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课程目录：/ x: {3 | C" r4 a, c
01. 概率基础8 o* a9 W& _$ y0 V. S9 e" t
02. 随机变量1; }% g( s8 y4 G9 [* k
03. 随机变量27 j3 h) f$ G. ] {
04. 高斯分布1 r/ Z0 P8 W' R/ X
05. 连续分布
1 I7 k+ i: | L* b) @06. 例子
- @ U; J# T; m& |07. scale mixture pisribarin
% A. ]; B7 Y/ v' k) {% r' b08. jeffrey prior& o, I9 @% p S) h
09. statistic interence
! {" i/ n8 o4 w o10. Laplace 变换
9 {1 V/ y2 P S$ u( ?% b11. 多元分布定义
. q" F g0 P! u8 o7 Q/ I12. 概率变换
$ f) p3 f) U7 {2 y, F13. jacobian. |/ k$ B& p/ j; u4 b8 S. ?
14. wedge production
7 f# e, Z7 \- r X" u9 Z! m15. 统计量) r+ x( ?1 f4 q- b
16. 多元正态分布
: Y4 H" Z& N1 |5 R: D5 R17. Wishart 分布3 D+ \% g, C2 h/ g( a+ C7 w
18. 矩阵元Beta分布
5 F1 E" C) o, l, g. ^2 i19. 统计量 充分统计量
$ K+ F: C8 b8 N5 S& r8 D20. 指数值分布
1 K) ]) f0 `8 n W3 s; M# f% ?21. 共轭先验性质
3 B, D- Y1 P; d& b/ K22. Entropy! {9 I# h; }* ^% d! k
23. KL distance
6 z: o9 f7 r* N6 ]24. properties
, H; k0 a6 r- D4 |' A7 m2 C25. 概率不等式1$ K$ t8 K9 P# v# c/ A5 [( ]1 Z$ d6 o
26. 概率不等式20 n& K' ~$ W- s0 O- \ u. z
27. 概率不等式1' @0 v/ U1 t0 ]8 i: l+ L
28. 概率不等式2
4 C& V" f: b& L- h3 _$ d; o0 R29. 概率不等式3
7 ~ _1 b+ t4 O( g7 [5 H4 x30. 概率不等式
' X$ }4 s9 z* m8 ^" l31. 随机投影
( e6 @# _8 ^1 P9 ~1 b32. John引理: x: \. J2 R' L, s$ x- k+ J
33. Stochastic Convergence-概念 a7 F3 t- P0 C# [1 h& w
34. Stochastic Convergence-性质7 l: [* N; m7 `3 e/ q. [
35. Stochastic Convergence-应用7 S/ `; m0 @7 |) G$ ]. h2 R% j
36. EM算法11 z% n# \- \6 {& f+ b
37. EM算法
) H: E6 N8 N7 U2 @. C3 e38. EM算法37 j1 m4 ~" d J3 o( j$ P2 T
39. Markov Chain Monte carlo1
8 {9 T1 ?' @+ Q! p U8 n5 Z8 D40. Markov Chain Monte carlo2
: C! {4 j5 c5 y" `41. Bayesian Classification
! V3 x" {4 b& Z1 l; j
5 P+ m0 b. c% P. e9 `+ W# n+ Z, E |
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