Alone 发表于 2021-11-1 09:24:17

机器概论(2021秋)视频共:5.30GB

30881
                       


文件名称: 机器概论(2021秋)视频共:5.30GB
文件总数量: 117条
压缩文件数量: 0条
压缩文件比: 0%
疑似加密文件: 0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间: 2021-9-24 13:48:09

目录:【机器学习概论(2021秋)】
目录:【机器学习概论(2021秋)】
    修复播放列表_.bat 
    播放列表_.dpl 
    _DPL_PYJUN 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程】
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{9}--第九章复习总结】
    --复习总结_.srt 
    --复习总结_.mp4 
    (9.1)--9.overview-final_.pdf 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{8}--第八章支持向量机(II)和无监督学习】
    (8.1)--8.SVM-II_Unsupervise_.pdf 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{7}--第七章支持向量机(I)】
    (7.1)--7.svm_.pdf 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{6}--第六章基于实例的学习】
    (6.1)--6.IBL_.pdf 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{5}--第五章假设检验】
    (5.1)--5.Theroy-HypoEva_.pdf 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{4}--第四章MA尔可夫模型和隐MA尔可夫模型】
    (4.1)--4.MM_HMM_.pdf 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{3}--第三章决策树学习(II)和贝叶斯学习】
    (3.1)--3.Bayes_.pdf 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{2}--第二章决策树学习(I)】
    (2.1)--2.DTree_.pdf 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{1}--第一章绪论】
    (1.1)--1.intro赌ction_.pdf 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{8}--第八章支持向量机(II)和无监督学习/{5}--8.7K-means聚类和K-medoids聚类】
    --K-means聚类和K-medoids聚类_.srt 
    --K-means聚类和K-medoids聚类_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{8}--第八章支持向量机(II)和无监督学习/{4}--8.6层次聚类】
    --层次聚类_.srt 
    --层次聚类_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{8}--第八章支持向量机(II)和无监督学习/{3}--8.5无监督学习简介】
    --无监督学习简介(2)_.srt 
    --无监督学习简介(2)_.mp4 
    --无监督学习简介(1)_.srt 
    --无监督学习简介(1)_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{8}--第八章支持向量机(II)和无监督学习/{2}--8.4支持向量机总结】
    --支持向量机总结_.srt 
    --支持向量机总结_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{8}--第八章支持向量机(II)和无监督学习/{1}--8.1核函数支持向量机】
    --核函数支持向量机:核函数(2)_.srt 
    --核函数支持向量机:核函数(2)_.mp4 
    --核函数支持向量机:核函数(1)_.srt 
    --核函数支持向量机:核函数(1)_.mp4 
    --核函数支持向量机:向量空间_.srt 
    --核函数支持向量机:向量空间_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{7}--第七章支持向量机(I)/{2}--7.2线性支持向量机】
    --线性支持向量机(5)_.srt 
    --线性支持向量机(5)_.mp4 
    --线性支持向量机(4)_.srt 
    --线性支持向量机(4)_.mp4 
    --线性支持向量机(3)_.mp4 
    --线性支持向量机(2)_.mp4 
    --线性支持向量机(1)_.srt 
    --线性支持向量机(1)_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{7}--第七章支持向量机(I)/{1}--7.1支持向量机的背景】
    --支持向量机的背景_.srt 
    --支持向量机的背景_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{6}--第六章基于实例的学习/{6}--6.6距离加权的K近邻算法】
    --距离加权的K近邻算法_.srt 
    --距离加权的K近邻算法_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{6}--第六章基于实例的学习/{5}--6.5KD树】
    --KD树_.srt 
    --KD树_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{6}--第六章基于实例的学习/{4}--6.4K邻近算法】
    --K近邻算法_.srt 
    --K近邻算法_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{6}--第六章基于实例的学习/{3}--6.3最近邻算法】
    --最近邻算法_.srt 
    --最近邻算法_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{6}--第六章基于实例的学习/{2}--6.2基于实例的学习的基本概念】
    --基于实例的学习的基本概念_.srt 
    --基于实例的学习的基本概念_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{6}--第六章基于实例的学习/{1}--6.1下午茶时间:黑洞照片】
    --下午茶时间:黑洞照片_.srt 
    --下午茶时间:黑洞照片_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{5}--第五章假设检验/{4}--5.4有限数据下的比较】
    --有限数据下的比较_.srt 
    --有限数据下的比较_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{5}--第五章假设检验/{3}--5.3置信度和置信区间】
    --置信度和置信区间(3)_.srt 
   
    --置信度和置信区间(3)_.mp4 
    --置信度和置信区间(2)_.srt 
    --置信度和置信区间(2)_.mp4 
    --置信度和置信区间(1)_.srt 
    --置信度和置信区间(1)_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{5}--第五章假设检验/{2}--5.2假设评估】
    --假设评估(3)_.srt 
    --假设评估(3)_.mp4 
    --假设评估(2)_.srt 
    --假设评估(2)_.mp4 
    --假设评估(1)_.srt 
    --假设评估(1)_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{5}--第五章假设检验/{1}--5.1下午茶时间:T灵奖】
    --下午茶时间:T灵奖(2)_.srt 
    --下午茶时间:T灵奖(2)_.mp4 
    --下午茶时间:T灵奖(1)_.srt 
    --下午茶时间:T灵奖(1)_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{4}--第四章MA尔可夫模型和隐MA尔可夫模型/{6}--4.6隐MA尔可夫模型的应用】
    --隐MA尔可夫模型的应用_.srt 
    --隐MA尔可夫模型的应用_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{4}--第四章MA尔可夫模型和隐MA尔可夫模型/{5}--4.5解码问题】
    --解码问题_.srt 
    --解码问题_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{4}--第四章MA尔可夫模型和隐MA尔可夫模型/{4}--4.4评估问题】
    --评估问题(2)_.srt 
    --评估问题(2)_.mp4 
    --评估问题(1)_.srt 
    --评估问题(1)_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{4}--第四章MA尔可夫模型和隐MA尔可夫模型/{3}--4.3隐MA尔可夫模型】
    --隐MA尔可夫模型_.srt 
    --隐MA尔可夫模型_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{4}--第四章MA尔可夫模型和隐MA尔可夫模型/{2}--4.2MA尔可夫模型】
    --MA尔可夫模型_.srt 
    --MA尔可夫模型_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{4}--第四章MA尔可夫模型和隐MA尔可夫模型/{1}--4.1下午茶时间:微博的垃圾检测】
    --下午茶时间:微博的垃圾检测_.srt 
    --下午茶时间:微博的垃圾检测_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{3}--第三章决策树学习(II)和贝叶斯学习/{5}--3.5极大似然假设、朴素贝叶斯和最小描述长度】
    --极大似然假设、朴素贝叶斯和最小描述长度_.srt 
    --极大似然假设、朴素贝叶斯和最小描述长度_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{3}--第三章决策树学习(II)和贝叶斯学习/{4}--3.4贝叶斯学习的背景】
    --贝叶斯学习的背景_.srt 
    --贝叶斯学习的背景_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{3}--第三章决策树学习(II)和贝叶斯学习/{3}--3.3决策树的改进和归纳学习假设】
    --决策树的改进和归纳学习假设_.srt 
    --决策树的改进和归纳学习假设_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{3}--第三章决策树学习(II)和贝叶斯学习/{2}--3.2后剪枝】
    --后剪枝_.srt 
    --后剪枝_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{3}--第三章决策树学习(II)和贝叶斯学习/{1}--3.1下午茶时间:勒索软件】
    --下午茶时间:勒索软件_.srt 
    --下午茶时间:勒索软件_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{2}--第二章决策树学习(I)/{4}--2.4过拟合和前剪枝】
    --过拟合和前剪枝_.srt 
    --过拟合和前剪枝_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{2}--第二章决策树学习(I)/{3}--2.3经典决策树算法ID3】
    --经典决策树算法ID3(3)_.srt 
    --经典决策树算法ID3(3)_.mp4 
    --经典决策树算法ID3(2)_.srt 
    --经典决策树算法ID3(2)_.mp4 
    --经典决策树算法ID3(1)_.srt 
    --经典决策树算法ID3(1)_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{2}--第二章决策树学习(I)/{2}--2.2决策树的实例和发展历史】
    --决策树的实例和发展历史_.srt 
    --决策树的实例和发展历史_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{2}--第二章决策树学习(I)/{1}--2.1决策树的基本概念】
    --决策树的基本概念_.srt 
    --决策树的基本概念_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{1}--第一章绪论/{4}--1.4机器学习系统设计】
    --机器学习系统设计(2)_.srt 
    --机器学习系统设计(2)_.mp4 
    --机器学习系统设计(1)_.srt 
    --机器学习系统设计(1)_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{1}--第一章绪论/{3}--1.3什么是机器学习】
    --什么是机器学习_.srt 
    --什么是机器学习_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{1}--第一章绪论/{2}--1.2机器学习的背景】
    --机器学习的背景_.srt 
    --机器学习的背景_.mp4 
目录:【机器学习概论(2021秋)/{1}--课程/{1}--第一章绪论/{1}--1.1课程介绍】
    --课程介绍_.srt 
    --课程介绍_.mp4 
页: [1]
查看完整版本: 机器概论(2021秋)视频共:5.30GB