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file:9-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:9-3 隐马尔科夫典型案例1：盒子摸球试验.mp4
file:9-5 隐马尔科夫模型的外在特征和内核三要素.mp4
file:9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp4
file:7-7 本讲小结及下讲预告.mp4
file:7-2 离散时间马尔科夫链的三要素.mp4
file:7-3 马尔科夫链的基本性质和矩阵表示.mp4
file:7-4 多步转移概率的计算.mp4
file:7-6 路径概率问题举例.mp4
file:16-5 M-H方法中建议矩阵Q的选取.mp4
file:16-3 Metropolis-Hastings方法的基本思路.mp4
file:16-2 问题的目标与细致平稳条件.mp4
file:5-3 大数定律背后的理论支撑.mp4
file:5-8 中心极限定理的基本概念和工程背景.mp4
file:5-9 中心极限定理的模拟与验证（含代码实战）.mp4
file:5-2 从平均身高问题引入大数定律.mp4
file:5-7 用蒙特卡罗方法近似计算圆面积（含代码实战）.mp4
file:5-6 蒙特卡罗方法的应用背景.mp4
file:5-4 样本均值与随机变量期望的关系（含代码实战）.mp4
file:15-7 基于马尔科夫链的采样过程实践（含代码实战）.mp4
file:15-5 稳态过程的再剖析与意义分析.mp4
file:15-8 一个显而易见的难题.mp4
file:15-2 马尔科夫链重点内容回顾.mp4
file:1-1 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学.mp4
file:12-8 多参数极大似然估计案例.mp4
file:12-4 扩展到连续型的似然函数.mp4
file:12-3 似然函数的由来-.mp4
file:12-2 极大似然估计法的引例（含代码实战）.mp4
file:11-2 统计推断的一个引例.mp4
file:11-3 总体、样本与统计量.mp4
file:8-2 马尔可夫过程的两种典型极限状态.mp4
file:6-3 博彩中的随机过程（含代码实战）.mp4
file:6-6 两类重要的随机过程.mp4
file:6-4 随机过程模拟：股票价格的总体分布（含代码实战）.mp4
file:6-2 随机过程应用背景概述.mp4
file:3-4 二项分布的采样与数字特征（含代码实战）.mp4
file:3-7 连续型随机变量及其概率密度函数.mp4
file:2-2 从概率到条件概率.mp4
file:2-5 全概率公式与贝叶斯基础.mp4
file:14-4 随机近似方法的理论基础.mp4
file:14-10 两类采样方法的问题与思考.mp4
file:14-5 接受-拒绝采样的基本方法.mp4
file:14-3 精确推断与近似推断的概念.mp4
file:14-6 接受-拒绝采样中建议分布及参数选取（含代码实战）.mp4
file:4-8 随机变量独立与相关的概念辨析（含代码实战）.mp4
file:4-4 多元随机变量的相关性与协方差矩阵.mp4
file:4-10 二元高斯分布几何特征实证分析（含代码实战）.mp4
folder:讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力
folder:第9章隐马尔科夫模型（上）：明暗两条线
folder:第16章马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解
folder:第5章极限思维：大数定律与蒙特卡罗方法
folder:第15章助力近似采样：基于马尔科夫链的采样过程
folder:第1章概率统计课程导学
folder:第12章探寻最大可能：极大似然估计法
folder:第11章推断未知：统计推断的基本框架
folder:第6章由静到动：随机过程导引
folder:第3章聚焦基本元素：深入理解随机变量
folder:第2章统计思维基石：条件概率与独立性
folder:第14章近似推断的思想和方法
folder:第4章从一元到多元：探索多元随机变量
folder:第13章贝叶斯统计推断：最大后验
folder:第10章隐马尔可夫模型（下）：概率估计与状态解码

分享时间	2025-03-07
入库时间	2025-03-12
状态检测	有效
资源类型	QUARK
分享用户	百折*挠的香蕉

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