小象学院-机器学习算法精讲(价值799元)视频资料诮_共:14.67GB
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20.强化学习.mp4
19.神经网络.mp4
18.概念学习.mp4
17.流形学习.mp4
16.无监督学习_.mp4
15.统计学习.mp4
14.统计学习.mp4
13.统计学习.mp4
12.统计学习.mp4
11.核方法.mp4
10.核方法.mp4
09.线性模型_.mp4
08.线性模型_.mp4
07.经典机器学习模型.mp4
06.经典机器学习模型.mp4
05.经典机器学习模型.mp4
04.机器学习中的数学基础.mp4
03.机器学习中的哲学.mp4
02.机器学习的数学基础_.mp4
01.机器学习中的数学基础.mp4
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probability(MITBertsekas).pdf
probability(MITBertsekas)(1)_.pdf
Note_9_OLS.pdf
Note_7_EnsembleLearning.pdf
Note_5_NaiveBayes.pdf
Note_4-GradientDescent.pdf
Note_3_LNorm.pdf
Note_2_GeometricInterpretationofDeterminant.pdf
Note_1_MachineLearningIntro_.pdf
Note_17_Lo.C.A.L.L.yLinearEmbedding.pdf
Note_16_EM_.pdf
Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
Note_14_Kernel.pdf
Note_13_MaxMargin_.pdf
Note12_Lagrange2.pdf
Note11_Lagrange.pdf
lle.pdf
8、线性模型.pdf
7、经典机器学习模型.pdf
7.2、Guo-PriCAI.pdf
6、经典机器学习模型.pdf
5、经典机器学习模型.pdf
4、机器学习的数学基础_.pdf
3、机器学习的哲学.pdf
2、机器学习的数学基础.pdf
16、无监督学习.pdf
12、统计学习.pdf
11、核方法.pdf
10、核方法_.pdf
第五课_代码.zip
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RandomForest.zip
LogisticRegression.zip
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