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概率论与数理统计

  • 开班时间:直播已结束,现在购买看视频
  • 课程时长: 4次课 [每次课至少2小时,课上课后答疑]
  • 价       格:原价400,目前717周年庆之间秒杀价49
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本课程相比网上杂七杂八的公开课而言,最注重实时答疑、解决问题,且四大博士鼎力护航,踏平从理论到应用的鸿沟。


开课时间
2017年05月13日,共4次课,每周六周日上午10~12点上课,每次课2小时。


上课方式

每周六、周日在线课程直播,课后提供课程视频可反复观看,有任何疑问可随时在课程群向讲师提问。


课程福利

1.两周全程辅导,课上2小时直播答疑、课后一周7天集中答疑,帮你省下独自一人苦苦探索而浪费的巨大时间成本。
2.两周的课程结束后,有问题依然可以随时在上课群内或社区提问讨论。
3.提供七月在线应用类课程标配内容:有原理、有应用、有数据、有代码、有案例、有作业。


讲师天团


管博士
加州大学洛杉矶分校(UCLA)数学博士,中科大数学学士,五年数学课讲课经验,目前在华尔街一家金融公司做数据处理等工作。
邓博士
布朗大学应用数学博士兼中科大高分子物理博士,数学功底扎实,且有多年的ML工业应用经验。曾担任startup 公司Parkloco chief data scientist, 目前就职Google广告部门,负责实时大数据分布式处理系统。
J博士
CMU计算机博士,熟练机器学习、统计与凸优化。曾工作于百度、谷歌等公司的AI实验室。更在AAAI/IJCAI/AISTATS等顶级会议上发表过多篇论文。
唐博士
大连理工大学博士,研究方向为机器学习、数据挖掘、知识表示。目前主持国家自然科学基金一项,发表多篇SCI学术论文,具有多年教学经验,擅长由浅入深剖析知识点。

概率论与数理统计
- 一起来寻找随机性背后隐藏的规律
1 概率论基础(管)
· 理论:概率论基础,贝叶斯公式,常见分布与共轭分布
· 应用:朴素贝叶斯分类(上)

2 参数估计(邓)
· 理论:
o 分布的特征函数,切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理。
o 矩估计,极大似然估计
· 应用:朴素贝叶斯分类(下),逻辑回归

3 参数估计的渐进性质(管)
· 理论:凸函数,参数估计的渐进性质
· 应用: 区间估计,线性回归中统计量的含义

4 概率统计在机器学习中的应用(唐)
· EM算法 expectation-maximization
(1) EM算法原理分析
(2) EM算法用于高斯混合模型的参数估计

(3) EM算法用于缺失值的处理

目标:从直观可视化理解,到理论推导,再到应用举例,讲深讲透EM算法