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- 广义线性模型
- 概率图
- 1. 概率基础
- 2. 参数估计
- 3. 指数族
- 4. 多维高斯分布
- 5. 有向图(Directed Graphical Models)
- 6. 无向图(Undirected Graphical Models)
- 7. 因子图
- 8. 模型推断:消元法
- 9. 加和乘积算法(sum-product algorithm)
- 10. 最大后验估计
- 11. 完整观测的参数学习
- 12. 不完整观测的学习
- 13. 有向图结构学习
- 14. 变分推断
- 15. 马尔科夫蒙特卡洛
- 16. 贝叶斯分类器
- 17. 回归模型
- 18. 分类模型
- 19. 广义线性模型
- 20. 混合模型
- 21. 因子分析
- 22. 二变量模型
- 23. 主题模型
- 24. 隐马尔可夫模型
- 25. 条件随机场
- 26. 卡尔曼滤波器
- 27. 项目反应理论
- 28. 贝叶斯知识追踪
- 29. 参考文献
- AI内容生成(ai-gc)
- deepspeed 详解-源码分析
- 参考文献
- 语音技术
- 教育领域数据挖掘
- 自然语言处理
- latex demo
- graphviz demo
- 读书笔记