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

admin

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。
; u+ H0 R& W; a" x
, p$ j/ z3 v& R) F- l- S课程目录
├─1、机器学习的数学基础.flv
0 ?% u0 w$ f7 @% x3 q  D. q├─2、机器学习的数学基础.flv
& Y# @* U0 Y# W4 T' E. `├─3、机器学习的哲学.flv
├─4 、机器学习的数学基础..flv
- v* Z% [3 z6 j: Q. U7 K├─5、经典机器学习模型.flv
" p( B; Q3 o5 }% W5 h* M% R' y├─6、经典机器学习模型.flv
├─7、经典机器学习模型.flv
├─8、线性模型.flv
├─9、线性模型.flv
! F: n+ w. z5 t: G├─10、核方法.flv
6 k$ H7 }( d( P2 O% H├─11、核方法.flv
├─12、统计学习.flv
* p5 r; h/ B* P3 v2 [├─13、统计学习.flv
├─14、统计学习.flv
├─15、统计学习.flv
├─16、无监督学习.flv
8 S6 }7 G/ Z! @├─17、流形学习.flv
3 v1 z$ J: y* B$ [" u3 T2 x├─18、概念学习.flv
2 v/ F8 O6 y7 e  \" I3 s7 c├─19、神经网络.flv
├─20、强化学习.flv
6 R8 B  i8 P* l# A" x( v├─第10课_答疑.flv
" t1 ?) x* \" d3 }3 |! J├─第12课_答疑.flv
) M/ ~* T4 O+ c0 ^+ z- U├─第15课_答疑.flv
├─第17课_答疑.flv
├─第18课_答疑.flv
6 ^* W5 H# ^' X. T4 ?+ W/ }├─第1课_答疑.flv
├─第20课_答疑.flv
% f- d" j* O7 z& B3 ~- _. x+ l├─第2课_答疑.flv
' E) e+ w# S6 f├─第3课_答疑.flv
├─第4课_答疑.flv
├─第5课_答疑.flv
4 o- S% g$ G% G: Z; F4 ?├─第6课_答疑.flv
├─第7课_答疑.flv
! [, V/ m* f; i2 g/ S├─第9课_答疑.flv
(1)\02.资料；目录中文件数:41个
├─10、核方法.pdf
├─12、统计学习.pdf
├─15、统计学习.pdf
* n3 C1 X* u2 Y- U' ^; N2 n* s├─16、无监督学习.pdf
├─1、机器学习的数学基础.pdf
6 W$ ?3 ?, u/ Q' a1 \6 q: O' _2 ~) ~├─2、机器学习的数学基础.pdf
├─3、机器学习的哲学.pdf
2 d2 V# _! P7 f5 p├─4、机器学习的数学基础.pdf
├─5、经典机器学习模型.pdf
" [; c8 w$ a: ~; T: H' t) K├─6、经典机器学习模型.pdf
├─72-Guo-PRICAI.pdf
├─7、经典机器学习模型.pdf
) l8 I  ?6 q$ k+ a! I├─8、线性模型.pdf
# \2 I% b& F3 ~5 N6 {├─lda_exp.zip
├─lle.pdf
├─Logistic Regression.zip
├─Note11_Lagrange.pdf
! `7 l# G" a3 B+ Q6 I5 W9 g4 i0 p├─Note12_Lagrange2.pdf
├─Note_10_GOLS.pdf
2 @* ?2 j0 Y! J$ L( C$ d├─Note_13_MaxMargin.pdf
0 ~- h& @6 {3 ~) Q8 m├─Note_14_Kernel.pdf
├─Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
├─Note_16_ EM.pdf
├─Note_16_Expectation Maximization Algorithm.pdf
├─Note_17_Locally Linear Embedding.pdf
2 h7 M, S: @/ M$ t& c, K├─Note_3_LNorm.pdf
( C, ?# X2 i! \; _; B) \% w├─Note_4-GradientDescent.pdf
& k( Z$ P5 O  r  J. c6 t' X. B2 E6 `├─Note_5_NaiveBayes.pdf
1 N+ |9 A9 Z6 ?: E+ U├─Note_6_CART.pdf
) t5 I; ^1 m3 s0 H( v0 k├─Note_7_EnsembleLearning.pdf
5 w8 \; B0 u! Y3 R├─Note_7_GBDT.pdf
. [$ u$ ], ]: }" Y% L├─Note_8_OLS.pdf
├─probability ( MIT Bertsekas).pdf
. n1 l6 g0 Z- d$ z/ Z$ G├─RandomForest.zip
├─第一课：相关资料chapter03.pdf
├─第一课：笔记Note_1_MachineLearningIntro.pdf
├─第一课：笔记Note_2_Geometric Interpretation of Determinant(1).pdf
├─第一课：笔记Note_3_LNorm(1).pdf
├─第五课_代码.zip
" ]$ m" g+ J5 ^! t5 D4 p* |├─第六课_代码.zip
├─第六课_代码Py3.rar

2 N" c; E8 ]0 A/ M. f! [- D! \视频截图
4 u6 B" Y* W% [+ s9 q" `2 X
- \% I% P, |2 P6 I1 G资源存放>百度网盘

$ O  A& E, c1 c4 g' E& L# m下载地址

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

4 S: T$ ?1 f) O) Y; aVIP会员全站免金币
4 l! T& K5 F4 Q, d6 cIT直通车已为全国各地程序员提供上千G课程资源
8 Z3 I8 |2 A( N+ c/ p如您需要购买本站VIP会员，请点击「开通VIP」享受全站资源免金币无限制下载！

失效反馈
" p9 V4 J) S' s3 EIT直通车所有资源都存放在自己注册的百度网盘，失效可修复，确保持续可用
如您需要的资源链接提示失效，请尽情反馈给我们，将在收到反馈后尽快修复「点击反馈」
( X1 u' R5 j1 D* y% ^# t
9 ?& H" }2 w# B6 d9 _* `) _  C获得帮助
/ P( W2 Q; ~5 M7 Q$ n需要帮助吗？点击网站右侧在线客服，7X12小时在线！
" f! A" U9 M* i6 s, Q

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

谢谢分享~

ttttttttttttt

学习了不少知识，感谢楼主！

太多需要的课程了

感谢~~~~~~~~~~~~

2222222222222222222