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课程目录：& ~* x( b' m% X& T5 T
01. 概率基础# B O, d3 W1 `& }( U
02. 随机变量1# D7 O% d6 K( u
03. 随机变量24 T7 L* Y# s! a8 T5 n; H4 I) I
04. 高斯分布
' a( |! {7 C$ S2 w05. 连续分布0 |7 X9 _9 M; E/ Q! w: v
06. 例子
$ C) V* Q6 m! X8 n0 H$ S) |1 a1 ^07. scale mixture pisribarin
# H1 x. f$ F5 ]+ d& m08. jeffrey prior0 V; c$ J8 d$ A8 P
09. statistic interence
6 \- C7 U! p' w3 @/ D8 u10. Laplace 变换
/ b' P) \* Y: r* Y3 N$ ^& n4 b/ q, H11. 多元分布定义4 |$ i9 G7 ] M8 n: v/ D
12. 概率变换
( m# f' \) m( m+ j2 v- y13. jacobian* E6 ^" T8 m! h& F( u9 b
14. wedge production9 M3 I" p6 x4 i" ^/ K, J
15. 统计量* _2 R) ^9 l% ]/ [) V
16. 多元正态分布
. b2 u9 u' e) j8 E17. Wishart 分布0 D/ y3 F+ _5 N- S. v7 x. A, a: w
18. 矩阵元Beta分布4 L) u, G( j# O; B2 \3 }5 s- v1 m% E
19. 统计量 充分统计量6 |2 A' c) G! U( a. l# B8 O! z! E4 q
20. 指数值分布- R/ `$ p# |4 W: ]$ `# ^, E
21. 共轭先验性质7 v6 c! r. Z, ^, v' F3 |$ x s$ \
22. Entropy
' ]; _6 B6 A6 B, z% R& f23. KL distance% |, f8 a9 r( D1 c5 ]
24. properties8 S+ E( ]7 d) v5 {6 n- G# r* p& Q$ i
25. 概率不等式1
: X- F& ]% h% t. M( I26. 概率不等式2
& M1 q5 K/ @7 ]/ @27. 概率不等式1+ l; T0 w9 P1 B( G
28. 概率不等式2
' u6 y9 s X9 x; y8 O# W29. 概率不等式3
4 D F; o/ b8 O" B3 O30. 概率不等式
6 [& g1 Y0 z; S3 \ d. S31. 随机投影
. Z2 T7 l' L9 W4 B4 p32. John引理
6 P) Y% h( D' `5 A' P' |8 o7 i33. Stochastic Convergence-概念5 J8 y* P( r: G3 |
34. Stochastic Convergence-性质: S! t, N" F4 H: v0 n4 p. ^$ Y! i
35. Stochastic Convergence-应用
" T& }& N: o; t3 t& J36. EM算法1
% S5 X) v M5 \ p( H37. EM算法% j0 P7 \; ~2 F) j* J
38. EM算法3- s- |! u0 I4 B [- w
39. Markov Chain Monte carlo1' a9 R8 Z0 v( P& k2 ^" F% i
40. Markov Chain Monte carlo2
6 [8 }9 ]% m, W6 p41. Bayesian Classification4 m `; V6 u( K- f+ z
; F5 x5 z$ r p0 J! p( j
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