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  机器学习中的概率统计应用实践 聚焦概率统计核心应用，提升机器学习等工程实践能力 概率统计是机器学习，人工智能，计算机科学的基石，算法工程师不懂概率统计很难深入应用，本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题，从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战，带你快速打造算法领域的基础核心能力，打开更广阔的进阶空间。   适合人群 机器学习算法相关方向发展的同学 数据分析领域的职业群体 概率统计、随机过程课程学习的本科、研究生 技术储备 有Python语法基础 有初级本科概率论基础即可 环境参数 Python 3.7及以上   [wm_tips]试看链接：https://www.aliyundrive.com/s/D3cQJzjiFHU[/wm_tips]   章节目录： 第1章 概率统计课程导学 试看1 节 | 7分钟 介绍课程安排以及课前准备工作。 收起列表 视频： 1-1 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学 (06:02) 试看 第2章 统计思维基石：条件概率与独立性6 节 | 35分钟 条件概率是概率统计世界的理论基石，这一讲将从一般性的概率过渡到条件概率，利用条件概率来描述事件之间的独立性，并进行概念延伸：一方面从独立性延伸到条件独立性；另一方面从条件概率延伸到全概率公式，进而引出贝叶斯公式以及先验概率和后验概率的概念… 收起列表 视频： 2-1 本讲知识概览与导引 (01:35) 视频：...