机器学习中的概率统计应用实践（完结）

第10章 隐马尔可夫模型（下）：概率估计与状态解码

10-1 本讲知识概览与导引.mp4 5.43M

10-10 盒子摸球案例中的状态解码实战.mp4 34.53M

10-11 维特比算法的程序实现（含代码实战）.mp4 33.07M

10-12 本讲小结及下讲预告.mp4 3.10M

10-2 隐马尔可夫模型的两个研究主题.mp4 12.75M

10-3 观测序列概率估计直观解法及其问题.mp4 13.45M

10-4 用前向概率算法进行概率估计的原理.mp4 32.65M

10-5 前向概率算法应用举例.mp4 13.75M

10-6 前向概率算法的程序实现（含代码实战）.mp4 39.13M

10-7 状态解码问题的描述.mp4 4.14M

10-8 维特比算法与最大路径概率.mp4 61.33M

10-9 用维特比算法进行状态解码的理论基础.mp4 20.96M

第11章 推断未知：统计推断的基本框架

11-1 本讲知识概览与导引.mp4 3.96M

11-2 统计推断的一个引例.mp4 14.11M

11-3 总体、样本与统计量.mp4 14.32M

11-4 估计误差与无偏估计（含代码实战）.mp4 39.61M

11-5 总体方差估计与有偏性（含代码实战）.mp4 55.04M

11-6 本讲小结及下讲预告.mp4 3.26M

第12章 探寻最大可能：极大似然估计法

12-1 本讲知识概览与导引.mp4 8.58M

12-2 极大似然估计法的引例（含代码实战）.mp4 19.96M

12-3 似然函数的由来-.mp4 15.87M

12-4 扩展到连续型的似然函数.mp4 1.50M

12-5 极大似然估计的思想.mp4 21.92M

12-6 极大似然估计的计算方法.mp4 11.55M

12-7 单参数极大似然估计案例.mp4 8.11M

12-8 多参数极大似然估计案例.mp4 22.10M

12-9 本讲小结及下讲预告.mp4 2.17M

第13章 贝叶斯统计推断：最大后验

13-1 本讲知识概览与导引.mp4 4.84M

13-2 贝叶斯定理的回顾.mp4 12.00M

13-3 贝叶斯推断的理论过程.mp4 13.60M

13-4 贝叶斯推断实战-选取先验分布（含代码实战）.mp4 32.68M

13-5 贝叶斯推断实战-选择观测数据的分布（含代码实战）.mp4 27.66M

13-6 贝叶斯推断实战-计算后验分布.mp4 15.93M

13-7 贝叶斯推断全过程模拟验证（含代码实战）.mp4 175.73M

13-8 关于共轭先验的问题.mp4 8.22M

13-9 本讲小结及下讲预告.mp4 3.33M

第14章 近似推断的思想和方法

14-1 本讲知识概览与导引.mp4 5.56M

14-10 两类采样方法的问题与思考.mp4 8.11M

14-11 本讲小结及下讲预告.mp4 3.37M

14-2 统计推断的场景与关注重点.mp4 11.47M

14-3 精确推断与近似推断的概念.mp4 6.75M

14-4 随机近似方法的理论基础.mp4 25.51M

14-5 接受-拒绝采样的基本方法.mp4 16.83M

14-6 接受-拒绝采样中建议分布及参数选取（含代码实战）.mp4 27.62M

14-7 接受-拒绝采样过程实践（含代码实战）.mp4 42.52M

14-8 接受-拒绝采样的方法内涵分析.mp4 14.07M

14-9 重要性采样的方法介绍.mp4 12.06M

第15章 助力近似采样：基于马尔科夫链的采样过程

15-1 本讲知识概览与导引.mp4 6.03M

15-2 马尔科夫链重点内容回顾.mp4 22.41M

15-3 马尔科夫链平稳分布的理解.mp4 18.23M

15-4 马尔科夫链进入稳态的过程演示（含代码实战）.mp4 95.61M

15-5 稳态过程的再剖析与意义分析.mp4 19.13M

15-6 基于马尔科夫链的采样过程.mp4 27.89M

15-7 基于马尔科夫链的采样过程实践（含代码实战）.mp4 76.43M

15-8 一个显而易见的难题.mp4 7.73M

15-9 本讲小结及下讲预告.mp4 5.68M

第16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解

16-1 本讲知识概览与导引.mp4 8.50M

16-2 问题的目标与细致平稳条件.mp4 23.09M

16-3 Metropolis-Hastings方法的基本思路.mp4 17.68M

16-4 M-H方法中的随机游走与接受因子.mp4 40.44M

16-5 M-H方法中建议矩阵Q的选取.mp4 56.12M

16-6 M-H方法的实践（含代码实战）.mp4 75.68M

16-7 本讲小结.mp4 2.51M

第1章概率统计课程导学

1-1机器学习中的概率统计应用实践-课程导学.mp4 32.50M

第2章统计思维基石：条件概率与独立性

2-1本讲知识概览与导引.mp4 6.43M

2-2从概率到条件概率.mp4 37.02M

2-3条件概率与独立性.mp4 33.45M

2-4从独立到条件独立.mp4 47.77M

2-5全概率公式与贝叶斯基础.mp4 51.36M

2-6本讲小节及小讲预告.mp4 7.79M

第3章聚焦基本元素：深入理解随机变量

3-10均匀分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 50.94M

3-11本讲小节及小讲预告.mp4 6.96M

3-1本讲知识概览与导引.mp4 12.15M

3-2离散型随机变量及其分布列.mp4 38.14M

3-3二项分布及其PMF函数（含代码实战）.mp4 70.14M

3-4二项分布的采样与数字特征（含代码实战）.mp4 99.42M

3-5几何分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 80.48M

3-6泊松分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 47.29M

3-7连续型随机变量及其概率密度函数.mp4 32.24M

3-8正态分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 76.86M

3-9指数分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 69.30M

第4章从一元到多元：探索多元随机变量

4-10二元高斯分布几何特征实证分析（含代码实战）.mp4 77.12M

4-11本讲小节及下讲预告.mp4 6.60M

4-1本讲知识概览与导引.mp4 18.56M

4-2多元随机变量的重要分布列.mp4 37.22M

4-3随机变量的独立性与条件独立性.mp4 46.00M

4-4多元随机变量的相关性与协方差矩阵.mp4 42.96M

4-5二元正态分布：从标准到一般（含代码实战）.mp4 170.10M

4-6协方差与相关性的一个小问题（含代码实战）.mp4 74.58M

4-7相关系数的概念和特性（含代码实战）.mp4 42.09M

4-8随机变量独立与相关的概念辨析（含代码实战）.mp4 26.73M

4-9多元高斯分布的参数特征（含代码实战）.mp4 71.01M

第5章 极限思维：大数定律与蒙特卡罗方法

5-1 本讲知识概览与导引.mp4 7.46M

5-10 本讲小结及下讲预告.mp4 4.42M

5-2 从平均身高问题引入大数定律.mp4 5.76M

5-3 大数定律背后的理论支撑.mp4 9.86M

5-3 大数定律背后的理论支撑_20220126232104.mp4 9.86M

5-4 样本均值与随机变量期望的关系（含代码实战）.mp4 39.41M

5-5 样本均值的方差与分布（含代码实战）.mp4 38.98M

5-6 蒙特卡罗方法的应用背景.mp4 10.63M

5-7 用蒙特卡罗方法近似计算圆面积（含代码实战）.mp4 56.93M

5-8 中心极限定理的基本概念和工程背景.mp4 10.58M

5-9 中心极限定理的模拟与验证（含代码实战）.mp4 53.44M

第6章 由静到动：随机过程导引

6-1 本讲知识概览与导引.mp4 7.13M

6-2 随机过程应用背景概述.mp4 2.33M

6-3 博彩中的随机过程（含代码实战）.mp4 73.28M

6-4 随机过程模拟：股票价格的总体分布（含代码实战）.mp4 33.54M

6-5 股票价格变化过程的展现（含代码实战）.mp4 40.00M

6-6 两类重要的随机过程.mp4 6.81M

6-7 本讲小结及下讲预告.mp4 4.62M

第7章 马尔科夫链（上）：转移与概率

7-1 本讲知识概览与导引.mp4 6.77M

7-2 离散时间马尔科夫链的三要素.mp4 8.57M

7-3 马尔科夫链的基本性质和矩阵表示.mp4 33.46M

7-4 多步转移概率的计算.mp4 30.77M

7-5 多步转移与概率乘法（含代码实战）.mp4 27.09M

7-6 路径概率问题举例.mp4 12.98M

7-7 本讲小结及下讲预告.mp4 4.66M

第8章 马尔科夫链（下）：极限与稳态

8-1 本讲知识概览与导引.mp4 5.31M

8-2 马尔可夫过程的两种典型极限状态.mp4 50.63M

8-3 马尔可夫链中的常返类和周期性.mp4 31.78M

8-4 马尔可夫链的稳态及求法.mp4 20.04M

8-5 本讲小结与下讲预告.mp4 4.13M

第9章 隐马尔科夫模型（上）：明暗两条线

9-1 本讲知识概览与导引.mp4 9.11M

9-2 隐马尔科夫模型导引.mp4 5.40M

9-3 隐马尔科夫典型案例1：盒子摸球试验.mp4 28.39M

9-4 隐马尔科夫典型案例2：小宝宝的日常生活.mp4 9.54M

9-5 隐马尔科夫模型的外在特征和内核三要素.mp4 19.81M

9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp4 12.36M

9-7 本讲小结及下讲预告.mp4 4.08M

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