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上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(课件讲义)第七章 参数估计 7.2 点估计的评价标准
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上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(课件讲义)第七章 参数估计 7.1 点估计法
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第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例
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第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例
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上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(课件讲义)第五章 大数定律与中心极限定理 5.2 中心极限定理
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上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(课件讲义)第五章 大数定律与中心极限定理 5.1 大数定律
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上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(课件讲义)第四章 随机变量的数字特征 4.4 矩和协方差矩阵
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上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(课件讲义)第四章 随机变量的数字特征 4.3 协方差及相关系数
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上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(课件讲义)第四章 随机变量的数字特征 4.2 方差
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上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(课件讲义)第四章 随机变量的数字特征 4.1 数学期望
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