课程介绍

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注意2：正版良心视频，购买后有机会和原作者直接短暂技术交流。

1、介绍的贝叶斯网络的前置知识
2、贝叶斯网络的精确推理和近似推理(变量消元和蒙特卡洛)
3、贝叶斯网络的参数学习(最大似然估计和EM算法)内含计算的简单案例贝叶斯网络的结构学习(基于评分算法:爬山 基于约束算法 PC算法)
4、内含图形案例

亮点:目前网上和文献关于贝叶斯算法的理论推导有大量的符号错误，并且在pc算法描述那块有根本性的错误，方向判断那块也有缺损和错误，本课程纠正了其中的所有的错误，并且对最大似然估计 EM算法 PC算法以及PC算法后的方向确定都提供了详细的计算案例和讲解

本课程特色:
先讲解算法原理，再对照原理演示并讲解代码。每课时一环扣一环，由浅
入深，各个章节层次递进，建议买连贯的课时，不然可能由于前面的课没听，导致后面
的听不懂

课程大纲