新升级第三代机器学习课程 流形学习+强化学习+概念学习+神经网络+机器学习+课程答疑

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机器学习全新升级版III全新升级第三代机器学习升级课程，融汇了最新总结的流形学习，强化学习，概念学习及神经网络课程，全新升级的机器学习等一系列课程，还对于有难度的章节和课程部分安排了课程答疑，以便汇总各类同学们学习中非常容易遇到的问题，帮助大家提高学习质量。同时课程为同学们提供了全面的课程配套学习资料，这样在结合视频课程学习，文档学习以及课程的答疑，相信同学们一定可以将机器学习这块技术难点攻克下来。

" C9 h& |. t; @6 Y课程目录
├─1、机器学习的数学基础.flv
├─2、机器学习的数学基础.flv
5 F& ?6 G% k( H8 B2 R, a; Z8 ]; C; k$ j├─3、机器学习的哲学.flv
├─4 、机器学习的数学基础..flv
├─5、经典机器学习模型.flv
├─6、经典机器学习模型.flv
& ^! {7 S3 ]! Y├─7、经典机器学习模型.flv
├─8、线性模型.flv
2 S3 O; f; N% c├─9、线性模型.flv
- ~  d) [  a0 B; u/ J1 [├─10、核方法.flv
* h8 a& C$ i8 j5 Q├─11、核方法.flv
├─12、统计学习.flv
8 k# @& w! e+ o: [7 h$ m& U├─13、统计学习.flv
├─14、统计学习.flv
( B9 C! r5 I, u+ o) n├─15、统计学习.flv
├─16、无监督学习.flv
├─17、流形学习.flv
├─18、概念学习.flv
├─19、神经网络.flv
: H4 M5 u$ e3 K+ z! g$ q- a├─20、强化学习.flv
, E! Q9 E/ ]  k7 p├─第10课_答疑.flv
7 n! b2 ^! ?$ t7 t/ V2 F( h% C' q├─第12课_答疑.flv
2 \5 R. u  O- I1 U├─第15课_答疑.flv
1 S, ^; o5 X- ~├─第17课_答疑.flv
; h: s3 n$ |8 o- |3 J7 `7 H├─第18课_答疑.flv
├─第1课_答疑.flv
├─第20课_答疑.flv
9 }7 J6 N+ z- {/ d* d├─第2课_答疑.flv
1 U: b. |- z( [5 p4 W0 ]# i# e├─第3课_答疑.flv
5 j- |& Y% E% c2 u├─第4课_答疑.flv
6 G& t* g$ [; B, u3 ^├─第5课_答疑.flv
( w- r3 y+ W: o) O: u' y; C& a├─第6课_答疑.flv
├─第7课_答疑.flv
├─第9课_答疑.flv
(1)\02.资料；目录中文件数:41个
% n! |( O. I! R. B$ C# F( I( n  R├─10、核方法.pdf
& O4 M! G' u/ q& |; |├─12、统计学习.pdf
├─15、统计学习.pdf
; p- d( |/ F2 _, I3 w  T├─16、无监督学习.pdf
. P- r8 ?. t. j- Q├─1、机器学习的数学基础.pdf
├─2、机器学习的数学基础.pdf
9 Y+ z  Y' x* `* x3 R2 D├─3、机器学习的哲学.pdf
6 Y- h, P$ E( M4 ~1 v├─4、机器学习的数学基础.pdf
├─5、经典机器学习模型.pdf
├─6、经典机器学习模型.pdf
- s% z9 G6 B2 ~  k) [├─72-Guo-PRICAI.pdf
# B- v" B/ T2 F# h9 ]0 P$ ^1 v2 W├─7、经典机器学习模型.pdf
. G# q, ~9 w  y" Q0 c; w├─8、线性模型.pdf
├─lda_exp.zip
  p1 o) S9 F+ O; t├─lle.pdf
! }# G; Q. b; o) W$ N├─Logistic Regression.zip
├─Note11_Lagrange.pdf
├─Note12_Lagrange2.pdf
0 `3 ?2 h, [, M5 Z4 m- X$ m├─Note_10_GOLS.pdf
├─Note_13_MaxMargin.pdf
5 m# f- K3 d% Q* P; q5 X├─Note_14_Kernel.pdf
$ [$ F) Q* R8 i$ \- x├─Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
├─Note_16_ EM.pdf
% w5 X% z. g& B/ A1 Y, d" G├─Note_16_Expectation Maximization Algorithm.pdf
8 j- b& J2 W5 F( L, W4 A├─Note_17_Locally Linear Embedding.pdf
├─Note_3_LNorm.pdf
8 Y7 ^4 C7 c# v0 z% F├─Note_4-GradientDescent.pdf
: z* t( p" w$ Q├─Note_5_NaiveBayes.pdf
4 K) O9 w6 ~+ E* G. g+ z* h6 r├─Note_6_CART.pdf
├─Note_7_EnsembleLearning.pdf
% j& j0 q; |- C  ^8 Y+ a8 y( z+ {9 K% U├─Note_7_GBDT.pdf
. b9 @% z* x( c* C├─Note_8_OLS.pdf
├─probability ( MIT Bertsekas).pdf
├─RandomForest.zip
├─第一课：相关资料chapter03.pdf
9 J& r+ A) c  o' K9 G  L7 ?├─第一课：笔记Note_1_MachineLearningIntro.pdf
├─第一课：笔记Note_2_Geometric Interpretation of Determinant(1).pdf
) e: H# l+ V5 Q% s; G├─第一课：笔记Note_3_LNorm(1).pdf
7 s1 c% z) X- K├─第五课_代码.zip
├─第六课_代码.zip
& M" J2 C& q9 T8 h/ P├─第六课_代码Py3.rar

视频截图

资源存放>百度网盘
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不错 又更新教程了

谢谢分享，注册对了！

看了几节课程，对我帮助很大

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学习了不少知识，感谢楼主！

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感谢~~~~~~~~~~~~

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