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统计机器学习-张志华

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2018-06-04 17:16:14

(张志华)统计机器学习

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1.概率基础

42:56

2.随机变量1

42:22

3.随机变量2

44:29

4.高斯分布

41:39

5.例子

42:33

6.连续分布

38:59

7.jeffrey prior

40:45

8.scale mixture pisribarin

41:48

9.statistic interence

35:57

10.Laplace 变换

45:17

11.多元分布定义

35:19

12.概率变换

34:32

13.jacobian

34:03

14.wedge production

34:32

15.Wishart 分布

38:32

16.多元正态分布

38:40

17.统计量

37:44

18.矩阵元Beta分布

14:36

19.共轭先验性质

21:15

20.统计量充分统计量

40:10

21.指数值分布

37:15

22.Entropy

42:38

23.KL distance

37:43

24.properties

24:00

25.概率不等式1

42:54

26.概率不等式2

36:04

27.概率不等式1

39:20

28.概率不等式2

35:00

29.概率不等式3

35:45

30.John 引理

27:45

31.概率不等式

38:18

32.随机投影

37:20

33.Stochastic Convergence-概念

42:55

34.Stochastic Convergence-性质

27:42

35.Stochastic Convergence-应用

24:04

36.EM算法1

43:44

37.EM算法2

39:23

38.EM算法3

27:04

39.Bayesian Classification

38:21

40.Markov Chain Monte carlo1

44:21

41.Markov Chain Monte carlo2

20:03

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