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文件创建时间： 2021-9-29 08:54:04
目录：【38-机器学习40讲】
目录：【38-机器学习40讲】
目录：【38-机器学习40讲/05-结束语(1讲)】
结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲_.pdf
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目录：【38-机器学习40讲/04-概率图模型(14讲)】
总结课丨贝叶斯学习的模型体系_.pdf
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40丨结构学习：基于约束与基于评分_.pdf
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39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型_.pdf
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38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图_.pdf
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37丨随机近似推断：MCMC_.pdf
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36丨确定近似推断：变分贝叶斯_.pdf
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35丨精确推断：变量消除及其拓展_.pdf
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34丨连续序列化模型：线性动态系统_.pdf
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33丨序列化建模：隐MA尔可夫模型_.pdf
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32丨从有限到无限：高斯过程_.pdf
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31丨建模连续分布：高斯网络_.pdf
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30丨无向图模型：MA尔可夫随机场_.pdf
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29丨有向图模型：贝叶斯网络_.pdf
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28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯_.pdf
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目录：【38-机器学习40讲/03-统计机器学习模型(18讲)】
总结课丨机器学习的模型体系_.pdf
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27丨万能模型：梯度提升与随机森林_.pdf
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26丨集成化处理：Boosting与Bagging_.pdf
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25丨基于特征的区域划分：树模型_.pdf
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24丨深度编解码：表示学习_.pdf
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23丨层次化的神经网络：深度学习_.pdf
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22丨自适应的基函数：神经网络_.pdf
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21丨基函数扩展：属性的非线性化_.pdf
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20丨基于距离的学习：聚类与度量学习_.pdf
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19丨非参数化的局部模型：K近邻_.pdf
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18丨从全局到局部：核技巧_.pdf
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17丨几何角度看分类：支持向量机_.pdf
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16丨建模非正态分布：广义线性模型_.pdf
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15丨从回归到分类：联系函数与降维_.pdf
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14丨非线性降维：流形学习_.pdf
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13丨线性降维：主成分的使用_.pdf
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12丨正则化处理：收缩方法与边际化_.pdf
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11丨基础线性回归：一元与多元_.pdf
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目录：【38-机器学习40讲/02-机器学习概观(10讲)】
10丨特征预处理_.pdf
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09丨实验设计_.pdf
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08丨模型的评估指标_.pdf
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07丨模型的验证方法_.pdf
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06丨模型的设计准则_.pdf
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05丨模型的分类方式_.pdf
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04丨计算学习理论_.pdf
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03丨学什么与怎么学_.pdf
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02丨贝叶斯视角下的机器学习_.pdf
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01丨频率视角下的机器学习_.pdf
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目录：【38-机器学习40讲/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_.pdf
00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉_.html
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