2019-08-22 1575
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课程介绍
适合数据分析挖掘、人工智能方向发展，但基础比较薄弱的同学学习。
课程目录
第1课 概率论基础
知识点1：概率论基础，贝叶斯公式，常见分布与共轭分布
实战项目：朴素贝叶斯分类(上)
第2课 参数估计
知识点1：分布的特征函数，切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理
知识点2：矩估计，极大似然估计
实战项目：朴素贝叶斯分类(下)，逻辑回归
第3课 参数估计的渐进性质
知识点1：凸函数，参数估计的渐进性质
实战项目：区间估计，线性回归中统计量的含义
第4课 概率统计在机器学习中的应用
知识点1：EM算法原理分析
知识点2：EM算法用于高斯混合模型的参数估计
知识点3：EM算法用于缺失值的处理
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