课程 | 8小时搞定机器学习之概率与统计推断

还记得我们的《XGBoost从基础到实战》吗？没错，我们的美女老师冒老师要开新课啦~~~专门为你排忧解难，解决各大数学问题——《机器学习之概率与统计推断》在等你哦！

概率与机器学习算法？

抢先体验冒老师的讲课风格，超?????好评

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冒老师主讲《XGBoost从基础到实战》心得

课程介绍

机器学习是一门集概率论、线性代数、数值计算、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。本门课程——即《机器学习之概率与统计推断》讲解机器学习算法所需概率和统计推断知识。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。

主题：《机器学习之概率与统计推断》

讲师：冒教授

开课时间：7月22日起，每周六、日上午10:00-12:00在线直播

报名：戳“阅读原文”或扫描下方课程二维码。

活动：转发朋友圈，即可获得50元优惠券，低至349元！

《机器学习之概率与统计推断》

讲师介绍

冒教授：计算机博士，现在中科院从事科研教学工作，十余年机器学习教学经验，主持国家级科研项目3项，研究方向为机器学习、计算机视觉及多媒体处理。

开课时间：7月22日起，每周六、日上午10:00-12:00  在线直播

课程特色

本课程由资深计算机博士讲解，讲解机器学习所需的概率与统计推断相关知识，避开冗长的数学证明，从计算的角度精炼讲解概率统计知识，让听众在短时间内完美补充对概率与统计知识。

课程大纲

第一课：随机变量及其分布

1. 概率公理及推论

2. 随机事件之间的关系：条件概率、贝叶斯公式

3. 随机变量及其分布： pmf/pdf、CDF、均值、方差、分位数

4. 常用随机变量分布：离散型随机变量、连续性随机变量

5. 概率密度估计

6. 应用：Kaggle竞赛数据分析（直方图／核密度估计）、xgboost近似搜索（分位数）

第二课：多元随机向量及其分布

1. 联合概率、边缘概率、条件概率、条件独立

2. 常用多元分布

3. 朴素贝叶斯

4. 应用：MRF、CRF、RBM

第三课：极大似然估计

1. 极大似然估计：似然函数、极大似然估计

2. 估计评价：偏差-方差分解、Bootstrap

3. 应用：线性回归参数估计、logistic回归参数估计

第四课：贝叶斯估计

1. 贝叶斯估计：先验/共轭先验、似然、后验、最大后验估计

2. 正则

3. 应用：岭回归、Lasso

面向人群

1. 零基础，想入门机器学习；

2. 想深入研究机器学习；

3. 想补充数学基础知识的相关从业人员；

4. 对机器学习（尤其是竞赛）感兴趣的在校学生或从业人员。

咨询&报名

概率与统计推断还不过瘾？数学基础都需要补？我们还有《机器学习之矩阵》、《机器学习之凸优化》哦！

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