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概率图与随机过程：概率统计基本概念与人工智能应用之间的桥梁
试读一维高斯分布：极大似然与无偏性
试读多元高斯分布：参数特征和几何意义
试读高斯噪声：最小二乘线性估计的新视角
判别 or 生成：从逻辑回归说起
高斯判别分析：基于高斯分布的假设前提
朴素贝叶斯：基于条件独立性假设
含有隐变量的参数估计问题
概率渐增：EM 算法的合理性
探索 EM 公式的底层逻辑与由来
探索高斯混合模型：EM 迭代实践
高斯混合模型的参数求解
连续域上的无限维：高斯过程介绍
统计推断的基本思想和分类
随机近似方法初步
采样绝佳途径：马尔科夫链及其稳态
马尔科夫链蒙特卡洛方法：从 M-H 到 Gibbs
概率图模型导论
有向图模型与条件独立性
引入时间轴：动态图模型的共性与特征
隐马尔科夫模型的基本形态和性质
隐马尔科夫模型的状态解码
线性高斯：卡尔曼滤波
粒子滤波基本原理
重采样：粒子滤波中的处理技巧
从有向到无向：谈谈条件随机场
粉丝专享特惠：凡订阅过《fun88官网中的数学》系列（《fun88官网中的数学 I：概率统计》、《fun88官网中的数学 II：线性代数》 、《fun88官网中的数学 III：微积分与最优化》）任一专栏的用户，即可 ￥29 换购本专栏。注意：在 GitChat 微信服务号或 www.xn--h1aalajfll.com 网站（不包含 App）购买可享受粉丝特惠。
在fun88官网算法的修炼道路中，概率图模型和随机过程对很多同学而言是一个巨大的拦路虎。很多同学会有这样一种感觉：这里面所涉及的模型概念可是真多啊！三两下就给整蒙了：
概率模型、图模型还没整明白，又来了个概率图模型；
高斯分布、混合模型还没弄热乎，又遭遇了高斯混合模型和高斯过程；
变量分布、随机过程本来就挺难了，你还要我利用随机过程去对一个分布进行近似采样?
马尔科夫链已经把我给绕住了，咋又弄出来了个隐马尔可夫模型;
随机变量、随机过程就够烦了，怎么又跳出来了个随机场；
概率图里，一会儿有向，一会儿又无向，哎，到底是要哪样？
大量的模型、交织的知识、复杂的概念、艰深的用法，面对纷繁复杂的前路，你还有勇气迈向远方fun88官网的热土吗？
从入门到放弃？
这么难，又这么重要，那就横下心来咬咬牙，往前冲吧。当你满怀希望的打开那些经典的大部头，比如《花书》、比如号称圣经的 PRML、比如某水果书、又比如随机过程的高校教材，五分钟就能让你完成从开始到放弃，为什么？最直接的感觉就是：公式太复杂，看不懂；内容太艰深，记不住。
又难学、又不得不学、又没地儿好好学，怎么办？！
别急，作为《fun88官网中的数学》系列专栏的提高篇，《fun88官网中的数学：概率图与随机过程》就适时的出现了。
本专栏重点剖析人工智能算法应用中的核心概率图模型与随机过程思想方法，力图弥合 概率统计基本概念与人工智能应用之间的巨大鸿沟，使读者通过专栏的学习能够理清典型算法应用背后所蕴藏的核心模型与重要统计思想。最重要的是，每一步都能让大家 看得下去、看得明白。
专栏特色
面对如此艰深复杂的内容，本专栏又是哪来的信心把这些个知识给大家讲通、讲懂、讲到位呢？那是因为本专栏你具备以下一些特色：
逻辑主线清晰，沿着“单点-多点-线-面”这条概率模型的进化主线不断推进：
公式推导无死角，既然绕不开公式，那么我们让每一步推导的来龙去脉都讲明说透不跳步，不搞囫囵吞枣、蒙混过关；
注重案例和代码演示，用实践实验支撑理论的深入理解，二者结合、相得益彰。
专栏大纲
沿着课程主线的四大环节，我们层层递进，逐步掌握支撑fun88官网算法应用的概率图模型与随机过程核心知识。
你将获得什么
- 深入理解典型概率图模型的数学原理以及模型重点关注问题
- 深入理解典型随机过程背后的运行逻辑和应用场景
- 对典型概率分布和模型有深刻认识，基于这些模型熟悉极大似然参数估计思想
- 针对复杂的混合模型，掌握基于迭代探索的参数估计方法框架
- 在大数定理的基础上，深刻理解蒙特卡洛思想方法
- 全面了解统计推断的基本思路，掌握以 MCMC 为代表的近似推断理论和实践
- 形成对复杂问题的概率建模和抽象分析能力
适宜人群
- 想要对fun88官网进行深入学习的相关人士
- 想要对概率统计进一步深入学习的学生和业界人士
- 金融量化等数据分析行业的从业人士
- 理工科专业高年级本科生和研究生
学习基础
- 对概率论基础知识有一定了解（如果概率论 0 基础，建议可以先学习专栏《fun88官网中的数学 I：概率统计》中得相关内容）
作者简介
订阅须知
- 本专栏为图文内容，共计 26 篇。
- 本专栏为虚拟产品，一经付费概不退款，敬请谅解。
- 本专栏可在 GitChat 服务号、App 及网页端 www.xn--h1aalajfll.com 上购买，一端购买，多端阅读。
订阅福利
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高斯分布、混合模型还没弄热乎，又遭遇了高斯混合模型和高斯过程；
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概率图里，一会儿有向，一会儿又无向，哎，到底是要哪样？
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从入门到放弃？
这么难，又这么重要，那就横下心来咬咬牙，往前冲吧。当你满怀希望的打开那些经典的大部头，比如《花书》、比如号称圣经的 PRML、比如某水果书、又比如随机过程的高校教材，五分钟就能让你完成从开始到放弃，为什么？最直接的感觉就是：公式太复杂，看不懂；内容太艰深，记不住。
又难学、又不得不学、又没地儿好好学，怎么办？！
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- 在大数定理的基础上，深刻理解蒙特卡洛思想方法
- 全面了解统计推断的基本思路，掌握以 MCMC 为代表的近似推断理论和实践
- 形成对复杂问题的概率建模和抽象分析能力
适宜人群
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- 想要对概率统计进一步深入学习的学生和业界人士
- 金融量化等数据分析行业的从业人士
- 理工科专业高年级本科生和研究生
学习基础
- 对概率论基础知识有一定了解（如果概率论 0 基础，建议可以先学习专栏《fun88官网中的数学 I：概率统计》中得相关内容）
作者简介
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