文件内容:
file:9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp4
file:9-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:9-5 隐马尔科夫模型的外在特征和内核三要素.mp4
file:9-3 隐马尔科夫典型案例1：盒子摸球试验.mp4
file:9-4 隐马尔科夫典型案例2：小宝宝的日常生活.mp4
file:9-2 隐马尔科夫模型导引.mp4
file:9-7 本讲小结及下讲预告.mp4
file:8-2 马尔可夫过程的两种典型极限状态.mp4
file:8-3 马尔可夫链中的常返类和周期性.mp4
file:8-4 马尔可夫链的稳态及求法.mp4
file:8-5 本讲小结与下讲预告.mp4
file:8-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:7-6 路径概率问题举例.mp4
file:7-4 多步转移概率的计算.mp4
file:7-5 多步转移与概率乘法（含代码实战）.mp4
file:7-3 马尔科夫链的基本性质和矩阵表示.mp4
file:7-2 离散时间马尔科夫链的三要素.mp4
file:7-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:7-7 本讲小结及下讲预告.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:6-5 股票价格变化过程的展现（含代码实战）.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:6-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:6-7 本讲小结及下讲预告.mp4
file:6-2 随机过程应用背景概述.mp4
file:5-9 中心极限定理的模拟与验证（含代码实战）.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:5-5 样本均值的方差与分布（含代码实战）.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:5-8 中心极限定理的基本概念和工程背景.mp4
file:5-6 蒙特卡罗方法的应用背景.mp4
file:5-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:5-3 大数定律背后的理论支撑.mp4
file:5-2 从平均身高问题引入大数定律.mp4
file:5-10 本讲小结及下讲预告.mp4
file:4-9 多元高斯分布的参数特征（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:4-5 二元正态分布：从标准到一般（含代码实战）.mp4
file:4-6 协方差与相关性的一个小问题（含代码实战）.mp4
file:4-7 相关系数的概念和特性（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:4-3 随机变量的独立性与条件独立性.mp4
file:4-10 二元高斯分布几何特征实证分析（含代码实战）.mp4
file:4-2 多元随机变量的重要分布列.mp4
file:4-11 本讲小节及下讲预告.mp4
file:4-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:3-9 指数分布的性质与采样（含代码实战）.mp4
file:3-4 二项分布的采样与数字特征（含代码实战）.mp4
file:3-8 正态分布的性质与采样（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:3-5 几何分布的性质与采样（含代码实战）.mp4
file:3-6 泊松分布的性质与采样（含代码实战）.mp4
file:3-3 二项分布及其PMF函数（含代码实战）.mp4
file:3-2 离散型随机变量及其分布列.mp4
file:3-10 均匀分布的性质与采样（含代码实战）.mp4
file:3-11 本讲小节及小讲预告.mp4
file:3-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:2-5 全概率公式与贝叶斯基础.mp4
file:2-4 从独立到条件独立.mp4
file:2-3 条件概率与独立性.mp4
file:2-2 从概率到条件概率.mp4
file:2-6 本讲小节及小讲预告.mp4
file:2-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:16-6 M-H方法的实践（含代码实战）.mp4
file:16-5 M-H方法中建议矩阵Q的选取.mp4
file:16-4 M-H方法中的随机游走与接受因子.mp4
file:16-2 问题的目标与细致平稳条件.mp4
file:16-3 Metropolis-Hastings方法的基本思路.mp4
file:16-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:16-7 本讲小结.mp4
file:1-1 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学.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:15-4 马尔科夫链进入稳态的过程演示（含代码实战）.mp4
file:15-8 一个显而易见的难题.mp4
file:15-6 基于马尔科夫链的采样过程.mp4
file:15-5 稳态过程的再剖析与意义分析.mp4
file:15-3 马尔科夫链平稳分布的理解.mp4
file:15-2 马尔科夫链重点内容回顾.mp4
file:15-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:15-9 本讲小结及下讲预告.mp4
file:13-7 贝叶斯推断全过程模拟验证（含代码实战）.mp4
file:13-8 关于共轭先验的问题.mp4
file:13-5 贝叶斯推断实战-选择观测数据的分布（含代码实战）.mp4
file:13-4 贝叶斯推断实战-选取先验分布（含代码实战）.mp4
file:13-6 贝叶斯推断实战-计算后验分布.mp4
file:13-3 贝叶斯推断的理论过程.mp4
file:13-2 贝叶斯定理的回顾.mp4
file:13-9 本讲小结及下讲预告.mp4
file:13-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:14-9 重要性采样的方法介绍.mp4
file:14-7 接受-拒绝采样过程实践（含代码实战）.mp4
file:14-8 接受-拒绝采样的方法内涵分析.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:14-4 随机近似方法的理论基础.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:14-2 统计推断的场景与关注重点.mp4
file:14-10 两类采样方法的问题与思考.mp4
file:14-1 本讲知识概览与导引.mp4
file:14-11 本讲小结及下讲预告.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8章 马尔科夫链（下）：极限与稳态
folder:第7章 马尔科夫链（上）：转移与概率
folder:第6章 由静到动：随机过程导引
folder:第5章 极限思维：大数定律与蒙特卡罗方法
folder:第4章 从一元到多元：探索多元随机变量
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16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解
folder:第1章 概率统计课程导学
folder:第15章 助力近似采样：基于马尔科夫链的采样过程
folder:第13章 贝叶斯统计推断：最大后验
folder:第14章 近似推断的思想和方法
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10章 隐马尔可夫模型（下）：概率估计与状态解码