讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力

本课程系统构建机器学习所需的概率统计基础，从条件概率、随机变量等核心概念切入，逐步深入多元分布、极限定理与随机过程。重点解析马尔科夫链及其稳态特性，延伸至隐马尔科夫模型的双序列机理，并结合前向算法与维特比解码实践应用。统计推断部分涵盖极大似然估计、贝叶斯推断及近似采样方法，最终通过马尔科夫链 - 蒙特卡洛 (MCMC) 实现复杂分布采样。课程融合理论推演与蒙特卡洛模拟，帮助学习者建立统计思维，掌握概率建模与算法优化的核心能力。