讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力

发布时间：	2025-02-19 10:24
发布者：	夸克浏览器™的二三事儿
资源来源：	夸克网盘
资源状态：	【资源纠错】

本课程系统构建机器学习所需的概率统计基础，从条件概率、随机变量等核心概念切入，逐步深入多元分布、极限定理与随机过程。重点解析马尔科夫链及其稳态特性，延伸至隐马尔科夫模型的双序列机理，并结合前向算法与维特比解码实践应用。统计推断部分涵盖极大似然估计、贝叶斯推断及近似采样方法，最终通过马尔科夫链-蒙特卡洛(MCMC)实现复杂分布采样。课程融合理论推演与蒙特卡洛模拟，帮助学习者建立统计思维，掌握概率建模与算法优化的核心能力。

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网盘快照

讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力 ( - )

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 ( 12.95MB )

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 ( 3.03MB )
2-2 从概率到条件概率.mp4 ( 12.73MB )
2-3 条件概率与独立性.mp4 ( 11.80MB )
2-4 从独立到条件独立.mp4 ( 17.36MB )
2-5 全概率公式与贝叶斯基础.mp4 ( 20.37MB )
2-6 本讲小节及小讲预告.mp4 ( 2.56MB )

第3章聚焦基本元素：深入理解随机变量 ( - )

3-1 本讲知识概览与导引.mp4 ( 5.26MB )
3-2 离散型随机变量及其分布列.mp4 ( 14.24MB )
3-3 二项分布及其PMF函数（含代码实战）.mp4 ( 21.86MB )
3-4 二项分布的采样与数字特征（含代码实战）.mp4 ( 31.80MB )
3-5 几何分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 ( 24.90MB )
3-6 泊松分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 ( 15.19MB )
3-7 连续型随机变量及其概率密度函数.mp4 ( 10.27MB )
3-8 正态分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 ( 23.74MB )
3-9 指数分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 ( 21.50MB )
3-10 均匀分布的性质与采样（含代码实战）.mp4 ( 16.38MB )

第4章从一元到多元：探索多元随机变量 ( - )

4-1 本讲知识概览与导引.mp4 ( 7.27MB )
4-2 多元随机变量的重要分布列.mp4 ( 12.76MB )
4-3 随机变量的独立性与条件独立性.mp4 ( 18.68MB )
4-4 多元随机变量的相关性与协方差矩阵.mp4 ( 14.39MB )
4-5 二元正态分布：从标准到一般（含代码实战）.mp4 ( 45.91MB )
4-6 协方差与相关性的一个小问题（含代码实战）.mp4 ( 20.20MB )
4-7 相关系数的概念和特性（含代码实战）.mp4 ( 12.71MB )
4-8 随机变量独立与相关的概念辨析（含代码实战）.mp4 ( 10.50MB )
4-9 多元高斯分布的参数特征（含代码实战）.mp4 ( 21.53MB )
4-10 二元高斯分布几何特征实证分析（含代码实战）.mp4 ( 21.72MB )

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 ( 4.88MB )
5-2 从平均身高问题引入大数定律.mp4 ( 3.26MB )
5-3 大数定律背后的理论支撑.mp4 ( 5.84MB )
5-4 样本均值与随机变量期望的关系（含代码实战）.mp4 ( 19.17MB )
5-5 样本均值的方差与分布（含代码实战）.mp4 ( 17.31MB )
5-6 蒙特卡罗方法的应用背景.mp4 ( 4.22MB )
5-7 用蒙特卡罗方法近似计算圆面积（含代码实战）.mp4 ( 24.22MB )
5-8 中心极限定理的基本概念和工程背景.mp4 ( 5.65MB )
5-9 中心极限定理的模拟与验证（含代码实战）.mp4 ( 21.40MB )
5-10 本讲小结及下讲预告.mp4 ( 1.88MB )

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 ( 10.49MB )
6-2 随机过程应用背景概述.mp4 ( 3.34MB )
6-3 博彩中的随机过程（含代码实战）.mp4 ( 108.77MB )
6-4 随机过程模拟：股票价格的总体分布（含代码实战）.mp4 ( 48.08MB )
6-5 股票价格变化过程的展现（含代码实战）.mp4 ( 55.92MB )
6-6 两类重要的随机过程.mp4 ( 9.47MB )
6-7 本讲小结及下讲预告.mp4 ( 6.66MB )

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 ( 9.95MB )
7-2 离散时间马尔科夫链的三要素.mp4 ( 11.49MB )
7-3 马尔科夫链的基本性质和矩阵表示.mp4 ( 47.18MB )
7-4 多步转移概率的计算.mp4 ( 45.19MB )
7-5 多步转移与概率乘法（含代码实战）.mp4 ( 38.43MB )
7-6 路径概率问题举例.mp4 ( 17.66MB )
7-7 本讲小结及下讲预告.mp4 ( 6.48MB )

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 ( 7.54MB )
8-2 马尔可夫过程的两种典型极限状态.mp4 ( 69.32MB )
8-3 马尔可夫链中的常返类和周期性.mp4 ( 45.17MB )
8-4 马尔可夫链的稳态及求法.mp4 ( 28.41MB )
8-5 本讲小结与下讲预告.mp4 ( 5.59MB )

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 ( 13.26MB )
9-2 隐马尔科夫模型导引.mp4 ( 7.77MB )
9-3 隐马尔科夫典型案例1：盒子摸球试验.mp4 ( 39.85MB )
9-4 隐马尔科夫典型案例2：小宝宝的日常生活.mp4 ( 14.17MB )
9-5 隐马尔科夫模型的外在特征和内核三要素.mp4 ( 27.38MB )
9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp4 ( 18.03MB )
9-7 本讲小结及下讲预告.mp4 ( 5.61MB )

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 ( 7.80MB )
10-2 隐马尔可夫模型的两个研究主题.mp4 ( 17.65MB )
10-3 观测序列概率估计直观解法及其问题.mp4 ( 18.08MB )
10-4 用前向概率算法进行概率估计的原理.mp4 ( 47.15MB )
10-5 前向概率算法应用举例.mp4 ( 18.65MB )
10-6 前向概率算法的程序实现（含代码实战）.mp4 ( 56.35MB )
10-7 状态解码问题的描述.mp4 ( 5.64MB )
10-8 维特比算法与最大路径概率.mp4 ( 91.82MB )
10-9 用维特比算法进行状态解码的理论基础.mp4 ( 30.83MB )
10-10 盒子摸球案例中的状态解码实战.mp4 ( 48.25MB )