深入理解机器学习的概率论与统计推断基础

课程内容详尽，涵盖了概率与统计的核心概念，以及在机器学习领域的实际应用。 在概率部分，课程首先介绍概率论的基础，即概率公理及推论。这部分内容为理解后续概念奠定基础，包括事件的概率、条件概率、独立事件的概率乘法规则等。接下来，课程深入讲解了条件概率及其在贝叶斯定理中的应用，这是机器学习中处理不确定性的核心工具之一。 随机变量及其概率函数是课程的另一个重点。这里涉及到累积分布函数（CDF）和概率密度函数（pdf），它们是描述随机变量分布的两种主要方式。此外，课程还会介绍多种常用的概率分布，如伯努利分布、二项分布、正态分布等，并重点讲解如何计算这些分布的均值、方差等统计特性。 统计推断部分则侧重于从样本数据中推断总体参数。课程从大数定律和中心极限定理入手，这两个定理是统计推断的基石，它们解释了样本均值如何随着样本量的增大而接近总体均值，并且接近正态分布。接下来，课程详细讲解了极大似然估计和贝叶斯估计，这两种估计方法是机器学习中参数估计的常用手段。 课程还会教授估计的评价方法，特别是偏差与方差的概念及其在模型选择中的平衡。最后，假设检验作为统计推断的一个重要组成部分也会被介绍，学习者将了解如何通过统计检验来验证某些关于数据或模型的假设是否成立。 整体而言，这门课程是对机器学习中数学基础的深入探讨，对于那些希望在人工智能领域深造的专业人士来说，是一门不可多得的入门级教程。" 【标签】:"概率,统计推断,机器学习,数学基础,人工智能" 【压缩包子文件的文件名称列表】: 机器学习之概率与统计推断-2dea3fe9a18ed93acdbe65c4a81e78ae.zip、机器学习之概率与统计推断-6c881dced5ab0803582eb3505abe5276.zip、机器学习之概率与统计推断-d988a8ed179159fac4dd3134a1e58862.zip、机器学习之概率与统计推断-d***b31128da0cb80c176de.zip