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[转载]【Tom M. Mitchell课件】机器学习——概率与估计
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本课件主要内容包括：
1. 概率可视化描述
2. 条件概率定义
3. 独立事件
4. 贝叶斯准则
5. 贝叶斯准则的其它形式
6. 贝叶斯准则的应用
7. 联合分布
8. 推算联合分布
9. 二项式分布
10. 最大似然估计
11. 贝叶斯学习
12. Beta先验分布
13. 后验分布
14. Beta分布的MAP
15. 共轭先验
16. 参数估计
17. Dirichlet分布
18. 期望值
19. 方差
20. Bernoulli模型
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