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目录
0 K" ]3 e4 a P1 b$ Q' p" a& h! H章节1:概率基础" B4 w$ Q* z# O$ z% s y
课时1概率基础42:56
2 O" `4 A) h$ ^8 `( W" n6 A章节2:随机变量/ J" K& ^( G0 w R7 L1 B5 o
课时2随机变量142:220 [4 M6 r. L7 q* I9 k
课时3随机变量244:29
+ t7 M1 u, l0 E+ h( A6 B章节3:高斯分布( W! K/ M! e) o% E4 Q
课时4高斯分布41:39
+ V/ W8 ]" e. N课时5高斯分布例子42:33
! t+ r- }) h+ l5 |章节4:连续分布0 B; B n/ R) @8 j j d2 C
课时6连续分布38:598 |/ t# t2 Q, r
章节5:jeffrey prior: y9 L' }; b" H7 B" f! z& r
课时7jeffrey prior40:457 `( [4 X6 g% W/ ~
章节6:scale mixture pisribarin
% D" k6 B* y2 L8 _课时8scale mixture pisribarin41:48
' A! t0 f# Y+ H2 V章节7:statistic interence7 g6 |- X/ x5 A% I
课时9statistic interence35:57
; R5 o+ N/ c T; M8 c* H2 N& n章节8aplace 变换7 W4 ^1 T: g# c
课时10Laplace 变换45:17
+ j* F! g8 W1 W p. I0 g章节9:多元分布定义
1 d5 W6 \! {- `7 `5 v: u1 r& ?课时11多元分布定义35:194 B7 R7 Z% @2 s
章节10:概率变换9 J" u' r0 ?7 G8 i4 n6 ~5 C
课时12概率变换34:31
; T# K* `. ^5 p3 H. d, w+ P" P章节11:Jacobian; a( _* o% n9 E# n! F/ [* f7 J
课时13Jacobian34:03
/ y) u& K' o \) X. }章节12:Wedge production
4 Z A+ x! L2 @课时14Wedge production34:32# h4 B) w: U% x
章节13:统计量
6 x' f& o; _. H! S8 U% K- W. U课时15统计量37:44
2 u) i' R# S/ u- @章节14:多元正态分布5 i3 A6 W. m( H; }7 r( L& p
课时16多元正态分布38:40/ F; z! { ~, I& G4 t ?7 A
章节15:Wishart 分布 l/ p% r! W! q) R" z
课时17Wishart 分布38:32
' ]. S+ A; N1 I$ D, c- O0 M章节16:矩阵元Beta分布" N+ Q2 ~) B& O& w
课时18矩阵元Beta分布14:364 f0 }; f0 x9 A$ p% \7 G5 U
章节17:统计量 充分统计量
; P% s- B6 d5 m: x+ r课时19统计量 充分统计量40:10. F* w7 k" A+ i) U2 Z
章节18:指数值分布
, R" i% l) T% a8 P9 v+ w9 E课时20指数值分布37:15: t* I4 } l8 E. B
章节19:共轭先验性质
( S' [/ B: F7 f" _' Q) m课时21共轭先验性质21:15
% L4 d2 M( e* o5 g$ R* w章节20:Entropy
# S+ _1 _" \% |, c3 @课时22Entropy42:38
+ B" ? n! v( l( x章节21:KL distance$ Q; B8 v- j$ W) B! N7 {1 r" J0 y
课时23KL distance37:43- U$ t: o. q/ V! _
章节22roperties
) L& D2 P8 \6 k {9 d( d; Z课时24Properties24:00& C6 F0 Z8 j, I& ]; R3 ]
章节23:概率不等式" x% g" i8 T# I8 a
课时25概率不等式142:54& t3 c! k$ J( l6 P4 F m
课时26概率不等式236:04+ w9 y2 H: O a9 O2 B8 H8 h/ @3 Q
章节24:概率不等式3 H# V" z$ ?% U5 @+ ~
课时27概率不等式139:20; A( k/ b' x; n3 ]. i4 l9 t
课时28概率不等式235:00( C+ m: L: ]+ r; ]: l
课时29概率不等式335:45
7 G p, p7 E' W! {( p/ S章节25:概率不等式
; D/ a h2 L( V- h% P课时30概率不等式38:18
- U( D/ N8 k$ H0 @1 B章节26:随机投影$ f! m+ N' |+ l! b; ]; {
课时31随机投影37:20
" d2 r) W) X5 M' i8 y章节27:John 引理
0 a0 j! Z3 \6 ?% V1 P8 p) b课时32John 引理27:45
2 E2 l- v& U# I章节28:Stochastic Convergence
8 o0 B- e. S m) W9 r- j课时33Stochastic Convergence-概念42:55; P+ v3 q) l: A3 |" J3 r
课时34Stochastic Convergence-性质27:42
6 T; V9 S! I+ \5 X课时35Stochastic Convergence-应用24:04
& ]) H0 ~# Z- M7 t- q$ w, V4 E: p3 P章节29:EM算法
2 D; c7 ?* [0 R. ? K课时36EM算法143:44
$ K K! ]& S$ p: O: b0 @5 [课时37EM算法239:23. X" x- M2 u3 b: f) l
课时38EM算法327:04. Q% d% `$ x" T) f
章节30:Markov Chain Monte carlo
, j, A& m3 [9 {! |; Q课时39Markov Chain Monte carlo144:21
$ J+ l; }& Y1 r3 t课时40Markov Chain Monte carlo220:03
& a; h$ ?2 j. y0 `7 x/ L- I章节31:Bayesian Classification
( h, O+ _+ D( R7 N4 c& I课时41Bayesian Classification38:21
& P3 S" W( D" T8 h* s5 B; h* @+ J% _6 V+ A, ?& K+ [) y/ w
: J' t4 n" D0 ~3 E4 c0 [! T& l
0 s) L l4 z: g- ?1 |# E$ J3 m; O; H7 S) g! F1 J2 {# {7 G" [
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6 q, W5 v9 g$ @5 C) E
) ^) A3 Q' j; o
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发表于 2022-7-9 21:30:01
