实景课堂 - 中国科学院大学

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第4讲层次化模型的建立、一般规律及计算步骤_刘超层次化模型

讲师介绍

讲师 : 刘超

专业：

所在单位 ：半导体研究所

教师简介 ：

课程列表

第10章文统计学小结
第7讲层次化模型（2）及回归模型_刘超 (7) 2019-05-22
第6讲层次化模型（1）_刘超 (6) 2019-05-22
第5讲多参数模型_刘超 (5) 2019-05-22
第4讲单参数模型_刘超 (4) 2019-05-22
第3讲统计的数字特征、重要定理及随机抽样_刘超 (3) 2019-05-22
第2讲统计分布_刘超 (2) 2019-05-22
第1讲概率的基本概念_刘超 (1) 2019-05-22
第9章机器学习
第16讲 Naive Bayes、K-mean及PCA_刘超 (16) 2019-05-22
第15讲 Decision Tree_刘超 (15) 2019-05-22
第14讲 Neural Network(3)_刘超 (14) 2019-05-22
第13讲 Neural Network(2)_刘超 (13) 2019-05-22
第12讲 Logistic Regression介绍及Neural Network（1）_刘超 (12) 2019-05-22
第11讲 Linear Regression介绍(2)_刘超 (11) 2019-05-22
第10讲 Linear Regression介绍(1)_刘超 (10) 2019-05-22
第9讲 SVM介绍_刘超 (9) 2019-05-22
第8讲算法(1)_k最近邻_刘超 (8) 2019-05-22
第7讲基本概念(7)_WhatToDoNext_刘超 (7) 2019-05-22
第6讲基本概念(6)_模型性能的度量(2)_刘超 (6) 2019-05-22
第5讲基本概念(5)_模型性能的度量(1)_刘超 (5) 2019-05-22
第4讲基本概念(4)_模型评估_刘超 (4) 2019-05-22
第3讲基本概念(3)_建模_刘超 (3) 2019-05-22
第2讲基本概念(2)_数据预处理和特征选择_刘超 (2) 2019-05-22
第1讲基本概念(1)_机器学习简介_刘超 (1) 2019-05-22
第8章贝叶斯建模
第6讲线性回归模型（2）_刘超 (6) 2019-05-22
第5讲线性回归模型（1）_刘超 (5) 2019-05-22
第4讲常规线性回归（3）_刘超 (4) 2019-05-22
第3讲常规线性回归（2）_刘超 (3) 2019-05-22
第2讲常规线性回归（1）_刘超 (2) 2019-05-22
第1讲贝叶斯回归介绍_刘超 (1) 2019-05-22
第7章误差估计
第5讲统计量不确定分析及实例分析_刘超 (5) 2019-05-22
第4讲上节知识补充及bootstraping介绍_刘超 (4) 2019-05-22
第3讲误差估计（3） (3) 2019-05-22
第2讲误差估计（2） (2) 2019-05-22
第1讲误差估计（1） (1) 2019-05-22
第6章层次化模型
第16讲太阳到银河中心距离实例分析（4）_刘超 (16) 2019-05-22
第15讲太阳到银河中心距离实例分析（3）_刘超 (15) 2019-05-22
第14讲太阳到银河中心距离实例分析（2）_刘超 (14) 2019-05-22
第13讲层次化模型特点、太阳到银河中心距离实例分析（1）_刘超 (13) 2019-05-22
第12讲欧洲卫星数据介绍_刘超 (12) 2019-05-22
第11讲评估培训班效果分析（2）、天文文献统计分析_刘超 (11) 2019-05-22
第10讲 τ的先验分布、评估培训班效果分析（1）_刘超 (10) 2019-05-22
第9讲正态模型分析（4）_刘超 (9) 2019-05-22
第8讲正态模型分析（3）_刘超型 (8) 2019-05-22
第7讲正态模型分析（2）_刘超 (7) 2019-05-22
第6讲恒星星系比例分析（2）、正态模型分析（1）_刘超 (6) 2019-05-22
第5讲实验老鼠患肿瘤比例分析、恒星星系比例分析（1）_刘超 (5) 2019-05-22
第4讲层次化模型的建立、一般规律及计算步骤_刘超层次化模型 (4) 2019-05-22
第3讲层次化模型的建立（2） (3) 2019-05-22
第2讲层次化模型的建立(1) (2) 2019-05-22
第1讲实验老鼠患肿瘤比例分析_刘超 (1) 2019-05-22
第5章多参数模型
第8讲天文实例求解（3）_刘超 (8) 2019-05-22
第7讲天文实例求解（2）_刘超 (7) 2019-05-22
第6讲天文实例求解（1）_刘超 (6) 2019-05-22
第5讲预测估计及有信息的先验分布_刘超 (5) 2019-05-22
第4讲上节知识回顾及随机抽样_刘超 (4) 2019-05-22
第3讲随机取样（2）_刘超 (3) 2019-05-22
第2讲随机抽样（1）_刘超 (2) 2019-05-22
第1讲多参数模型举例_刘超 (1) 2019-05-22
第4章单参数模型
第12讲作业题讲解_刘超 (12) 2019-05-22
第11讲应用举例（2）_刘超 (11) 2019-05-22
第10讲应用举例（1）_刘超 (10) 2019-05-22
第9讲已知均值求正态分布的方差_刘超 (9) 2019-05-22
第8讲有条件的高斯分布（4）_刘超 (8) 2019-05-22
第7讲有条件的高斯分布（3）_刘超 (7) 2019-05-22
第6讲单参数模型（1） (6) 2019-05-22
第5讲应用举例及有条件的高斯分布（1）_刘超 (5) 2019-05-22
第4讲贝叶斯模型的参数（2）_刘超 (4) 2019-05-22
第3讲贝叶斯模型python程序、贝叶斯模型参数（1）_刘超 (3) 2019-05-22
第2讲贝叶斯模型介绍_刘超 (2) 2019-05-22
第1讲上节知识回顾及emcee介绍_刘超 (1) 2019-05-22
第3章章随机抽样和蒙特卡洛模拟
第8讲 Mtropolis采样_刘超 (8) 2019-05-22
第7讲 Gibbs采样_刘超 (7) 2019-05-22
第6讲马尔可夫链——蒙特卡洛模拟介绍_刘超 (6) 2019-05-22
第5讲拒接采样举例_刘超 (5) 2019-05-22
第4讲随机球面坐标举例及拒绝采样_刘超 (4) 2019-05-22
第3讲 python程序随机抽样(2)_刘超 (3) 2019-05-22
第2讲 python程序随机抽样（1）_刘超 (2) 2019-05-22
第1讲上节知识点回顾_刘超 (1) 2019-05-22
第2章概率统计初步
第10讲第6节：重要定理；大数定理、中心极限定理 (10) 2019-05-22
第9讲第5节：统计描述；协方差 (9) 2019-05-22
第8讲第5节：统计描述；期望和方差 (8) 2019-05-22
第7讲第4节：多元统计；定理及例题 (7) 2019-05-22
第6讲第4节：多元统计；边缘分布、条件分布、独立性 (6) 2019-05-22
第5讲第4节：多元统计；多元概率分布 (5) 2019-05-22
第4讲第4节：多元统计；概率密度的传递 (4) 2019-05-22
第3讲第4节：多元统计；概率分布 (3) 2019-05-22
第2讲第3节：统计学基础-单变量情形；贝叶斯公式 (2) 2019-05-22
第1讲第3节：统计学基础-单变量情形；相互独立-两个定理 (1) 2019-05-22