【V8799】机器学习算法入门学习视频 July七月在线机器学习算法基础课程 3月课程(热推)

视频教程大纲

机器学习算法入门学习视频 July七月在线机器学习算法基础课程 3月课程

 
===============课程目录===============

│  ├<material>
│  │  ├1.1微积分与概率论.pdf
│  │  ├1.微积分与概率论.pdf
│  │  ├10.1贝叶斯网络.pdf
│  │  ├11.支持向量机.pdf
│  │  ├12.EM和GMM.pdf
│  │  ├13.0主题模型_预习材料.pdf
│  │  ├13.主题模型.pdf
│  │  ├14.隐马尔科夫模型.pdf
│  │  ├2.1.1参数估计的评价准则.pdf
│  │  ├2.1参数估计与矩阵运算.pdf
│  │  ├2.参数估计与矩阵运算.pdf
│  │  ├2012.李航.统计学习方法.pdf
│  │  ├3.凸优化.pdf
│  │  ├4.1广义线性回归和对偶优化.pdf
│  │  ├5.梯度下降和拟牛顿.pdf
│  │  ├6.最大熵模型.pdf
│  │  ├7.聚类.pdf
│  │  ├8.决策树与随机森林.pdf
│  │  ├9.Adaboost导论.pdf
│  │  ├9.贝叶斯网络.ppt
│  │  ├Adaboost.pdf
│  │  ├Adaboost.py
│  │  ├book11April2014.pdf
│  │  ├CART.py
│  │  ├Finding scientific topics.pdf
│  │  ├kernel.py
│  │  ├lda.py
│  │  ├mcmc.pdf
│  │  ├七月教育LDA学员分享_version2.pdf
│  │  ├凸优化-中译本(扫描).pdf
│  │  ├推荐系统实践.pdf
│  │  ├学习率代码.cpp
│  │  ├<4月19日晚的分享_黄高乐>
│  │  │  ├<4月19日晚的分享_黄高乐>
│  │  │  │  ├4月19日学员分享.pptx
│  │  │  │  ├<单纯形法源代码_by C>
│  │  │  │  │  ├amoeba.c
│  │  │  │  │  ├amotry.c
│  │  │  │  │  ├nrutil.c
│  │  │  │  │  ├nrutil.h
│  │  │  │  │  ├simplex.cpp
│  │  │  │  │  ├simplex.dsp
│  │  │  │  │  ├simplex.dsw
│  │  │  │  │  ├simplex.ncb
│  │  │  │  │  ├simplex.opt
│  │  │  │  │  ├simplex.plg
│  │  │  │  │  ├<Debug>
│  │  │  │  │  │  ├simplex.exe
│  │  │  │  │  │  ├simplex.ilk
│  │  │  │  │  │  ├simplex.obj
│  │  │  │  │  │  ├simplex.pch
│  │  │  │  │  │  ├simplex.pdb
│  │  │  │  │  │  ├vc60.idb
│  │  │  │  │  │  └vc60.pdb
│  ├<video>
│  │  ├<01 微积分与概率论基础>
│  │  │  ├01 微积分与概率论基础.mp4
│  │  │  ├七月算法 概率论.flv
│  │  │  ├七月算法 概率面试题精讲.flv
│  │  │  └七月算法 数理统计.flv
│  │  ├<02 参数估计与矩阵运算基础>
│  │  │  ├02 参数估计与矩阵运算基础.mp4
│  │  │  └七月算法 矩阵运算修改版.flv
│  │  ├<03 凸优化基础>
│  │  │  ├03 凸优化基础.mp4
│  │  │  └七月算法 凸优化.flv
│  │  ├<04  广义线性回归和对偶优化>
│  │  │  └04 广义线性回归和对偶优化.mp4
│  │  ├<05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)>
│  │  │  └05 梯度下降和拟牛顿.mp4
│  │  ├<06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS>
│  │  │  └06 最大熵模型.mp4
│  │  ├<07 聚类(k-means、层次聚类、谱聚类等)>
│  │  │  ├07 聚类方法.mp4
│  │  │  ├七月算法 Kmeans聚类.flv
│  │  │  └七月算法 谱聚类.flv
│  │  ├<08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)>
│  │  │  └08 决策树和随机森林.mp4
│  │  ├<09 Adaboost>
│  │  │  ├09 Adaboost.mp4
│  │  │  └七月算法 Adaboost.flv
│  │  ├<10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络>
│  │  │  ├10 贝叶斯网络.mp4
│  │  │  ├七月算法 贝叶斯网络.flv
│  │  │  └七月算法 贝叶斯网络节选.flv
│  │  ├<11 支持向量机(最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO)>
│  │  │  ├11 支持向量机.mp4
│  │  │  ├七月算法 SVM数据试验.flv
│  │  │  ├七月算法 支持向量机(上).flv
│  │  │  ├七月算法 支持向量机(下).flv
│  │  │  └七月算法 支持向量机(中).flv
│  │  ├<12 EM、混合高斯模型>
│  │  │  ├12 EM.mp4
│  │  │  ├七月算法 18分钟理解EM算法.mp4
│  │  │  ├七月算法 EM.flv
│  │  │  └七月算法 感性理解EM算法-GMM.mp4
│  │  ├<12 衣服推荐系统>
│  │  │  └12 衣服推荐系统by黄高乐.mp4
│  │  ├<13 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)>
│  │  │  ├13 主题模型.mp4
│  │  │  ├七月算法 主题模型(上).flv
│  │  │  ├七月算法 主题模型(下).flv
│  │  │  └七月算法 主题模型(中).flv
│  │  ├<14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样>
│  │  │  ├15 IP与MCMC(上).mp4
│  │  │  ├15 IP与MCMC(下).mp4
│  │  │  └15 IP与MCMC(中).mp4
│  │  ├<16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF>
│  │  │  ├七月算法 条件随机场(上).flv
│  │  │  ├七月算法 条件随机场(下).flv
│  │  │  └七月算法 条件随机场(中).flv
│  │  ├<17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA>
│  │  │  ├17 PCA-SVD(上).mp4
│  │  │  ├17 PCA-SVD(下).mp4
│  │  │  └17 PCA-SVD(中).mp4
│  │  ├<18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析>
│  │  │  └18 CNN.mp4
│  │  ├<19 变分推断方法>
│  │  ├<20 知识图谱>
│  │  │  └20 代码实现.mp4

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