我最近开始学习机器学习，发现我需要刷新概率基础知识，例如条件概率、贝叶斯定理等。
我正在寻找可以在机器学习中快速复习概率概念的在线资源。
我偶然发现的在线资源要么非常基础，要么太高级。
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这可能会有所帮助：http ://www.cs.cmu.edu/~tom/10601_fall2012/lectures.shtml
以上链接来自 Tom Mitchell 的机器学习课程 @ CMU。视频也可用。如果您浏览所有视频，您将对 ML 概念有很好的理解。（或者只是条件概率、贝叶斯定理等的前几个视频）。
于 2012-10-31T08:10:54.103 回答
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条件概率和贝叶斯定理的概念本身是非常基本的。您可能会说，它没有比概率建模更基础的了。这表明您没有很好地查看您找到的内容，或者根本没有真正进行任何搜索。
在我的脑海中，我可以列举两个资源：首先，任何涉及概率或机器学习的Coursera课程（参见 AI、Statistics One 或概率图形模型）都包含这些预备知识。其次，网上有很多关于统计的书籍，例如信息论、推理和学习算法。
于 2012-10-25T12:27:11.743 回答