【大语言模型数学基础】机器学习中的概率统计应用实践[完结] 全128集视频

📊【概率统计课程导学】📊

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【大语言模型数学基础】机器学习中的概率统计应用实践[完结] 全128集视频

🎯 课程目录 🎯
1️⃣ 第1章 概率统计课程导学：了解概率统计课程的整体导向，为后续学习做好准备。
2️⃣ 第2章 统计思维基石：深入学习条件概率与独立性等统计思维的基本概念。
3️⃣ 第3章 聚焦基本元素：深入理解随机变量的特性和应用。
4️⃣ 第4章 从一元到多元：探索多元随机变量及其相关性质。
5️⃣ 第5章 极限思维：学习大数定律和特卡罗方法等极限思维的应用。
6️⃣ 第6章 由静到动：引导你进入随机过程的世界。

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7️⃣ 第7章 马尔科夫链：深入理解转移与概率等马尔科夫链的概念。
8️⃣ 第8章 马尔科夫链（下）：研究马尔科夫链的极限行为和稳态。
9️⃣ 第9章 隐马尔科夫模型（上）：探索明暗两条线的隐马尔科夫模型。
🔟 第10章 隐马尔科夫模型（下）：学习概率估计和状态解码等隐马尔科夫模型的重要知识。
1️⃣1️⃣ 第11章 推断未知：掌握统计推断的基本框架，解决未知问题。
1️⃣2️⃣ 第12章 探寻最大可能：深入学习极大似然估计法，寻找最大可能解。
1️⃣3️⃣ 第13章 贝叶斯统计推断：学习贝叶斯统计推断，实现最大后验估计。
1️⃣4️⃣ 第14章 近似推断的思想和方法：研究近似推断的思想和方法，解决复杂问题。
1️⃣5️⃣ 第15章 力近似采样：基于马尔科夫链的采样过程，掌握近似采样的技巧。
1️⃣6️⃣ 第16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解：全面了解马尔科夫链-蒙特卡洛方法的原理和应用。

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