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admin 发表于 2021-5-19 17:19:59
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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。2 v3 Q6 U+ Z5 Z! A" n
" C9 h& |. t; @6 Y课程目录2 P% n) T% z2 @0 Z5 _1 B2 ^4 f
├─1、机器学习的数学基础.flv' `3 S( q4 n. v% f
├─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" b2 {4 l; H" _: R2 r' e
├─4 、机器学习的数学基础..flv% }1 L+ B. e2 D0 N0 d
├─5、经典机器学习模型.flv, H% v9 ~/ T, x7 H }& C
├─6、经典机器学习模型.flv
& ^! {7 S3 ]! Y├─7、经典机器学习模型.flv5 C3 s, h u5 B2 T0 {3 m
├─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* ~( B* b& S8 D P- a& R- H1 L6 X
├─12、统计学习.flv
8 k# @& w! e+ o: [7 h$ m& U├─13、统计学习.flv$ g: t5 |& o: J8 m$ B% o
├─14、统计学习.flv
( B9 C! r5 I, u+ o) n├─15、统计学习.flv9 j, U; Q E4 e, p$ Y* g
├─16、无监督学习.flv& j& o1 D6 ?( K9 r' p
├─17、流形学习.flv5 s \' t$ q$ \$ T1 A- u3 v
├─18、概念学习.flv n/ W/ C6 U I+ d6 V3 I! X# q0 O: Y
├─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.flv0 a, u" x7 Z! z
├─第1课_答疑.flv' B" M0 t% R8 `( K
├─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 R. n. j! c4 I
├─第7课_答疑.flv# n. U, `5 m9 }( M8 o6 R" w
├─第9课_答疑.flv# M" Q( z$ _& Z! M4 L+ r9 f' k4 Y
(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.pdf3 K+ F0 Y. G/ q# x6 p9 C* t D
├─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) S8 x7 k5 b/ C$ M' T2 A
├─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.pdf5 |8 ?6 D' s0 J
├─5、经典机器学习模型.pdf4 [( \' l: r. D3 \
├─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' W- J; p5 N @6 M1 x/ X2 b
├─lda_exp.zip
p1 o) S9 F+ O; t├─lle.pdf
! }# G; Q. b; o) W$ N├─Logistic Regression.zip7 n# R9 ?$ [5 l0 \4 j
├─Note11_Lagrange.pdf$ B1 u& }; @" b' J% \6 G
├─Note12_Lagrange2.pdf
0 `3 ?2 h, [, M5 Z4 m- X$ m├─Note_10_GOLS.pdf, M: `9 J( _; f6 ^# c' p
├─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; K: ~3 j r+ j2 t% z
├─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# C: g. J6 C" N$ U, @. Z/ {
├─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! q" @7 K+ Z j4 S) @& E; |
├─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.pdf9 v* q* g5 k2 z. p) x( r
├─probability ( MIT Bertsekas).pdf! Q) \; j: p' n( S4 j3 K
├─RandomForest.zip# e" h( ~1 |* |) N3 ]; a
├─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' {2 s' I. W9 U8 d$ b2 K
├─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.zip2 |, u/ h' I! d! J
├─第六课_代码.zip
& M" J2 C& q9 T8 h/ P├─第六课_代码Py3.rar) B0 e$ `' i1 ]2 {4 _
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视频截图 X$ g4 ^) g2 ?4 t& q6 y1 c' N
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