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[转载]【David Sontag】贝叶斯网络的参数学习
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本课件主要内容包括：
1. 贝叶斯网络
2. HMM的图模型
3. 朴素贝叶斯的图模型
4. 贝叶斯网络中的推理
5. 贝叶斯网络中的最大似然估计
6. 离散分类的逻辑回归
7. 基于概率的聚类
8. 高斯混合模型
9. 我们应该选择哪些模型呢？
10. 多元高斯
11. 混合高斯
12. 有监督下的ML估计
13. 广义混合高斯的学习
14. EM算法
15. EM算法：简单的两步
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