机器学习中的概率学知识点有老师帮忙细化辅导吗？

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  课程顾问-小管家 2023-04-26 18:04:52

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  　　机器学习是一门相对来说比较复杂的学科，里面涉及到的知识内容很多，数学中的概率学是非常关键且有必要重点掌握的知识点内容，同学出现谢菲尔德大学课程听不懂，没有学明白，很有可能已经造成了知识链断层问题，需要我们的老师通过海外原版课件内容，帮助你进行细致化课程讲解。

  　　我们的老师是完全可以帮助你进行课程辅导的，这一点同学不用太多的担心，老师的专业性很强，在英国有多年的教学辅导经验，机器学习是一门非常受欢迎的课程，老师在该领域有着深刻的教学研究经验，帮助同学进行课程的辅导并不是难事，只要同学认真的进行课程辅导学习，认真记好笔记，有问题及时的与老师沟通，那么解决学习问题并不困难。

  

  　　机器学习中的概率统计基础课程主要通过以下几大部分来展开

  　　1、概率思想。首先从条件概率和贝叶斯方法入手，阐明条件、独立、相关等基本概念，掌握联合、边缘的计算方法，将一起构建起认知世界的概率思维体系。

  　　2、随机变量。重点介绍随机变量主干内容，从单一随机变量的分布过渡到多元随机变量的分析，最后重点阐述大数定理和中心极限定理，并初步接触蒙特卡洛方法，和读者一起建立重要的极限思维。

  　　3、统计推断。这部分关注的是如何通过部分的样本集合推断出我们关心的总体特征，这在现实世界中非常重要。在参数估计的思想方法基础上，重点关注极大似然估计和贝叶斯估计这两种方法。

  　　4、随机过程。关注由一组随机变量构成的集合，即随机过程。股票的波动、语音信号、视频信号、布朗运动等都是随机过程在现实世界中的实例。在随机过程的基本概念之上，将重点分析马尔科夫链，梳理其由静到动的演变，探索变化的过程和不变的稳态。

  　　5、采样理论。关注如何获取服从目标分布的近似采样方法，从基本的接受-拒绝采样入手，逐渐深入到马尔科夫链-蒙特卡洛方法，通过动态的过程进一步深化对随机过程、随机理论以及极限思想的理解。

  　　6、概率模型。介绍概率图模型中的一种典型模型：隐马尔科夫模型，熟悉状态序列的概率估计和状态解码的基本方法，为后续学习的概率图模型打好基础。

  　　在国外的教学中，老师的讲课有可能就是读课件，速度很快，内容听上去似乎并不难，但是一到作业或者后面有需要用到某些知识点地方的时候，却又发现好像之前学习过的地方并没有学习到终点的核心内容，这是目前留学生普遍遇到的问题，我们的老师会根据同学遇到的问题特点，进行专业性的英国留学生课程辅导流程，帮助同学解决学习问题。

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