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机器 学习 中的 概率 统计 ：Python 语言 描述pdf百度 网盘 下载 地址?

读者对象：

想要对 机器学习 进行深入学习的相关人士；想要对概率统计进一步深入系统地学习的学生和业内人士； 金融 量化 等 数据 分析行业的从业者； 理工科 专业高年级本科生和 研究 生。

本书围绕机器学习 算法 中涉及的概率统计知识展开介绍，沿着概率 思想 、变量分布、参数估计、随机过程和统计推断的知识主线进行讲解，结合 数学 的本质内涵，用浅显易懂的语言讲透深刻的数学思想，帮助读者构建理论体系。同时，作者在讲解的过程中注重应用场景的延伸，并利用Python工具无缝对接 工程 应用，帮助读者学以致用。

全书共5章。

第1章以条件概率和 独立 性作为切入点，帮助读者建立 认知 概率 世界 的正确视角。

第2章介绍随机变量的基础概念和重要分布类型，并探讨多元随机变量间的重要关系。

第3章介绍极限 思维 以及蒙特卡罗 方法 ，并重点分析极大似然估计方法以及有偏无偏等重要性质，最后拓展到含有隐变量的参数估计问题，介绍EM算法的原理及其应用。

第4章由静态的随机变量过渡到动态的随机过程，重点介绍马尔可夫过程和隐马尔可夫模型。

第5章聚焦马尔可夫链-蒙特卡罗方法，并列举实例展示Metropolis-Hastings和Gibbs的具体采样过程。

作者简介:
张雨萌 资深 人工智能 技术 专家，毕业于清华 大学 计算机 系，长期从事人工 智能 领域相关研究 工作 ，谙熟机器学习算法应用及其背后的数学 基础理论 。目前已 出版 多部机器学习数学基础类 畅销书 籍，广受读者好评。

目录:
第1章 概率思想：构建理论基础 1
第2章 变量分布：描述随机世界 13
第3章 参数估计：探寻最大可能 77
第4章 随机过程：聚焦动态特征 145
第5章 统计推断：贯穿近似 策略 215

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