【David Sontag】贝叶斯网络的参数学习

本课件主要内容包括：

1. 贝叶斯网络

2. HMM的图模型

3. 朴素贝叶斯的图模型

4. 贝叶斯网络中的推理

5. 贝叶斯网络中的最大似然估计

6. 离散分类的逻辑回归

7. 基于概率的聚类

8. 高斯混合模型

9. 我们应该选择哪些模型呢？

10. 多元高斯

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11. 混合高斯

12. 有监督下的ML估计

13. 广义混合高斯的学习

14. EM算法

15. EM算法：简单的两步

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http://page2.dfpan.com/fs/dlcdj22215290169381/

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