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; {" ?6 E4 \2 v' J3 Q8 @6 U. s章节1:概率基础 g5 o' q1 D) B( ]
课时1概率基础42:56
# ~( Q1 i( c9 h章节2:随机变量
6 @6 F6 P: u5 ^2 Z课时2随机变量142:22
' Q! Q8 a/ x" w8 U/ I1 l9 A课时3随机变量244:29
5 @9 l w& o1 X: d: p% A9 o章节3:高斯分布9 |! V0 ~2 N6 T, X
课时4高斯分布41:39& D8 ]; h. L$ C3 m# l
课时5高斯分布例子42:33( O- K8 ^0 X, c% [% U
章节4:连续分布, b' A; c( V) I( m+ c) ^# v% s( @
课时6连续分布38:59 y4 l! s5 I; P# l) ^
章节5:jeffrey prior7 T+ r$ g0 Q8 b) N* k
课时7jeffrey prior40:456 l% U: A% t5 G: {) ]2 W) k( S
章节6:scale mixture pisribarin* k2 W+ c" C# @* i: n! U, }
课时8scale mixture pisribarin41:48
2 P, ]1 a+ G" ~7 b7 T% B" O章节7:statistic interence6 |! X' _. w* ~9 h# y3 c0 N
课时9statistic interence35:57
- ?! K8 L. i( g' f- y" a! }章节8aplace 变换- u/ T. M% K! B; Q" K' x
课时10Laplace 变换45:17% k% H' ]2 H3 b+ f# N" J" h
章节9:多元分布定义$ s2 W4 @# `0 J4 _+ P0 l
课时11多元分布定义35:19% }8 E; _7 C. `% a. n
章节10:概率变换1 P2 g% ]) f$ j1 W8 U
课时12概率变换34:31
, Z8 n! V$ L2 M! U1 k, T章节11:Jacobian
0 ~0 c/ G. s. [4 S) V课时13Jacobian34:03
4 Q9 h! d$ X# \9 W' z3 k章节12:Wedge production
$ p3 w$ c- S5 D1 y( {课时14Wedge production34:32
- r% o; q7 J4 G章节13:统计量$ l, I: x2 s& H2 R+ V# j
课时15统计量37:447 T* G/ G0 v3 e* w
章节14:多元正态分布) k' j+ A: _( M6 L, N
课时16多元正态分布38:403 m: q4 F4 D& X% x# m
章节15:Wishart 分布
: k4 Q4 d3 j! D0 U6 `4 x% P课时17Wishart 分布38:32
5 I9 o0 T2 F* K1 s章节16:矩阵元Beta分布
; Z$ W3 |$ L/ f课时18矩阵元Beta分布14:36- `7 C1 C$ q s h. k2 j7 A5 D7 m
章节17:统计量 充分统计量# O& s* n3 E" `7 }; e
课时19统计量 充分统计量40:109 o# L" X4 a" F9 |6 h0 s
章节18:指数值分布' m8 I/ N5 W( |* N3 k3 b" ?9 O5 M
课时20指数值分布37:15
7 W- ^# K( ~+ o" A S5 |( c章节19:共轭先验性质. W9 `. L2 M* h
课时21共轭先验性质21:15
3 r7 x) i3 N1 L9 `章节20:Entropy, {' D, w" D! ]3 I0 t" T
课时22Entropy42:381 `- X- x5 J' A1 s
章节21:KL distance k% C$ x5 U0 N% V% f
课时23KL distance37:43
3 w! c0 {, A4 X- L5 }. w3 M6 S3 f章节22roperties$ I: m" f S) M
课时24Properties24:00' v0 J7 E, Q5 S' H
章节23:概率不等式
( a" u9 E& p1 m$ v/ m! ~课时25概率不等式142:549 p. B- R$ L3 s. J% B g* ^
课时26概率不等式236:041 H; b- U/ K5 C8 i) G1 E
章节24:概率不等式( V6 I6 M! Q* G; j `
课时27概率不等式139:20
( n! J0 x7 B) Z* D {0 }7 w课时28概率不等式235:00
$ g2 u7 v% X( n1 h课时29概率不等式335:45
4 Y/ ?" A6 o8 m# q6 T2 [0 G章节25:概率不等式
# `9 S9 x; U& z: X6 K课时30概率不等式38:18" B2 K+ b/ L" K0 X1 \. ]2 t0 d+ X
章节26:随机投影9 h* y9 f4 Q7 U/ N* T
课时31随机投影37:20
/ W4 t q1 I/ z: ^: e0 g章节27:John 引理
" j1 B2 A; M: `. H; C- ]课时32John 引理27:45
$ Z* p1 v5 X/ I- b# k7 O8 B章节28:Stochastic Convergence
+ C. ]. T: t- }0 X/ J( y课时33Stochastic Convergence-概念42:55/ l, Y a% K+ W, o3 R/ Y
课时34Stochastic Convergence-性质27:42# m* [& q1 `5 l7 O4 |
课时35Stochastic Convergence-应用24:04
$ y. E) i1 W! w; j" v H }/ f章节29:EM算法
: u6 \/ n2 s3 }, O8 Y4 j课时36EM算法143:444 N& S5 l1 p" S- }$ ^, [; h
课时37EM算法239:23+ k( L8 Y5 i* ^1 R C
课时38EM算法327:049 }$ C( s+ U8 m/ O# E- K
章节30:Markov Chain Monte carlo8 W" {5 T1 L8 m# U( B% X8 y {9 e
课时39Markov Chain Monte carlo144:21& S$ P( T. M* E. ?% a$ {% {
课时40Markov Chain Monte carlo220:03& \3 M. R6 l! n
章节31:Bayesian Classification$ o# e0 ^+ g5 u9 l7 T P" S3 S
课时41Bayesian Classification38:21* E8 u5 C- S/ j+ x1 J& k4 ]
- `7 z' Q- i# ]8 e, _+ O7 p* K5 N( b/ m
0 O* H5 b8 p3 S9 v {3 d" g- D' s- {
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发表于 2022-7-9 21:30:01
