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机器学习中的概率统计应用实践

聚焦概率统计核心应用,提升机器学习等工程实践能力

一课讲透机器学习概率统计,快速打造算法基础核心能力

难度 中级 时长 15小时 学习人数 194 综合评分 10.00

一课讲透机器学习概率统计,快速打造算法基础核心能力

  • 慕标1235933 慕标1235933
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    在CSDN上学习过石溪老师的机器学习数学系列,石溪老师从更高的角度高屋建瓴地讲述了机器学习必备的数学知识,学习完有一种豁然开朗的感觉,受益匪浅。这次惊喜地看到石溪老师在imooc上的课程,果断出手购买了下来认真学习。这套课程不仅有概率统计学的基础知识,更重要的是老师对基础知识背后的逻辑脉络进行了梳理,而且有理论有实战,还详细地讲解了概率统计模型的python代码,有助于更深入地理解这些知识。现在刚刚看完开头的几节内容,难能可贵的是后面还有本科阶段学校里一般不讲但对机器学习来讲又是十分重要的马尔可夫过程和蒙特卡洛模拟等内容。一定会跟着石溪老师的步伐打好机器学习的数学基础!

  • 陶丽丹 陶丽丹
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    内容丰富,很实用!希望这次可以学会贝叶斯和MCMC

  • 机器学习小白菜 机器学习小白菜
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    学习背景:某高校应用数学专业硕士生 课程看法:课程对概率论理论知识的点拨通俗易懂(内容并不深入主要以实用为主),涉及到的蒙特卡洛方法以及马尔科夫(感觉这个在随机过程中才学)相关知识在数理统计中其实很少细说,即便是数学专业出身还是觉得很有收获。学习该课程主要是抱着理论如何实现为编程的心态看的,到今天已经全部学完这门课了,发现自己其实在理论方面收获的知识不少于编程内容。 买课建议:适合python已经入门并且有一定概率论基础的同学

  • 匿名用户 慕***6
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    good good very good

综合评分

10.00

4人评价
内容实用 10.00
通俗易懂 10.00
逻辑清晰 10.00


讲师

石溪 算法工程师

毕业于清华大学计算机科学与技术系,目前从事机器学习、自然语言处理方面的研究。参与的工程和科研项目涉及知识图谱、语义理解、智能问答等领域,本人数理基础极其扎实,并且兼顾较强的编程实践能力。热爱技术写作和技术分享,尤其擅自梳理知识体系的内在逻辑,从而深入浅出地展现知识体系

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