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课程名称: Probabilistic Graphical Models 3: Learning/斯坦福大学
课程主页: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning
所在平台: Coursera
课程类别: 数学逻辑
大学或机构: 斯坦福大学
讲师： Daphne Koller
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 772MB
课程介绍： 概率图形模型3：学习：概率图形模型（PGM）是一个用于编码复杂域上的概率分布的丰富框架：大量相互交互的随机变量的联合（多变量）分布。这些表示法依赖于概率论，图算法，机器学习等概念，位于统计学与计算机科学的交叉点上。它们是医学诊断，图像理解，语音识别，自然语言处理以及许多其他应用程序中最先进方法的基础。它们还是解决许多机器学习问题的基础工具。 这是三门课程中的第三门课程。在第一门课程侧重于表示，第二门课程侧重于推理之后，本课程着重学习的问题：如何从示例数据集中学习PGM。本课程讨论有向和无向模型中参数估计的关键问题，以及有向模型的结构学习任务。 （强烈推荐）荣誉轨道包含两个动手编程任务，其中实施了两种常用学习算法的关键例程，并将其应用于实际问题。
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