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大数据机器学习培训(完结)视频
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大数据机器学习培训(完结)视频
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2022-1-16 15:59:32
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文件名称:
大数据机器学习培训(完结)视频法_共:6.68GB
文件总数量:
133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:
2021-11-20 09:51:00
目录:【大数据机器学习培训(完结)】
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第20章深度学习优化方法】
4.相关策略_.mp4[185.90MB]
3.神经网络的优化算法_.mp4[94.38MB]
2.神经网络优化的挑战_.mp4[113.94MB]
1.深度学习的优化问题_.mp4[141.70MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第19章深度学习正则化方法】
4.深度学习的正则化方法(二)_.mp4[215.24MB]
3.深度学习的正则化方法(一)_.mp4[191.18MB]
2.计算图形式的反向传播算法_.mp4[53.31MB]
1.深度学习简介和架构设计_.mp4[54.62MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第18章神经网络和深度学习】
5.深度学习_.mp4[46.16MB]
4.玻尔兹曼机_.mp4[48.63MB]
3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二)_.mp4[169.29MB]
2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一)_.mp4[130.22MB]
1.神经网络的发展历程_.mp4[65.65MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第17章概率图模型的学习与推断】
开头_.mp4[17.13MB]
2.近似推断法:MCMC和变分推断_.mp4[137.43MB]
1.精确推断法:变量消去法和信念传播法_.mp4[81.60MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第16章条件随机场】
开头_.mp4[56.14MB]
5.条件随机场的预测算法_.mp4[46.99MB]
4.条件随机场的学习算法_.mp4[53.62MB]
3.条件随机场的计算问题_.mp4[30.46MB]
2.条件随机场的定义与形式_.mp4[133.56MB]
1.概率无向图模型_.mp4[62.93MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第15章隐MA尔可夫模型】
开头(5)_.mp4[9.23MB]
4预测算法_.mp4[96.47MB]
3.学习算法_.mp4[80.24MB]
2.概率计算算法_.mp4[113.26MB]
1.隐MA尔科夫模型的基本概念_.mp4[89.21MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第14章计算学习理论】
开头(4)_.mp4[14.09MB]
5.学习稳定X_.mp4[49.31MB]
4.VC维_.mp4[80.58MB]
3.有限假设空间_.mp4[78.34MB]
2.概率近似正确学习理论_.mp4[93.35MB]
1.计算学习理论的基础知识_.mp4[52.73MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第13章EM算法及混合高斯模型】
开头(3)_.mp4[11.72MB]
5.EM算法的推广_.mp4[43.71MB]
4.EM算法在高斯混合模型学习中的应用_.mp4[57.56MB]
3.EM算法的收敛X_.mp4[31.58MB]
2.EM算法的引入_.mp4[139.40MB]
1.问题提出_.mp4[17.15MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第12章提升方法】
4.Adaboost的实现_.mp4[87.43MB]
3.Adaboost算法的解释_.mp4[34.75MB]
2.Adaboost算法的训练误差分析_.mp4[35.58MB]
1.提升方法Adaboost算法_.mp4[162.80MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第11章降维与度量学习】
开头(2)_.mp4[15.56MB]
5.流型学习和度量学习_.mp4[144.94MB]
4.核化线X降维_.mp4[40.83MB]
3.主成分分析_.mp4[67.54MB]
2.降维嵌入_.mp4[98.00MB]
1.k近邻学习_.mp4[31.36MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第10章核方法与非线XSVM】
开头_.mp4[28.53MB]
3.序列最小最优化算法_.mp4[96.33MB]
2.核函数和非线X支持向量机_.mp4[76.00MB]
1.泛函基础知识_.mp4[106.49MB]
目录:【大数据机器学习培训(完结)/第09章SVM】
6.线X支持向量机_.mp4[59.22MB]
5.支持向量的确切定义_.mp4[26.20MB]
4.凸优化问题的基本概念_.mp4[115.74MB]
大数据
,
机器学习
,
培训
,
完结
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