|
|
〖课程介绍〗:; ]2 N, r$ y5 y& P1 ~9 l8 D
8 P$ C# ^' J0 N P! B2 a 适用人群4 j; ^ ^2 j$ j: b. U) ?) @
对统计机器学习感兴趣的大学生、硕士和博士研究生，教师和相关从业人员$ C6 U" S/ i1 h) D0 R6 d: X6 R7 {0 S, Y" M+ r3 C: J
/ X- F) F/ f4 H
2 T! T7 ~7 }- v+ Q% N1 D: t1 u 课程概述4 A6 h/ \0 Y% U, m) i6 k) \: @
统计学习是关于计算机基于数据构建的概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门科学，统计学习也称为统计机器学习。; }! h2 i' o" }5 a5 K7 i& ?( H' G( m! R# e
本课程主讲老师为上海交通大学计算机科学与工程系张志华教授，发布视频内容均获得张志华老师的授权/ g) E' k7 l8 q" I. P( k$ f
, _3 ?5 X" C R' F* q0 l9 d〖课程目录〗:2 o( O& ]- Z/ N6 H0 R
( j- S M+ f+ C0 D$ r* P 章节1:概率基础2 }2 q" l# j/ H. U
/ g6 T n$ ~2 y1 q; ~ 课时1概率基础42:561 d& U d# a' Y: g8 x# l9 e
章节2:随机变量2 ?6 D# {( i. v! Q* `, \ C$ \0 s a' c6 ^3 k1 j2 `0 _
课时2随机变量142:22# M$ t& y, y: R: b3 {7 `' d* z$ `& L+ C' P1 C9 r4 n# Y, }, ^
课时3随机变量244:290 @% o2 ?; r7 D z: E4 @; z
章节3:高斯分布; h/ C$ B' x: ]( s, |) C2 h2 s Q* d! d! Q; ?. w6 a: B2 P ^
课时4高斯分布41:396 E- x' E+ m+ d9 P7 U- Q+ b
课时5高斯分布例子42:33
" P8 u2 v# ]- K- h3 A 章节4:连续分布1 c: x6 P/ }3 V9 p
课时6连续分布38:59+ H4 Y3 f5 _) M- M" e: ]" ?$ `; A% t' E; L+ f! T
章节5:jeffrey prior2 N) l( S$ X2 e) J( B! V
) i& J" c4 i- t 课时7jeffrey prior40:45# R+ e+ ]) m" X$ W9 m
( j5 M/ E! I/ S7 X7 |, ^5 s 章节6:scale mixture pisribarin6 E6 P* Q, @$ t5 @# p
课时8scale mixture pisribarin41:48* K4 S( i# W6 T% c. u
C2 ]. G& |: H0 q! z" p 章节7:statistic interence
, P% d; ~& ~* e% {3 G d5 g 课时9statistic interence35:574 \' s4 L, Y4 L6 H. v$ U6 I4 @+ H2 d7 d u
章节8aplace 变换
! b/ O* o1 L3 k2 U8 O" O 课时10Laplace 变换45:17, o* ~, g3 G* N7 G, e
章节9:多元分布定义8 o, d& I+ I7 o; f
课时11多元分布定义35:197 g" c$ G& S* K7 m
5 R; g, [" H+ h 章节10:概率变换
8 K7 m+ g3 A5 f6 Z2 Y- m; j. Z 课时12概率变换34:312 S: C% R1 g; G' \) c, z) l
( O. U5 j% E" S- }- ^4 r' k 章节11:Jacobian: y9 V& k7 f: j2 ]# I
课时13Jacobian34:03
1 I, R. Q0 z% F7 A 章节12:Wedge production/ @# L, C' ~6 G) f" H/ `
- n/ H* v+ J- T 课时14Wedge production34:32$ G; H& l8 N6 f7 u3 k6 @- Y6 ^
章节13:统计量* c( n/ W# F6 G* O& y/ d! Y
课时15统计量37:44
2 p- X3 x) C! {- r1 t8 W t7 t 章节14:多元正态分布/ o* Y) k* q0 l$ |% ?
: Y+ {0 P9 G$ x/ \' d( T. s 课时16多元正态分布38:40. e5 o$ x* I4 b9 X
章节15:Wishart 分布% h2 p& N$ t6 I$ H
课时17Wishart 分布38:32) [4 V3 t0 y. P6 W: i5 ~& w/ q! t; r+ L/ O2 D, D
章节16:矩阵元Beta分布) l: w, I8 G0 a- C* s: R+ M5 @) H
课时18矩阵元Beta分布14:369 V# ~* e! D7 d; d' L
章节17:统计量 充分统计量6 V- E @- _, v- i
0 s. L0 H4 d" q- H9 M 课时19统计量 充分统计量40:102 @& r( \0 h. ~1 E& x/ b
章节18:指数值分布- y5 h3 K5 [. m# z! {" G+ i' O ]6 z7 j! n0 U
课时20指数值分布37:15( i' L5 d2 _# s! \! W
章节19:共轭先验性质4 V! D& K. x" m- Z2 l j; S' y* I9 X
课时21共轭先验性质21:15$ y" m8 E8 n4 D z: d/ v9 ?7 d1 r
1 ]8 S' w5 Q4 W; @0 S* x 章节20:Entropy! |2 W0 v8 j; _0 i% u
1 \1 \8 i% ?3 i/ B, G7 h- S1 x 课时22Entropy42:38- `& T* x d; }" u' h2 I3 }5 B
$ p& P8 w) o/ K* u 章节21:KL distance! |1 B) u1 t" d/ L, c/ Y4 Y
" S' @$ J+ z2 E$ K4 Z4 U: |# O 课时23KL distance37:43; ~# }& p+ v l$ R; [+ B. u- `% q- R& M
章节22roperties1 [4 K3 ]0 J& C- S" O5 b0 J: `
课时24Properties24:007 b: W. V) z$ D' g' ?: i$ M8 D& z+ A4 _0 [% d
章节23:概率不等式
+ t/ L5 S# q$ E, u 课时25概率不等式142:54% l; W- R- b! z1 B
- x6 r5 n+ o: @0 G% H, N 课时26概率不等式236:04% R: }! h/ C- C5 v5 {
章节24:概率不等式, g/ N" R2 u/ `5 i
) D: x% D% G- m% z' ] 课时27概率不等式139:20' z7 f3 h/ Y3 l; s% o: ]' ^' U, g0 @' w5 F& }+ U
课时28概率不等式235:00/ ]& ?. x9 r3 B6 M; t8 q! s5 |8 h: V/ ^! b& w) e) Z
课时29概率不等式335:45* V4 R' }/ ?% Q/ V5 [( R
f1 b1 J# ?# p/ j. ~+ c# J 章节25:概率不等式 `( B. S- e% G3 g' C) j& K! T1 h! c+ I& g
课时30概率不等式38:18/ G* [1 A/ H0 t n2 \
章节26:随机投影' s5 w9 t' C) i/ |, y4 l" y/ n5 s2 R; Q8 {: Y( x0 T
课时31随机投影37:20+ p* T1 p9 x1 W1 A
章节27:John 引理8 A- h2 X$ ~% r0 @2 l, e u* m7 g% H) z$ v7 B
课时32John 引理27:45* ?! q7 p j4 G! l$ H7 A, P
, ^9 h) V `7 _" n1 e 章节28:Stochastic Convergence$ M W. Y4 h1 Z
3 ?8 S1 x8 Z5 Y 课时33Stochastic Convergence-概念42:55; k8 |4 F$ x+ M( x' Z( v; T5 P1 ?& d- b# e) g
课时34Stochastic Convergence-性质27:426 Z5 g8 o: A* D" f
课时35Stochastic Convergence-应用24:047 N7 z5 m7 W# @# L4 L0 i
; u- ]7 T* ^" @3 B$ D1 Y 章节29:EM算法* q7 B: y7 ^: o% H3 o* S+ M
课时36EM算法143:44
1 ]3 O0 g0 F0 j 课时37EM算法239:232 t/ d2 z) W' O# E4 G0 M2 a
课时38EM算法327:04
5 E" g8 @6 Q6 J5 O$ B$ | R9 i 章节30:Markov Chain Monte carlo
|) S, l h' u4 F5 Y( {' V 课时39Markov Chain Monte carlo144:21* K6 v3 U. L/ v6 K( s" K- o
' u* E1 Q; `0 X0 `2 E 课时40Markov Chain Monte carlo220:03( ]/ R5 i8 Y2 g' v: u; @
5 L. |: ~" J- U% b# _ 章节31:Bayesian Classification. Y; q" E, x! ~, e4 T- R- l2 x5 x
2 P5 h( r1 B1 _ 课时41Bayesian Classification38:21/ c; O" ]$ Q) r; `
" [. R+ g9 M' ]* C
5 P/ g8 o( M, A3 @, k* y/ w- ]& O! y8 w! z2 B# L3 j# c* S: F) [
; `/ z7 v$ l# P. A& d0 m
6 u [5 ~. B9 T$ y5 @
& {+ {7 b. j6 n$ X. s
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见3 b6 j: }" {$ w5 r2 ]) O* g. H
" H6 S# y0 t0 M$ o7 ?7 g
' I5 ]" T; D9 Y9 v7 M
3 i# g) Y' \* m0 x( o" |本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2022-6-25 04:27:01
