机器学习必学数学基础系列之概率与统计机器学习必学数学基础系列之概率与统计

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课程目标机器学习必学数学基础系列之大数据矩阵基础适应人群大数据.人工智能开发人员课程简介本课程囊括了机器学习理论中所需要概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数（cdf／pdf）、常用概率分布及其均值、方差；统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计.估计的评价、偏差-方差平衡。课程还会讲解假设检验的基本概念。