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Coursera斯坦福大学《概率图模型(表示、推断、学习)|Probabilistic Graphical Models》中英字幕
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概率图模型(PGMs)是一种丰富的框架,用于对复杂领域中的概率分布进行编码:它能够描述相互交互的大量随机变量之间的联合(多变量)分布。这些表示方法位于统计学和计算机科学的交叉点上,依赖于概率论、图算法、机器学习等概念。它们是当前各种应用领域中先进方法的基础,例如医学诊断、图像理解、语音识别、自然语言处理等等。它们还是构建许多机器学习问题的基础工具。 应用学习项目 通过各种讲座、测验、编程作业和考试,学习者将在这个专项课程中练习并掌握概率图模型的基础知识。该专项课程包括三个为期五周的课程,总共为15周。 https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models#courses https://createmomo.github.io/2019/01/07/Probabilistic-Graphical-Models-Revision-Notes/
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