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概率论与数理统计

  • 讲师:管博士 邓博士 Johnson 唐博士
  • 课时:4次课 [每次课至少2小时]
  • 开课时间:随到随学,提供代码、资料和讲师答疑
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  • 介绍
  • 大纲
  • 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。

    • 第1课 概率论基础

    • 知识点1:概率论基础,贝叶斯公式,常见分布与共轭分布
    • 实战项目:朴素贝叶斯分类(上)

      第2课 参数估计

    • 知识点1:分布的特征函数,切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理
    • 知识点2:矩估计,极大似然估计
    • 实战项目:朴素贝叶斯分类(下),逻辑回归
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