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目录3 D" A4 U: @, v" x7 J: n
章节1:概率基础
/ {* K2 {6 |8 `7 e& `- h5 C! V7 m; G课时1概率基础42:56
/ r; f! F# I# g; g章节2:随机变量; i2 \+ j" L/ A1 k+ t5 f
课时2随机变量142:22) q8 l2 K" e* b1 Z
课时3随机变量244:29
7 }# f8 T/ }' m) { v3 O* m9 N1 b章节3:高斯分布: B6 p3 G- X- p5 E. P
课时4高斯分布41:399 |( R/ O7 @7 o4 l4 i( x* `- \5 ~: K+ v
课时5高斯分布例子42:33/ z) R" K6 v- |/ l; g' _+ s
章节4:连续分布. e9 v. m9 D, {. n
课时6连续分布38:59
8 {" h9 T/ U3 H3 c7 T8 {9 j) [章节5:jeffrey prior$ }( b4 D4 B6 r" n( O( u/ Q" H0 z; A% g
课时7jeffrey prior40:450 U: z. a1 Q8 P
章节6:scale mixture pisribarin
4 j; v# I% W5 q9 C5 H/ q7 b课时8scale mixture pisribarin41:48, W7 M1 Z: T1 z5 W* A `
章节7:statistic interence4 m0 C' Y! S! e6 T% ?/ @7 K: G
课时9statistic interence35:57
( t$ R6 E7 z/ i" K9 R4 [章节8aplace 变换
+ ^3 ~' p3 o$ t$ V# T课时10Laplace 变换45:17 o; q6 Y3 ^" \* P, L' V
章节9:多元分布定义
8 s# X. u* r5 ~0 i5 f* E+ ~课时11多元分布定义35:19
* ? o* h. P$ o, W) P1 D章节10:概率变换
# v( l5 R4 q+ W, f课时12概率变换34:31! ^4 |( e& S: T ]
章节11:Jacobian
5 U: _! n. N$ N$ Z( b& q课时13Jacobian34:033 k+ H$ X7 ]* v( H# \
章节12:Wedge production7 X( n' m m7 T/ Q6 T6 }/ l: u
课时14Wedge production34:32
1 m/ ^. [4 S. j, c4 x章节13:统计量
& |* D0 S5 }8 v% ~课时15统计量37:44
, Y# d3 j4 h6 e& C章节14:多元正态分布
* }+ k z9 ]2 T- L0 W& B$ F课时16多元正态分布38:40
, q, q" b# a: ^7 ~: Y1 c' ]章节15:Wishart 分布
4 @$ A% O' l, s* P3 C课时17Wishart 分布38:32
, ]' h0 z* l% z$ w) [" U+ j+ r5 Z. R章节16:矩阵元Beta分布
- h' X' `$ k: S* D课时18矩阵元Beta分布14:36, L+ q9 |2 X( h5 h- V" Q* @9 v
章节17:统计量 充分统计量
9 S7 p( f9 ^3 |# ~" }. ~课时19统计量 充分统计量40:10
8 j4 s% m% o' r& G; x% P; f章节18:指数值分布
) J3 K- z' ?- v6 k" R课时20指数值分布37:15
9 K$ v8 J) M" G, X; ?- h章节19:共轭先验性质5 v+ _ T' s4 ~ N! ? ^0 ~
课时21共轭先验性质21:15
8 K3 p4 u, o; t' n; b* [% C0 V0 k章节20:Entropy
! w. K0 h& t* C# v1 [课时22Entropy42:38# Z" I6 o7 G6 F; A* o2 P# V7 m
章节21:KL distance7 z+ A- G! T7 j& S2 j: i
课时23KL distance37:43
& C! }; F* g" \6 Q3 e章节22roperties" h4 R, @0 J- z% z& q5 F! e: [% S
课时24Properties24:005 m; x8 @6 u3 Y( l5 [, E+ _8 I
章节23:概率不等式
5 v1 t- y5 \$ K5 K* b课时25概率不等式142:54
7 K u' C5 q( L课时26概率不等式236:040 @) [. Y: B% c& j: t7 b
章节24:概率不等式
5 ]2 N4 Q9 o, X# K2 }. i9 m) O课时27概率不等式139:20
9 u- u2 h6 L6 W课时28概率不等式235:00
: @2 V o, F. x* \- r1 O课时29概率不等式335:45
6 r1 f% y, d" z8 m" o) ~章节25:概率不等式& n7 o G" C7 V2 P, i1 y S8 @: A0 q
课时30概率不等式38:18: B g/ A. |7 B
章节26:随机投影
1 s( r4 F9 F5 W课时31随机投影37:20( f6 t) e8 J8 w' |6 k2 r: x+ L
章节27:John 引理0 D4 e5 E- E- i) m8 s
课时32John 引理27:45
2 E" b8 |- L- a% a0 H章节28:Stochastic Convergence F* ^3 j, v* ]& [) l
课时33Stochastic Convergence-概念42:55; m" j' @- a* U7 A" K
课时34Stochastic Convergence-性质27:42
" B" c! y; S+ |$ ?* q% G; a7 t课时35Stochastic Convergence-应用24:04
, n/ \9 F6 w% C% E章节29:EM算法
! W' t' x4 @7 }& v7 z0 g! N. G课时36EM算法143:44
) \# r, u/ ^! n课时37EM算法239:23
Q9 F' ]8 I. k+ V5 e7 f4 e; O1 w课时38EM算法327:04
5 Q2 o' x# [2 `. [( E章节30:Markov Chain Monte carlo
7 }! I3 o; F9 P课时39Markov Chain Monte carlo144:21! K" \+ {8 ~( L
课时40Markov Chain Monte carlo220:03/ \# v9 C! ~! I, Y
章节31:Bayesian Classification
( }& C: P/ @( c课时41Bayesian Classification38:21
) f: y. ?! ~) @& ~
1 b% f; F) f! p! u4 |
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发表于 2022-7-9 21:30:01
