）常见分布的极大似然估计

4.（2.1）正态分布参数的MLE及实例解析

5.（2.2）Bernoulli分布&二项分布参数的MLE

6.（2.3）多项分布参数的MLE及词袋模型代码讲解

7.（三）机器学习模型参数的极大似然估计

8.（3.1）线性回归模型参数的MLE及案例代码解析

9.（3.2）Logistic回归模型参数的MLE及案例代码解析

10.（3.3）朴素贝叶斯模型参数的MLE

11.（3.4）案例代码解析：新闻文档分类、Titanic

12.（四）估计的评价

13.（4.1）估计量的评价标准

14.（4.2）MLE的性质

15.（4.3）偏差-方差分解

16.（4.4）方差估计 及 Bootstrap

17.（4.5）课后练习

18.概率第三讲课后答疑

第4章：贝叶斯估计

1.（1.1）参数估计及outline

2.（2.1） 常见分布的共轭先验

3.（3.1）岭回归：线性回归的正态先验

4.（3.2）案例：多项式回归

5.（3.3） Lasso：线性回归的Laplace先验

6.（3.4） 案例：波士顿房价预测

7.（4.1）Logistic回归的正态先验和Laplace先验

8.（4.2） 案例：蘑菇分类

9.（4.3） 总结

10.概率第四讲课后答疑

 

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