上海交大张志华老师统计机器学习（多元正态分布 向量 概率不等式 随机变量
目录章节1:概率基础
课时1概率基础42:56
章节2:随机变量
课时2随机变量142:22
课时3随机变量244:29
章节3:高斯分布
课时4高斯分布41:39
课时5高斯分布例子42:33
章节4:连续分布
课时6连续分布38:59
章节5:jeffrey prior
课时7jeffrey prior40:45
章节6:scale mixture pisribarin
课时8scale mixture pisribarin41:48
章节7:statistic interence
课时9statistic interence35:57
章节8aplace 变换
课时10Laplace 变换45:17
章节9:多元分布定义
课时11多元分布定义35:19
章节10:概率变换
课时12概率变换34:31
章节11:Jacobian
课时13Jacobian34:03
章节12:Wedge production
课时14Wedge production34:32
章节13:统计量
课时15统计量37:44
章节14:多元正态分布
课时16多元正态分布38:40
章节15:Wishart 分布
课时17Wishart 分布38:32
章节16:矩阵元Beta分布
课时18矩阵元Beta分布14:36
章节17:统计量充分统计量
课时19统计量 充分统计量40:10
章节18:指数值分布
课时20指数值分布37:15
章节19:共轭先验性质
课时21共轭先验性质21:15
章节20:Entropy
课时22Entropy42:38
章节21:KL distance
课时23KL distance37:43
章节22roperties
课时24Properties24:00
章节23:概率不等式
课时25概率不等式142:54
课时26概率不等式236:04
章节24:概率不等式
课时27概率不等式139:20
课时28概率不等式235:00
课时29概率不等式335:45
章节25:概率不等式
课时30概率不等式38:18
章节26:随机投影
课时31随机投影37:20
章节27:John引理
课时32John 引理27:45
章节28:Stochastic Convergence
课时33Stochastic Convergence-概念42:55
课时34Stochastic Convergence-性质27:42
课时35Stochastic Convergence-应用24:04
章节29:EM算法
课时36EM算法143:44
课时37EM算法239:23
课时38EM算法327:04
章节30:Markov Chain Monte carlo
课时39Markov Chain Monte carlo144:21
课时40Markov Chain Monte carlo220:03
章节31:Bayesian Classification
课时41Bayesian Classification38:21
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