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【计算机】统计机器学习 上海交通大学 张志华主讲
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2. 2.随机变量1
39:28
3. 3.随机变量2
40:54
5. 5.例子
41:58
6. 6.连续分布
39:00
7. 7.jeffrey prior
40:46
8. 8.scale mixture pisribarin
41:49
9. 9.statistic interence
35:58
10. 10.Laplace 变换
45:18
11. 11.多元分布定义
35:19
12. 12.概率变换
34:32
13. 13.jacobian
34:03
14. 14.wedge production
34:33
15. 15.Wishart 分布
38:32
16. 16.多元正态分布
38:40
17. 17.统计量
37:45
18. 18.矩阵元Beta分布
14:37
19. 19.共轭先验性质
21:16
20. 20.统计量 充分统计量
40:11
21. 21.指数值分布
37:16
22. 22.Entropy
42:38
23. 23.KL distance
37:44
24. 24.properties
24:00
25. 25.概率不等式1
42:55
26. 26.概率不等式2
36:05
27. 27.概率不等式1
39:21
28. 28.概率不等式2
35:01
29. 29.概率不等式3
35:46
30. 30.John 引理
27:46
31. 31.概率不等式
38:19
32. 32.随机投影
37:21
33. 33.Stochastic Convergence-概念
42:55
34. 34.Stochastic Convergence-性质
27:42
35. 35.Stochastic Convergence-应用
24:05
36. 36.EM算法1
43:45
37. 37.EM算法2
39:24
38. 38.EM算法3
27:04
39. 39.Bayesian Classification
38:21
40. 40.Markov Chain Monte carlo1
44:22
41. 41.Markov Chain Monte carlo2
20:03
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