机器40讲某客时间文档共：172.65MB

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文件名称：	机器40讲某客时间文档共：172.65MB
文件总数量：	88条
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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　[1.04MB]
    结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲_.html　[911.66KB]
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　[1.39MB]
    总结课丨贝叶斯学习的模型体系_.html　[1.00MB]
    40丨结构学习：基于约束与基于评分_.pdf　[1.78MB]
    40丨结构学习：基于约束与基于评分_.html　[1.30MB]
    39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型_.pdf　[2.35MB]
    39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型_.html　[2.36MB]
    38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图_.pdf　[1.94MB]
    38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图_.html　[1.46MB]
    37丨随机近似推断：MCMC_.pdf　[2.04MB]
    37丨随机近似推断：MCMC_.html　[2.41MB]
    36丨确定近似推断：变分贝叶斯_.pdf　[1.73MB]
    36丨确定近似推断：变分贝叶斯_.html　[1.83MB]
    35丨精确推断：变量消除及其拓展_.pdf　[1.86MB]
    35丨精确推断：变量消除及其拓展_.html　[2.08MB]
    34丨连续序列化模型：线性动态系统_.pdf　[1.84MB]
    34丨连续序列化模型：线性动态系统_.html　[1.44MB]
    33丨序列化建模：隐MA尔可夫模型_.pdf　[1.87MB]
    33丨序列化建模：隐MA尔可夫模型_.html　[1.49MB]
    32丨从有限到无限：高斯过程_.pdf　[1.97MB]
    32丨从有限到无限：高斯过程_.html　[1.92MB]
    31丨建模连续分布：高斯网络_.pdf　[1.58MB]
    31丨建模连续分布：高斯网络_.html　[1.69MB]
    30丨无向图模型：MA尔可夫随机场_.pdf　[2.28MB]
    30丨无向图模型：MA尔可夫随机场_.html　[1.95MB]
    29丨有向图模型：贝叶斯网络_.pdf　[1.91MB]
    29丨有向图模型：贝叶斯网络_.html　[1.50MB]
    28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯_.pdf　[2.11MB]
    28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯_.html　[1.60MB]
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　[1.10MB]
    总结课丨机器学习的模型体系_.html　[955.18KB]
    27丨万能模型：梯度提升与随机森林_.pdf　[2.17MB]
    27丨万能模型：梯度提升与随机森林_.html　[1.64MB]
    26丨集成化处理：Boosting与Bagging_.pdf　[2.30MB]
    26丨集成化处理：Boosting与Bagging_.html　[1.79MB]
    25丨基于特征的区域划分：树模型_.pdf　[2.53MB]
    25丨基于特征的区域划分：树模型_.html　[1.91MB]
    24丨深度编解码：表示学习_.pdf　[2.14MB]
    24丨深度编解码：表示学习_.html　[1.64MB]
    23丨层次化的神经网络：深度学习_.pdf　[2.53MB]
    23丨层次化的神经网络：深度学习_.html　[2.13MB]
    22丨自适应的基函数：神经网络_.pdf　[1.99MB]
    22丨自适应的基函数：神经网络_.html　[1.51MB]
    21丨基函数扩展：属性的非线性化_.pdf　[1.99MB]
    21丨基函数扩展：属性的非线性化_.html　[1.66MB]
    20丨基于距离的学习：聚类与度量学习_.pdf　[2.60MB]
    20丨基于距离的学习：聚类与度量学习_.html　[2.19MB]
    19丨非参数化的局部模型：K近邻_.pdf　[2.12MB]
    19丨非参数化的局部模型：K近邻_.html　[1.82MB]
    18丨从全局到局部：核技巧_.pdf　[2.32MB]
    18丨从全局到局部：核技巧_.html　[1.88MB]
    17丨几何角度看分类：支持向量机_.pdf　[2.18MB]
    17丨几何角度看分类：支持向量机_.html　[1.74MB]
    16丨建模非正态分布：广义线性模型_.pdf　[2.17MB]
    16丨建模非正态分布：广义线性模型_.html　[1.75MB]
    15丨从回归到分类：联系函数与降维_.pdf　[2.37MB]
    15丨从回归到分类：联系函数与降维_.html　[2.01MB]
    14丨非线性降维：流形学习_.pdf　[7.97MB]
    14丨非线性降维：流形学习_.html　[5.95MB]
    13丨线性降维：主成分的使用_.pdf　[2.37MB]
    13丨线性降维：主成分的使用_.html　[2.19MB]
    12丨正则化处理：收缩方法与边际化_.pdf　[1.78MB]
    12丨正则化处理：收缩方法与边际化_.html　[1.76MB]
    11丨基础线性回归：一元与多元_.pdf　[2.93MB]
    11丨基础线性回归：一元与多元_.html　[2.39MB]
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　[2.40MB]
    10丨特征预处理_.html　[1.84MB]
    09丨实验设计_.pdf　[2.07MB]
    09丨实验设计_.html　[1.66MB]
    08丨模型的评估指标_.pdf　[1.83MB]
    08丨模型的评估指标_.html　[311.16KB]
    07丨模型的验证方法_.pdf　[1.92MB]
    07丨模型的验证方法_.html　[1.46MB]
    06丨模型的设计准则_.pdf　[1.79MB]
    06丨模型的设计准则_.html　[1.22MB]
    05丨模型的分类方式_.pdf　[1.93MB]
    05丨模型的分类方式_.html　[1.34MB]
    04丨计算学习理论_.pdf　[1.75MB]
    04丨计算学习理论_.html　[1.55MB]
    03丨学什么与怎么学_.pdf　[2.39MB]
    03丨学什么与怎么学_.html　[1.74MB]
    02丨贝叶斯视角下的机器学习_.pdf　[2.12MB]
    02丨贝叶斯视角下的机器学习_.html　[1.55MB]
    01丨频率视角下的机器学习_.pdf　[2.21MB]
    01丨频率视角下的机器学习_.html　[1.69MB]
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　[1.36MB]
    00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉_.html　[1.04MB]