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2020最新,大神教你学习:机器学习 40讲 mp3+html+pdf JK时间

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    [LV.7]常住居民III

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    【资料目录】
    ├─01-开篇词 (1讲)
    │      00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.html
    │      00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.mp3
    │      00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.pdf
    │      
    ├─02-机器学习概观 (10讲)
    │      01丨频率视角下的机器学习.html
    │      01丨频率视角下的机器学习.mp3
    │      01丨频率视角下的机器学习.pdf
    │      02丨贝叶斯视角下的机器学习.html
    │      02丨贝叶斯视角下的机器学习.mp3
    │      02丨贝叶斯视角下的机器学习.pdf
    │      03丨学什么与怎么学.html
    │      03丨学什么与怎么学.mp3
    │      03丨学什么与怎么学.pdf
    │      04丨计算学习理论.html
    │      04丨计算学习理论.mp3
    │      04丨计算学习理论.pdf
    │      05丨模型的分类方式.html
    │      05丨模型的分类方式.mp3
    │      05丨模型的分类方式.pdf
    │      06丨模型的设计准则.html
    │      06丨模型的设计准则.mp3
    │      06丨模型的设计准则.pdf
    │      07丨模型的验证方法.html
    │      07丨模型的验证方法.mp3
    │      07丨模型的验证方法.pdf
    │      08丨模型的评估指标.html
    │      08丨模型的评估指标.mp3
    │      08丨模型的评估指标.pdf
    │      09丨实验设计.html
    │      09丨实验设计.mp3
    │      09丨实验设计.pdf
    │      10丨特征预处理.html
    │      10丨特征预处理.mp3
    │      10丨特征预处理.pdf
    │      
    ├─03-统计机器学习模型 (18讲)
    │      11丨基础线性回归:一元与多元.html
    │      11丨基础线性回归:一元与多元.mp3
    │      11丨基础线性回归:一元与多元.pdf
    │      12丨正则化处理:收缩方法与边际化.html
    │      12丨正则化处理:收缩方法与边际化.mp3
    │      12丨正则化处理:收缩方法与边际化.pdf
    │      13丨线性降维:主成分的使用.html
    │      13丨线性降维:主成分的使用.mp3
    │      13丨线性降维:主成分的使用.pdf
    │      14丨非线性降维:流形学习.html
    │      14丨非线性降维:流形学习.mp3
    │      14丨非线性降维:流形学习.pdf
    │      15丨从回归到分类:联系函数与降维.html
    │      15丨从回归到分类:联系函数与降维.mp3
    │      15丨从回归到分类:联系函数与降维.pdf
    │      16丨建模非正态分布:广义线性模型.html
    │      16丨建模非正态分布:广义线性模型.mp3
    │      16丨建模非正态分布:广义线性模型.pdf
    │      17丨几何角度看分类:支持向量机.html
    │      17丨几何角度看分类:支持向量机.mp3
    │      17丨几何角度看分类:支持向量机.pdf
    │      18丨从全局到局部:核技巧.html
    │      18丨从全局到局部:核技巧.mp3
    │      18丨从全局到局部:核技巧.pdf
    │      19丨非参数化的局部模型:K近邻.html
    │      19丨非参数化的局部模型:K近邻.mp3
    │      19丨非参数化的局部模型:K近邻.pdf
    │      20丨基于距离的学习:聚类与度量学习.html
    │      20丨基于距离的学习:聚类与度量学习.mp3
    │      20丨基于距离的学习:聚类与度量学习.pdf
    │      21丨基函数扩展:属性的非线性化.html
    │      21丨基函数扩展:属性的非线性化.mp3
    │      21丨基函数扩展:属性的非线性化.pdf
    │      22丨自适应的基函数:神经网络.html
    │      22丨自适应的基函数:神经网络.mp3
    │      22丨自适应的基函数:神经网络.pdf
    │      23丨层次化的神经网络:深度学习.html
    │      23丨层次化的神经网络:深度学习.mp3
    │      23丨层次化的神经网络:深度学习.pdf
    │      24丨深度编解码:表示学习.html
    │      24丨深度编解码:表示学习.mp3
    │      24丨深度编解码:表示学习.pdf
    │      25丨基于特征的区域划分:树模型.html
    │      25丨基于特征的区域划分:树模型.mp3
    │      25丨基于特征的区域划分:树模型.pdf
    │      26丨集成化处理:Boosting与Bagging.html
    │      26丨集成化处理:Boosting与Bagging.mp3
    │      26丨集成化处理:Boosting与Bagging.pdf
    │      27丨万能模型:梯度提升与随机森林.html
    │      27丨万能模型:梯度提升与随机森林.mp3
    │      27丨万能模型:梯度提升与随机森林.pdf
    │      总结课丨机器学习的模型体系.html
    │      总结课丨机器学习的模型体系.mp3
    │      总结课丨机器学习的模型体系.pdf
    │      
    ├─04-概率图模型 (14讲)
    │      28丨最简单的概率图:朴素贝叶斯.html
    │      28丨最简单的概率图:朴素贝叶斯.mp3
    │      28丨最简单的概率图:朴素贝叶斯.pdf
    │      29丨有向图模型:贝叶斯网络.html
    │      29丨有向图模型:贝叶斯网络.mp3
    │      29丨有向图模型:贝叶斯网络.pdf
    │      30丨无向图模型:马尔可夫随机场.html
    │      30丨无向图模型:马尔可夫随机场.mp3
    │      30丨无向图模型:马尔可夫随机场.pdf
    │      31丨建模连续分布:高斯网络.html
    │      31丨建模连续分布:高斯网络.mp3
    │      31丨建模连续分布:高斯网络.pdf
    │      32丨从有限到无限:高斯过程.html
    │      32丨从有限到无限:高斯过程.mp3
    │      32丨从有限到无限:高斯过程.pdf
    │      33丨序列化建模:隐马尔可夫模型.html
    │      33丨序列化建模:隐马尔可夫模型.mp3
    │      33丨序列化建模:隐马尔可夫模型.pdf
    │      34丨连续序列化模型:线性动态系统.html
    │      34丨连续序列化模型:线性动态系统.mp3
    │      34丨连续序列化模型:线性动态系统.pdf
    │      35丨精确推断:变量消除及其拓展.html
    │      35丨精确推断:变量消除及其拓展.mp3
    │      35丨精确推断:变量消除及其拓展.pdf
    │      36丨确定近似推断:变分贝叶斯.html
    │      36丨确定近似推断:变分贝叶斯.mp3
    │      36丨确定近似推断:变分贝叶斯.pdf
    │      37丨随机近似推断:MCMC.html
    │      37丨随机近似推断:MCMC.mp3
    │      37丨随机近似推断:MCMC.pdf
    │      38丨完备数据下的参数学习:有向图与无向图.html
    │      38丨完备数据下的参数学习:有向图与无向图.mp3
    │      38丨完备数据下的参数学习:有向图与无向图.pdf
    │      39丨隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型.html
    │      39丨隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型.mp3
    │      39丨隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型.pdf
    │      40丨结构学习:基于约束与基于评分.html
    │      40丨结构学习:基于约束与基于评分.mp3
    │      40丨结构学习:基于约束与基于评分.pdf
    │      总结课丨贝叶斯学习的模型体系.html
    │      总结课丨贝叶斯学习的模型体系.mp3
    │      总结课丨贝叶斯学习的模型体系.pdf
    │      
    └─05-结束语 (1讲)
            结课丨终有一天,你将为今天的付出骄傲.html
            结课丨终有一天,你将为今天的付出骄傲.mp3
            结课丨终有一天,你将为今天的付出骄傲.pdf

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