课程目标
机器学习必学数学基础系列之大数据矩阵基础
适应人群
大数据,人工智能开发人员
课程简介
本课程囊括了机器学习理论中所需要概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数(CDF/pdf)、常用概率分布及其均值、方差;统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计,估计的评价、偏差-方差平衡。课程还会讲解假设检验的基本概念。
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