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一. 圖模型（graphical model, GM)的表示

?概率圖模型(一)：概率圖模型表示

【機器學習基礎】深入淺出經(jīng)典貝葉斯統(tǒng)計

深度學習（二）：圖模型的學習

你必須熟練掌握的機器學習十大算法

決策樹與迭代決策樹（GBDT）

拓展閱讀《史上最全十大機器學習算法，入門必看！》

最新機器學習必備十大入門算法！都在這里了（KDnuggets整理）

機器學習所需的所有概率基礎

條件隨機場CRF(一)從隨機場到線性鏈條件隨機場

萊維分布——股票市場動態(tài)建模，揭穿股票價格的統(tǒng)計特性

一次性弄懂馬爾可夫模型、隱馬爾可夫模型、馬爾可夫網(wǎng)絡和條件隨機場！

概率圖模型

柯爾莫哥洛夫

貝葉斯網(wǎng)絡，看完這篇我終于理解了(附代碼)！

LDPC編譯碼基本原理

第三章 多維隨機變量及其分布4

求隨機變量函數(shù)概率密度例題

概率｜離散隨機變量

2020考研數(shù)學概率知識點總結(jié)：隨機變量的分布函數(shù)

「AI中的概率論」說說：離散型隨機變量

統(tǒng)計學學習方法一

通俗理解LDA主題模型

常用決策分析方法（基本方法）

機器學習初學者必須知道的十大算法

想去機器學習初創(chuàng)公司做數(shù)據(jù)科學家？這里有最常問的40道面試題