讲透机器学习概率统计,快速打造算法基础核心能力课程 百度云盘

  • 第9章 隐马尔科夫模型(上):明暗两条线
  • 第8章 马尔科夫链(下):极限与稳态
  • 第7章 马尔科夫链(上):转移与概率
  • 第6章 由静到动:随机过程导引
  • 第5章 极限思维:大数定律与蒙特卡罗方法
  • 第4章 从一元到多元:探索多元随机变量
  • 第3章 聚焦基本元素:深入理解随机变量
  • 第2章 统计思维基石:条件概率与独立性
  • 第1章 概率统计课程导学
  • 第16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解
  • 第15章 助力近似采样:基于马尔科夫链的采样过程
  • 第14章 近似推断的思想和方法
  • 第13章 贝叶斯统计推断:最大后验
  • 第12章 探寻最大可能:极大似然估计法
  • 第11章 推断未知:统计推断的基本框架
  • 第10章 隐马尔可夫模型(下):概率估计与状态
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