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课程目录：1 \5 W7 a& n! R" r" s, I1 k2 S
01. 概率基础7 S- M/ M, | B. ^( L! w$ {
02. 随机变量1
+ Y% x% X+ G; ?2 d- H03. 随机变量2; p2 F6 g" r/ X1 l4 G9 }# V
04. 高斯分布
) f7 F* _& L0 @/ e: f2 k2 i05. 连续分布& Y- [, m. Q! V, [- X' Y" T
06. 例子( Q y' X5 d1 x2 s" b$ }; K
07. scale mixture pisribarin
9 w/ k8 d( ]( \& g9 _08. jeffrey prior, N/ I, b3 `/ b# b
09. statistic interence1 n: l5 H$ L# m/ @6 \! |
10. Laplace 变换
! F& ^+ J8 q$ J2 G2 j' [. P11. 多元分布定义3 ]! v; Y; g Z# K& l5 y
12. 概率变换* A' y9 o/ g$ a4 M
13. jacobian
6 ~/ m J: z& D* b& X$ s& h% {: r14. wedge production/ S" C8 ~0 u" f+ B3 ?' N! o/ l
15. 统计量: G/ P4 P5 U, T" Z
16. 多元正态分布/ h2 F( _/ I1 | i7 n
17. Wishart 分布! g1 q. n) w/ L/ V( i
18. 矩阵元Beta分布' v% U1 @* m8 N' [3 B2 \1 Y
19. 统计量 充分统计量* t% k8 l& J$ z% {
20. 指数值分布 B. U9 N. c/ \4 N5 T6 s" }
21. 共轭先验性质
- Z5 L: w- J. \9 Y22. Entropy
) @1 g9 \* I: |# Y23. KL distance
2 |1 A4 k4 Q' B& s. P24. properties
! ]% n: `) P$ P; F! G: W' {25. 概率不等式1
4 ?+ l% J, R( O# \26. 概率不等式2: f F! W9 ~$ K4 R! Q* a
27. 概率不等式1
) U8 P5 T8 I+ F28. 概率不等式25 b# A: i: c( O n w S; p
29. 概率不等式3
* N4 [: r, T$ |+ b1 m- |+ @3 o* f( m30. 概率不等式8 ~" Q: b! I# J0 f9 p( G
31. 随机投影
% O0 o2 c3 E& ~- m32. John引理3 T) |( z* ^- E
33. Stochastic Convergence-概念4 G* Q5 r y. D; g3 F' \! X
34. Stochastic Convergence-性质: ^6 e! ^* n3 t% L8 L' k1 O
35. Stochastic Convergence-应用
9 b, e3 m+ r. z8 g/ H7 ?36. EM算法1* N: k; d/ A) t- J, H' ~5 V
37. EM算法
% g9 T, B7 `% c: r* b: d% p- u38. EM算法3
8 S: E6 S; _- X! G7 Y; U7 w39. Markov Chain Monte carlo1
0 h! \7 X' Y4 X2 {, B$ a5 V40. Markov Chain Monte carlo2
4 R: M' ~2 G& G1 C6 j. n' ]41. Bayesian Classification5 `6 I# o0 m; m+ G8 _! _1 H7 O" r. f
) k0 C6 g( p/ L7 d4 Y
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