机器学习中的概率统计应用实践 | 更新完结

一课讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力
聚焦概率统计核心应用，提升机器学习等工程实践能力
概率统计是机器学习，人工智能，计算机科学的基石，算法工程师不懂概原力计划率统计很难深入应用，本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题，从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战，带你快速打造算法领域的基础核心能力，打开更广阔的进阶空间。

课程目录：

scikit-learn

第1章 概率统计课程导学

第2章 统计思维基石：条件概率与独立性

第3章 聚焦基本元素：深入理解随机变量

第4章 从一元到多元：探索多元随机变量

第5章 极限思维：大数定律与蒙特卡罗方法

第6章 由静到动：随机过程导引

第7章 马尔科夫链（上）：转移与概率

第8章 马尔科夫链（下）：极限与稳态

第9章 隐马尔科夫模型（上）：明暗两条线

第10章 隐马尔可夫模型（下）：概率估计与状态解码

第11章 推断未知：统计推断的基本框架

第12章 探寻最大可能：极大似然估计法

第13章 贝叶斯统计推断：最大后验

第14章 近似推断的思想和方法

第15章 助力近似采样：基于马尔科夫链的采样过程

第16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解

〖课程截图〗: