1. 首页
  2. 精品课程
  3. 概率统计 第二期 [基于面试题库全新升级,目前仅199]

概率统计 第二期 [基于面试题库全新升级,目前仅199]

  • 讲师:管博士、唐博士、郭博士
  • 课时:6次课 [每次课至少两小时,课上课后答疑]
  • 开课时间:7月7日开班,每周六周日晚上8~10点直播上课
199.00 199.00
我要报名 加入购物车
服务承诺:

直播答疑

课件代码

布置作业

毕业考试且批改

加入购物车
  • 介绍
  • 大纲
  • 我们为什么要出概率统计 第二期?


    原因很简单,在于:不断改进,不管之前因为什么原因不好 则立马改好,即便之前本身是好的,也要不断更好。

    比如当数学1之前的麦克风有些问题之后,立马改进推出数学2(且一期学员可以通过分享免费拿到),然后备受推崇,如下图所示:

    而概率统计第一期并无太大问题,为何也要改进呢?

    原因在于即便是好,也要好上加好,始终坚持不断改进的核心理念。换言之,我们一定是100%不断改进的,不止局限于做成人AI教育内容的领军者,更引领好的教学理念:不断改进和完善教学教研体系。


    升级详情如下:

    概率论与数理统计-第二期_01.png

    概率论与数理统计-第二期_02.png

  • 第一阶段 掌握概率论基础与参数估计

      第1课 概率论基础

    • 知识点1:概率论基础:简要定义概率空间,事件以及事件的概率
    • 知识点2:常见概率公式:全概率公式,贝叶斯公式
    • 知识点3:随机变量:随机变量的定义,随机变量的独立性,相关性,方差,协方差
    • 实战项目:朴素贝叶斯分类(上)

      第2课 参数估计:从概率到统计

    • 知识点1:大数定理,中心极限定理
    • 知识点2:矩估计,极大似然估计
    • 知识点3:区间估计
    • 实战项目:朴素贝叶斯分类(下)

    第二阶段 基于面试题库精讲概率统计的应用

      第3课 面试中常见的概率统计问题

    • 知识点1:条件概率的技巧
    • 知识点2:排列组合的技巧
    • 知识点3:概率论的概念性的问题
    • 知识点4:统计学的概念性问题

      第4课 概率统计在机器学习中的应用

    • 知识点1:凸集合与凸函数
    • 知识点2:EM算法原理分析
    • 知识点3:EM算法用于高斯混合模型的参数估计
    • 知识点4:EM算法用于缺失值的处理

    第三阶段 掌握熵与最大熵

      第5课 熵与相对熵

    • 知识点1:定义熵:度量信息的方式
    • 知识点2:相对熵,度量两个分布的差别
    • 知识点3:解释Entropy, Cross-Entropy and KL-Divergence 的关系
    • 实战项目:t-sne 聚类可视化算法

      第6课 最大熵原理与最大熵模型

    • 知识点1:最大熵分类模型
    • 知识点2:最大熵模型的训练
    • 实战项目:自然语言处理实例
课程咨询
课程咨询

微信客服:julyedukefu

电话:010-82712840

微信公众号:

微信公众号

分享到微信朋友圈

打开微信,点击底部的“发现”,使用 “扫一扫” 即可将网页分享到我的朋友圈。

微信扫码支付

打开微信,点击底部的“发现”,使用 “扫一扫” 即去支付!

立即参团

请务必填写真实信息,成团之后会第一时间通知您

参团定金

支付方式:
请填写用户名

完善信息

完善个人信息以便第一时间接收开课通知

请填写用户名

参团成功,邀请更多好友参团砍价

提示

尚未开课,开课后会第一时间上传课程。

确定