人工智能全新升级版I文档视频曼_共：16.00GB

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文件名称：	人工智能全新升级版I文档视频曼_共：16.00GB
文件总数量：	55条
压缩文件数量：	3条
压缩文件比：	5.45%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2021-4-24 13:31:33

目录：【人工智能全新升级版I】
目录：【人工智能全新升级版I】
目录：【人工智能全新升级版I/资料】
    probability(MITBertsekas).pdf　[2.06MB]
    probability(MITBertsekas)(1).pdf　[2.06MB]
    Note_9_OLS.pdf　[588.13KB]
    Note_7_EnsembleLearning.pdf　[743.03KB]
    Note_5_NaiveBayes.pdf　[413.24KB]
    Note_4-GradientDescent.pdf　[1.21MB]
    Note_3_LNorm.pdf　[332.55KB]
    Note_2_GeometricInterpretationofDeterminant.pdf　[215.21KB]
    Note_1_MachineLearningIntro.pdf　[738.11KB]
    Note_17_Lo.C.A.L.L.yLinearEmbedding.pdf　[532.90KB]
    Note_16_EM.pdf　[961.84KB]
    Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf　[589.46KB]
    Note_14_Kernel.pdf　[308.45KB]
    Note_13_MaxMargin.pdf　[910.57KB]
    Note12_Lagrange2.pdf　[917.41KB]
    Note11_Lagrange.pdf　[917.51KB]
    lle.pdf　[635.75KB]
    8、线性模型.pdf　[1.13MB]
    7、经典机器学习模型.pdf　[995.22KB]
    7.2、Guo-PriCAI.pdf　[362.28KB]
    6、经典机器学习模型.pdf　[963.24KB]
    5、经典机器学习模型.pdf　[1.89MB]
    4、机器学习的数学基础.pdf　[788.73KB]
    3、机器学习的哲学.pdf　[3.76MB]
    2、机器学习的数学基础.pdf　[2.75MB]
    1、机器学习的数学基础.pdf　[2.53MB]
    16、无监督学习_.pdf　[2.10MB]
    12、统计学习.pdf　[1.76MB]
    11、核方法_.pdf　[1.04MB]
    10、核方法_.pdf　[1.53MB]
    第五课_代码.zip　[17.08MB]
    RandomForest.zip　[10.66MB]
    LogisticRegression.zip　[7.83MB]
目录：【人工智能全新升级版I/视频】
    20.强化学习.mp4　[650.06MB]
    19.神经网络_.mp4　[673.06MB]
    18.概念学习.mp4　[736.91MB]
    17.流形学习.mp4　[820.85MB]
    16.无监督学习.mp4　[812.53MB]
    15.统计学习.mp4　[782.72MB]
    15.统计学习(1).mp4　[782.72MB]
    14.统计学习.mp4　[653.77MB]
    14.统计学习(1).mp4　[653.77MB]
    13.统计学习_.mp4　[833.57MB]
    12.统计学习.mp4　[827.14MB]
    11.核方法.mp4　[850.92MB]
    10.核方法_.mp4　[865.56MB]
    09.线性模型.mp4　[760.52MB]
    08.线性模型.mp4　[779.32MB]
    07.经典机器学习模型.mp4　[203.78MB]
    06.经典机器学习模型.mp4　[747.96MB]
    05.经典机器学习模型.mp4　[734.39MB]
    04.机器学习中的数学基础_.mp4　[797.14MB]
    03.机器学习中的哲学.mp4　[810.11MB]
    02.机器学习的数学基础.mp4　[770.85MB]
    01.机器学习中的数学基础.mp4　[773.58MB]