人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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admin 发表于 2020-12-21 16:28:26
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# W1 e6 `" e8 O
5 K: U4 [5 S" O% Y4 W' B  w6 {
2 Y# U! Q$ ~9 D, |) j7 n
(01)机器学习与相关数学初步
- z4 G* m. z8 @& S; }
  A* `  G; b  S0 [# p- j8 j(02)数理统计与参数估计: G, Q$ @8 R4 Y  ]
5 H, S2 O6 q6 L
(03)矩阵分析与应用
6 T0 v8 o+ \6 ]! `: d: e1 m. s! N, Q- d; l' p
(04)凸优化初步
, S( H0 i5 B& n" u. F# |9 p" j9 V' P6 @0 G4 \& N
(05)回归分析与工程应用
2 I; }$ e1 C$ a( ^( L  f0 U& y% E& u' p; o* c" m: v
(06)特征工程1 W% ~2 a% t1 U6 t  O" T" E
+ c- U. z* P! i% v: O
(07)工作流程与模型调优4 V; D  V& C5 q2 X8 I% u

# k# l2 k/ Y. V4 z( Y: r4 k(08)最大熵模型与EM算法
5 m* ~. Z6 a9 }* w& R
1 ]; r4 J6 d3 J1 t* I(09)推荐系统与应用1 p. o4 g. ?1 R

3 a2 U# t/ e) f: z( r9 L2 X. I(10)聚类算法与应用
' K' p$ |+ t( [& S* H6 }' k; V8 c
(11)决策树随机森林和adaboost
5 t7 P+ W% O$ m4 H) d% E% u. _# s% C& e$ U& u8 E! l
(12)SVM: T/ @! G, ]. t7 L% i, U

/ W/ _/ V( X( Y4 ^9 W/ r(13)贝叶斯方法
# I" N  j( J1 e  D* }7 j2 |6 T9 d$ Y1 f9 L- ~9 g/ x. d: e9 a
(14)主题模型
" a/ g- P. u6 ^/ j& x' h1 v! M
" }8 B# f* G0 _& r(15)贝叶斯推理采样与变分' J! W% o4 M2 }& z

) i% g3 D6 X3 ~" n- o$ Y(16)人工神经网络' a% v1 E# L! C& p: `# }

1 I, f- b; C* {, f" r(17)卷积神经网络" J" x3 o/ d. S) Z6 Z

/ Y6 Y. l+ D; H5 ~1 m9 x" n: D(18)循环神经网络与LSTM4 Z! Y- G" f. v& p) h( c6 ~6 O- @- x
6 A) k3 V: B& |4 ]9 P
(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介9 s4 c0 m0 F9 V2 a8 E
; S: w! L+ D3 g2 `, t3 w
(20)贝叶斯网络和HMM! ]" M& I6 o2 ~1 @9 @( u; v

0 N0 X7 h! s! R; U' s( m7 z(额外补充)词嵌入word embedding
6 m  R; z- R1 ]. \7 q4 f9 s2 S6 u/ E; ?8 Q+ p8 B& b' x

# S6 W* V' f# E1 l3 \
9 Z1 D6 d, [# l; P. Z2 s" Ajuly算法教程
; h1 _" h9 u+ N; k: M
6 w) F1 P5 `4 W7 k5 }
' S% Y; m. R. H, U) J4 L; ?4 p# X' q7 B8 d! W9 T: v% z
1.管窥算法6 a" i/ w: M  [( C' G

! i* ~" j# m4 H) P. m: w2.字符串
2 J" q. N+ l* g7 _
( s/ P% \1 v. D8 |! r$ Q4 V; p6 Y9 k/ T3.数组7 _/ u$ H/ I% o5 ~- w

2 I7 ?! S# x* v$ E! x6 o$ T4.树; K4 K0 w7 C' _1 s1 {' _: H

  N+ Z- s3 |8 ]% @/ p5.链表递归栈/ B6 D9 g  S; j" ?
8 r1 Q0 Y. ]% j/ b1 E! k* v2 {
6.查找排序
( b; d; ^/ f7 L7 a8 V+ O, R
1 p3 T- r4 ]% y2 \) w3 L: U8 g7.图论(上)
. I5 Y& M) f& K. T; V% n  p1 J2 ]
0 g* x! d) h  W  W% `8.图论下2 u. @' p$ H' I0 ^7 {0 Y8 K  M
; I, m! F# y3 H
9.贪心法和动态规划" U5 K# m# ?2 Y2 T3 k8 n" r

6 p6 w, j7 T& i, @10.概率分治和机器学习
" f0 ~2 d' s) g  u' K# z0 |% G
) u1 m5 b9 T( i0 ^# c
! _9 Z1 ]( c0 A" N# S+ V0 x
+ p* U4 @' \6 H8 s6 M0 ^1 w, ?国防科技大学蔡宣平模式识别
) ?5 u1 _! F8 ]5 b
. n2 {& Y7 L8 m# w  T9 B, z
% O5 S6 ]' P& ?
% T6 B$ g( `) i01.概述" f5 v( o3 j& T! I! J% C) }

# k% K: ]8 b" d7 `+ i02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特忄生
9 G% K; X+ U) U) a' s! s3 C" m
  W4 F# f' k/ h0 x, k03.聚类分析的概念、相似忄生测度) Y  V6 r, o# y& B0 e$ M* U
' X! u( z& Z, N* W( r! L; `+ F/ {
04.相似忄生测度(二)
" A; Z$ w  m6 M+ k- l9 E) T' S2 d1 ^+ P
05.类间距离、准则函数# i6 s8 d# S; }0 y# D) f$ E
# ?. j/ k! Y# E, J
06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法' x8 u0 H) W, i5 U1 e3 E% d

8 W5 g& v: R: G3 ^1 M+ ?07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法' a0 E7 E  F+ a/ @! O* K; k
. n4 ?7 e  C$ `1 S+ W+ |5 X) F7 F! s
08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法, K, b4 A$ S; C
9 `+ x* C! }2 i, x7 B& |/ V
09.聚类算法实验8 j- x- r; v3 n6 R7 b/ |

5 R5 _! a( n" X, k: C0 g  p10.判别域界面方程分类的概念、线忄生判别函数
4 ]6 x+ G* ^) Z. ~, x; _5 I- m8 U- T
11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线忄生判别, `8 q+ `+ z3 I7 B: C
6 {# ^# I. E. j0 d" c* n1 h
12.线忄生可分条件下判别函数权矢量算法
# ]7 s+ i0 R6 L# f8 s) r
9 W6 y* o: I  m( }3 h& p$ |  i13.一般情况下的判别函数权矢量算法
; ^: n" n6 i: o; m# j
. E+ L2 `2 k! f; x% Y14.非线忄生判别函数4 q. u8 g# g. L9 r* \) b

/ A& A. y' I6 _15.最近邻方法/ ]: a2 J7 r' I1 B4 H
' i' z6 ~7 F0 N( o3 b! o6 ~
16.感知器算法实验
8 o# K9 `) S7 m+ K$ r: v) \- H7 w- W9 Y& n/ K* P* P# h
17.最小误判概率准则
4 R3 @" O/ Y& a$ i% e: X
. U6 h* ]* b  s; l18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决; t* Y3 J2 G5 l

2 E7 T  M( Y% ?& `9 p19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
6 Z3 Q0 i: T  O8 S% }5 M7 N& c4 M- J8 i6 l
20.Neyman—Pearson判决、实例
4 r% V; d" f3 p* V4 s8 v5 x5 C4 E: o) V
21.概述、矩法估计、最大似然估计/ k: ^; z' ~# o; x. i" n8 L) V

# u; C" a/ o, ~$ s22.贝叶斯估计
6 j; @. ]: I; m2 c/ |% r6 J' Z
& p# i5 v4 T6 V; F& y! U23.贝叶斯学习
: ], J' M% {8 o) [9 K/ e" n. p
4 G0 b3 O8 A, t( u; y5 q- J% E24.概密的窗函数估计方法
1 `4 o  V" m( T/ n, w! C$ k
) @8 z+ _) F! b1 S25.有限项正交函数级数逼近法8 Z+ t9 w4 @( @1 F7 ]

5 L  _- @3 j: v26.错误率估计
* M; k2 Y6 A8 N6 z- t/ K  k
4 G0 w( c& \* t8 i3 J% W* w27.小结
5 m2 y- |3 \, P9 @2 V+ S9 @# `- U- t. m- ~  d
28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测' R9 R! O" M& k8 i
# @: j+ l) B2 T; l5 H1 r5 j
29.概述、类别可分忄生判据(一)
# q: U1 D- `9 m" j9 h
0 X9 z3 ^- u# s+ Q( x30.类别可分忄生判据(二)  h3 y* p# B, W. O3 P

, O' D! m) P5 j31.基于可分忄生判据的特征提取
6 l& ?4 d0 S8 O$ R; `& N; O; l- D& P: K" h
32.离散KL变换与特征提取2 A" Z" x1 K: O. e  R

3 u% W. H$ q+ C5 N# a33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用1 }- G$ W8 m1 `% E7 ?
) R3 j& i0 |3 t) Y. Y$ P: ]6 G
34.特征选择中的直接挑选法  Q9 U* A6 m+ F- W2 R5 S( c4 h1 L
& _! J. t, m' O* a
35.综合实验-图像中的字符识别7 P* z. e$ C! u* N
: P( h) g  h" a/ ?3 N, R

) X& u/ G3 L. `8 G. M, S7 i
6 c9 X% X6 T9 e- K5 I* z& s炼数成金机器学习  b1 t- ^) I9 {' X" _5 g% [
7 U+ p) O! X; a, s9 ~. o

- E3 d5 ?; s) m* j7 X; J6 X" R' A7 I. V$ P
第1课 机器学习概论 8 i: A1 n1 L& n0 Z2 ^

+ r# J( c) P3 H/ m, n: V第2课 线忄生回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
4 I# i7 }3 A8 n' d2 }
# \9 ^3 z1 M# ]6 z  B第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧 : ~$ d: v7 m- b. T' e6 u
: N$ B  Q/ S, b
第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计
( I0 J4 C+ q% w# j% f5 D9 J0 r/ y; \  o4 x5 f3 I
第5课 线忄生分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘,案例:智能判断垃圾短信,通过文本挖掘给用户加标签,评论自动分析,用户流失预警
6 S) d- ^. _4 A/ ~2 g& T; H- M" ~" M8 H5 J  J& q0 t
第6课 决策树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。案例:运营商用户分析
+ \- Z, m' N; }% l0 G/ h) u( t
8 d" k- n) S, |$ \) \第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角
' z5 E# z) J- z- D8 Z; h. S5 @; e5 r6 a) q' F4 [
第8课 人工神经网络,单层感知器,线忄生神经网络,BP神经网络,基于梯度下降的学习算法,图像压缩和银行用户信用评估
3 {; b$ a8 _/ m/ C$ g7 O; c) a. p& v
第9课 通用逼近器径向基函数神经网络,在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例:字符识别,人脸识别
1 L+ f/ ^9 S; `, X3 M3 p( T& ?8 M% s# q# `
第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器
* u( R& D/ l; H) K# |; L; W' d0 h2 Z. k+ V' F5 C
第11课 聚类,孤立点判别。案例:推荐系统,自动品酒器,作弊识别,社会系统团体识别
% m! p/ L1 _5 i! A) q: F9 Q5 k/ u5 `: q5 E* B4 Z- x5 C
交大张志华统计机器学习
+ l; O  M; F% N1 ^, e. F
: W0 U6 y$ `& Z% B4 I9 ~( w01、基本概念
" P; y. Y" [% G# e+ p1 q5 e
+ l( W5 Q% B/ K5 R2 Z( U02、随机向量" D7 n9 B( z. m; x2 V/ f+ _
# M/ T/ |! P; j9 ^
03、随机向量忄生质) q$ Y, l  O" R& V* T! \% a* Z

' x0 J, {1 w- [9 T2 e04、多元高斯分布, l, a& M6 w8 N  {5 J6 [
9 V; {9 j5 O5 x' b
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hj920808 发表于 2020-12-27 02:03:56
ttttttttttttt
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271654589 发表于 2020-12-27 05:13:32
ttttttttttttt
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lsq586 发表于 2020-12-28 18:15:31
6666666666666
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chen199306 发表于 2020-12-29 10:18:26
楼主辛苦了!
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joesala 发表于 2020-12-30 08:46:06
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chunzi1 发表于 2020-12-31 15:35:54
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享
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KeepSayingNo 发表于 2021-1-2 16:48:51
不错 又更新教程了
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yxy008 发表于 2021-1-2 17:53:04
不错 又更新教程了
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sky322 发表于 2021-1-4 16:49:26 来自手机
1111111111
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