七月在线机器学习

2023-03-27
¥ 4.9 资源币
VIP免费
下载不了?请联系网站客服提交链接错误!
增值服务:
七月在线机器学习
最近更新 2023年03月17日
资源编号 12022

七月在线机器学习

加入我们下载全网最新最全资源丨每天更新最新项目教程,高价收费课程
¥ 4.9 资源币 (VIP免费升级VIP开通VIP尊享优惠特权
立即购买 升级会员
详情介绍

如何免费下载?只要关注公众号《来资源库》并搜索小程序《橙子优家小帮手

即可免费下载任意网络创业项目,即可免费下载全站任意视频教程资源
七月在线机器学习
34.七月在线机器学习
├─ML_3月机器学习在线班
│ ├─material
│ │ ├─4月19日晚的分享_黄高乐
│ │ ├┈1.1微积分与概率论.pdf
│ │ ├┈1.微积分与概率论.pdf
│ │ ├┈10.1贝叶斯网络.pdf
│ │ ├┈11.支持向量机.pdf
│ │ ├┈12.EM和GMM.pdf
│ │ ├┈13.0主题模型_预习材料.pdf
│ │ ├┈13.主题模型.pdf
│ │ ├┈14.隐马尔科夫模型.pdf
│ │ ├┈2.1.1参数估计的评价准则.pdf
│ │ ├┈2.1参数估计与矩阵运算.pdf
│ │ ├┈2.参数估计与矩阵运算.pdf
│ │ ├┈2012.李航.统计学习方法.pdf
│ │ ├┈3.凸优化.pdf
│ │ ├┈4.1广义线性回归和对偶优化.pdf
│ │ ├┈5.梯度下降和拟牛顿.pdf
│ │ ├┈6.最大熵模型.pdf
│ │ ├┈7.聚类.pdf
│ │ ├┈8.决策树与随机森林.pdf
│ │ ├┈9.Adaboost导论.pdf
│ │ ├┈9.贝叶斯网络.ppt
│ │ ├┈Adaboost.pdf
│ │ ├┈Adaboost.py
│ │ ├┈book11April2014.pdf
│ │ ├┈1aECART.py
│ │ ├┈Finding scientific topics.pdf
│ │ ├┈kernel.py
│ │ ├┈lda.py
│ │ ├┈mcmc.pdf
│ │ ├┈七月教育LDA学员分享_version2.pdf
│ │ ├┈凸优化-中译本(扫描).pdf
│ │ ├┈推荐系统实践.pdf
│ │ └┈学习率代码.cpp
│ └─video
│ └─├─01 微积分与概率论基础
│ └─├─02 参数估计与矩阵运算基础
│ └─├─03 凸优化基础
│ └─├─04 广义线性回归和对偶优化
│ └─├─05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
│ └─├─06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
│ └─├─07 聚类(k-means、层次聚类、谱聚类等)
│ └─├─08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
│ └─├─09 Adaboost
│ └─├─10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
│ └─├─11 支持向量机(最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO)
│ └─├─12 EM、混合高斯模型
│ └─├─12 衣服推荐系统
│ └─├─13 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)
│ └─├─14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
│ └─├─16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
│ └─├─17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
│ └─├─18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
│ └─├─19 变分推断方法
│ └─└─20 知识图谱
├─ML_9月机器学习在线班
│ ├─8_9_随机森林_SVM
│ │ ├─2QFcss
│ │ ├─data
│ │ ├─images
│ │ ├─js
│ │ ├┈practice_logistic.html
│ │ ├┈practice_rf.html
│ │ ├┈practice_svm.html
│ │ ├┈rf.pdf
│ │ └┈svm.pdf
│ ├─回归代码
│ │ ├┈d8.txt
│ │ └┈Regression.py
│ ├─基础补习-概率-台湾大学叶柄成
│ │ ├─第八周
│ │ ├─第二周
│ │ ├─第九周
│ │ ├─第六周
│ │ ├─第七周
│ │ ├─第三周
│ │ ├─第四周
│ │ ├─第五周
│ │ └─课堂讲义
│ ├─课程ppt
│ │ ├┈1.1微积分与概率论.pdf
│ │ ├┈1.微积分与概率论原.pdf
│ │ ├┈10.降维.pdf
│ │ ├┈11.聚类.pdf
│ │ ├┈12.提升.pdf
│ │ ├┈13.贝叶斯网络.pdf
│ │ ├┈14.EM.pdf
│ │ ├┈15.主题模型.pdf
│ │ ├┈16.采样_更新.pdf
│ │ ├┈17.HMM.pdf
│ │ ├┈18.条件随机场.pdf
│ │ ├┈19_20_神经网络.pdf
│ │ ├┈2.1数理统计与参数估计.pdf
│ │ ├┈3.1矩阵运算.pdf
│ │ ├┈4.凸优化.pdf
│ │ ├┈5.1回归.pdf
│ │ ├┈6.1梯度下降和拟牛顿.pdf
│ │ ├┈7.1最大熵模型.pdf
│ │ ├┈8.1rf.pdf
│ │ ├┈9.1svm.pdf
│ │ ├┈cs229-notes1.pdf
│ │ ├┈探秘2016校招笔试面试.pdf
│ │ ├┈凸优化_CN.pdf
│ │ └┈凸优化_EN.pdf
│ ├01G ┈0.烟雨蒙蒙.mp4
│ ├┈1.微积分和概率论.mp4
│ ├┈10.降维.mp4
│ ├┈11.聚类.mp4
│ ├┈12.Boosting.mp4
│ ├┈13.贝叶斯网络.mp4
│ ├┈14.EM算法.mp4
│ ├┈14.EM算法重制完整版.mp4
│ ├┈15.主题模型.mp4
│ ├┈16.采样.mp4
│ ├┈17.HMM.mp4
│ ├┈18.条件随机场.mp4
│ ├┈19.人工神经网络.mp4
│ ├┈2.数理统计与参数估计.mp4
│ ├┈20.CNN&RNN.mp4
│ ├┈3.矩阵运算.mp4
│ ├┈4.凸优化.mp4
│ ├┈5.回归.mp4
│ ├┈6.梯度下降和拟牛顿.mp4
│ ├┈7.最大熵模型.mp4
│ ├┈8.随机森林.mp4
│ └┈9.支持向量机.mp4
├─ML_机器学习其他资料
│ ├─2014斯坦福大学机器学习mkv视频
│ │ ├─pdf
│ │ ├─ppt
│ │ ├─机器学习课程2014源代码
│ │ ├─教程和笔记
│ │ ├─推荐播放器
│ │ ├─网易视频教程
│ │ ├┈1 – 1 – Welcome (7 min).mkv
│ │ ├┈1 – 2 – What is Machine Learning_ (7 min).mkv
│ │ ├┈1 – 3 – Supervised Learning (12 min).mkv
│ │ ├┈1 – 4 – Unsupervised Learning (14 min).mkv
│ │ ├┈10 – 1 – Deciding What to Try Next (6 min).mkv
│ │ ├┈10 – 2 – Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv
│ │ ├┈10 – 3 – Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mkv
│ │ ├┈10 – 4 – Diagnosing Bias vs. Variance (8 min).mkv
│ │ ├┈10 – 5 – 18JRegularization and Bias_Variance (11 min).mkv
│ │ ├┈10 – 6 – Learning Curves (12 min).mkv
│ │ ├┈10 – 7 – Deciding What to Do Next Revisited (7 min).mkv
│ │ ├┈11 – 1 – Prioritizing What to Work On (10 min).mkv
│ │ ├┈11 – 2 – Error Analysis (13 min).mkv
│ │ ├┈11 – 3 – Error Metrics for Skewed Classes (12 min).mkv
│ │ ├┈11 – 4 – Trading Off Precision and Recall (14 min).mkv
│ │ ├┈11 – 5 – Data For Machine Learning (11 PT6min).mkv
│ │ ├┈12 – 1 – Optimization Objective (15 min).mkv
│ │ ├┈12 – 2 – Large Margin Intuition (11 min).mkv
│ │ ├┈12 – 3 – Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv
│ │ ├┈12 – 4 – Kernels I (16 min).mkv
│ │ ├┈12 – 5 – Kernels II (16 min).mkv
│ │ ├┈12 – 6 – Using An SVM (21 min).mkv
│ │ ├┈13 – 1 – Unsupervised Learning_ Introduction (3 min).mkv
│ │ ├┈13 – 2 – K-Means Algorithm (13 min).mkv
│ │ ├┈13 – 3 – Optimization Objective (7 min)(1).mkv
│ │ ├┈13 – 3 – Optimization Objective (7 min).mkv
│ │ ├┈13 – 4 – Random Initialization (8 min).mkv
│ │ ├┈13 – 5 – Choosing the Number of Clusters (8 min).mkv
│ │ ├┈14 – 1 – Motivation I_ Data Compression (10 min).mkv
│ │ ├┈14 – 2 – Motivation II_ Visualization (6 min).mkv
│ │ ├┈14 – 3 – Principal taVComponent Analysis Problem Formulation (9 min).mkv
│ │ ├┈14 – 4 – Principal Component Analysis Algorithm (15 min).mkv
│ │ ├┈14 – 5 – Choosing the Number of Principal Components (11 min).mkv
│ │ ├┈14 – 6 – Reconstruction from Compressed Representation (4 min).mkv
│ │ ├┈14 – 7 – Advice for Applying PCA (13 min).mkv
│ │ ├┈15 – 1 – Problem Motivation (8 min).mkv
│ │ ├┈15 – 2 – Gaussian Distribution (10 min).mkv
│ │ ├┈15 – 3 – Algorithm (12 min).mkv
│ │ ├┈15 – 4 – Developing and Evaluating an Anomaly Detection System (13 min).mkv
│ │ ├┈15 – 5 – Anomaly Detection vs. Supervised Learning (8 min).mkv
│ │ ├┈15 – 6 – Choosing What Features to Use (12 min).mkv
│ │ ├┈15 – 7 – Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mkv
│ │ ├┈15 – 8 – Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian 15K Distribution (Optional) (14 min).mkv
│ │ ├┈16 – 1 – Problem Formulation (8 min).mkv
│ │ ├┈16 – 2 – Content Based Recommendations (15 min).mkv
│ │ ├┈16 – 3 – Collaborative Filtering (10 min).mkv
│ │ ├┈16 – 4 – Collaborative Filtering Algorithm (9 min).mkv
│ │ ├┈16 – 5 – Vectorization_ Low Rank Matrix Factorization (8 min).mkv
│ │ ├┈16 – 6 – Implementational Detail_ Mean Normalization (9 min).mkv
│ │ ├┈17 – 1 – Learning With Large Datasets (6 min).mkv
│ │ ├┈17 – 2 – Stochastic Gradient Descent (13 min).mkv
│ │ ├┈17 – 3 – Mini-Batch Gradient Descent (6 min).mkv
│ │ ├┈17 – 4 – Stochastic Gradient Descent Convergence (12 min).mkv
│ │ ├┈17 – 5 – Online Learning (13 min).mkv
│ │ ├┈17 – 6 – Map Reduce and Data Parallelism (14 min).mkv
│ │ ├┈18 – 1 – Problem Description and Pipeline LDG (7 min).mkv
│ │ ├┈18 – 2 – Sliding Windows (15 min).mkv
│ │ ├┈18 – 3 – Getting Lots of Data and Artificial Data (16 min).mkv
│ │ ├┈18 – 4 – Ceiling Analysis_ What Part of the Pipeline to Work on Next (14 min).mkv
│ │ ├┈19 – 1 – Summary and Thank You (5 min).mkv
│ │ ├┈2 – 1 – Model Representation (8 min).mkv
│ │ ├┈2 – 2 – Cost Function (8 min).mkv
│ │ ├┈2 – 3 – Cost Function – Intuition I (11 min).mkv
│ │ ├┈2 – 4 – Cost Function – Intuition II (9 min).mkv
│ │ ├┈2 – 5 – Gradient Descent (11 min).mkv
│ │ ├┈2 – 6 – Gradient Descent Intuition (12 min).mkv
│ │ ├┈2 – 7 – GradientDescentForLinearRegression (6 min).mkv
│ │ ├┈2 – 8 – What_s Next (6 min).mkv
│ │ ├┈3 – 1 – Matrices and Vectors (9 min).mkv
│ │ ├┈3 – 2 – Addition and Scalar Multiplication (7 min).mkv
│ │ ├┈3 – 3 – Matrix Vector Multiplication (14 min).mkv
│ │ ├┈3 – 4 – Matrix Matrix Multiplication (11 min).mkv
│ │ ├┈3 – 5 – Matrix Multiplication Properties (9 min).mkv
│ │ ├┈3 – 6 – Inverse and Transpose (11 min).mkv
│ │ ├┈4 – 1 – Multiple Features (8 min).mkv
│ │ ├┈4 – 2 – Gradient Descent for Multiple Variables (5 min).mkv
│ │ ├┈4 – 3 – Gradient Descent in Practice I – Feature Scaling (9 min).mkv
│ │ ├┈4 – 4 – Gradient Descent in Practice II – Learning Rate (9 min).mkv
│ │ ├┈4 – 5 – Features and Polynomial Regression (8 min).mkv
│ │ ├┈4 – 6 – Normal Equation (16 min).mkv
│ │ ├┈4 – 7 – Normal Equation Noninvertibility (Optional) (6 min).mkv
│ │ ├┈5 – 1 – Basic Operations (14 min).mkv
│ │ ├┈5 – 2 – Moving Data Around (16 min).mkv
│ │ ├┈5 – 3 – Computing on Data (13 min).mkv
│ │ ├┈5 – 4 – Plotting Data (10 min).mkv
│ │ ├┈5 – 5 – Control Statements_ for, while, if statements (13 min).mkv
│ │ ├┈5 – 6 – Vectorization (14 min).mkv
│ │ ├┈5 – 7 – Working on and Submitting Programming Exercises (4 min).mkv
│ │ ├┈6 – 1 – Classification (8 min).mkv
│ │ ├┈6 – 2 – Hypothesis Representation (7 min).mkv
│ │ ├┈6 – 3 – Decision Boundary (15 min).mkv
│ │ ├┈6 – 4 – Cost Function (11 min).mkv
│ │ ├┈6 – 5 – Simplified Cost Function and Gradient Descent (10 min).mkv
│ │ ├┈6 – 6 – Advanced Optimization (14 min).mkv
│ │ ├┈6 – 7 – Multiclass Classification_ One-vs-all (6 min).mkv
│ │ ├┈7 – 1 – The Problem of Overfitting (10 min).mkv
│ │ ├┈7 – 2 – Cost Function (10 min).mkv
│ │ ├┈7 – 3 – Regularized Linear Regression (11 min).mkv
│ │ ├┈7 – 4 – Regularized Logistic Regression (9 min).mkv
│ │ ├┈8 – 1 – Non-linear Hypotheses (10 min).mkv
│ │ ├┈8 – 2 – Neurons and the Brain (8 min).mkv
│ │ ├┈8 – 3 – Model Representation I (12 min).mkv
│ │ ├┈8 – 4 – Model Representation II (12 min).mkv
│ │ ├┈8 – 5 – Examples and Intuitions I (7 min).mkv
│ │ ├┈8 – 6 – Examples and Intuitions II (10 min).mkv
│ │ ├┈8 – 7 – Multiclass Classification (4 min).mkv
│ │ ├┈9 – 1 – Cost Function (7 min).mkv
│ │ ├┈9 – 2 – Backpropagation Algorithm (12 min).mkv
│ │ ├┈9 – 3 – Backpropagation Intuition (13 min).mkv
│ │ ├┈9 – 4 – Implementation Note_ Unrolling Parameters (8 min).mkv
│ │ ├┈9 – 5 – Gradient Checking (12 min).mkv
│ │ ├┈9 – 6 – Random Initialization (7 min).mkv
│ │ ├┈9 – 7 – Putting It Together (14 min).mkv
│ │ └┈9 – 8 – Autonomous Driving (7 min).mkv
│ ├─机器学习导论_42_上海交大(张志华)
│ │ ├┈1 基本概念.mp4
│ │ ├┈10 核定义.mp4
│ │ ├┈11 正定核性质.mp4
│ │ ├┈12 正定核应用.mp4
│ │ ├┈13 核主元分析.mp4
│ │ ├┈14 主元分析.mp4
│ │ ├┈15 主坐标分析.mp4
│ │ ├┈16 期望最大算法.mp4
│ │ ├┈17 概率PCA.mp4
│ │ ├┈18 最大似然估计方法.mp4
│ │ ├┈19 EM算法收敛性.mp4
│ │ ├┈2 随机向量.mp4
│ │ ├┈20 MDS方法.mp4
│ │ ├┈21 MDS中加点方法.mp4
│ │ ├┈22 矩阵次导数.mp4
│ │ ├┈23 矩阵范数.mp4
│ │ ├┈24 次导数.mp4
│ │ ├┈25 spectral clustering.mp4
│ │ ├┈26 K-means algorithm.mp4
│ │ ├┈27 Matr-x Completion.mp4
│ │ ├┈28 Fisher判别分析.mp4
│ │ ├┈29 谱聚类1 .mp4
│ │ ├┈3 随机向量性质.mp4
│ │ ├┈30 谱聚类2.mp4
│ │ ├┈31 Computational Methods1.mp4
│ │ ├┈32 Computational Methods2.mp4
│ │ ├┈33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
│ │ ├┈34 Kernel FDA.mp4
│ │ ├┈35 Linear classification1.mp4
│ │ ├┈36 Linear classification2.mp4
│ │ ├┈37 Naive Bayes方法.mp4
│ │ ├┈38 Support Vector Machines1.mp4
│ │ ├┈39 Support Vector Machines2.mp4
│ │ ├┈4 多元高斯分布.mp4
│ │ ├┈40 SVM.mp4
│ │ ├┈41 Boosting1.mp4
│ │ ├┈42 Boosting2.mp4
│ │ ├┈5 分布性质.mp4
│ │ ├┈6 条件期望.mp4
│ │ ├┈7 多项式分布.mp4
│ │ ├┈8 多元高斯分布及应用.mp4
│ │ └┈9 渐近性质.mp4
│ ├─机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)
│ │ ├┈1 – 1 – Course Introduction (10-58)(1).mp4
│ │ ├┈1 – 2 – What is Machine Learning (18-28).mp4
│ │ ├┈1 – 3 – Applications of Machine Learning (18-56)(1).mp4
│ │ ├┈1 – 4 – Components of Machine Learning (11-45)(1).mp4
│ │ ├┈1 – 5 – Machine Learning and Other Fields (10-21)(1).mp4
│ │ ├┈10 – 1 – Logistic Regression Problem (14-33).mp4
│ │ ├┈10 – 2 – Logistic Regression Error (15-58).mp4
│ │ ├┈10 – 3 – Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp4
│ │ ├┈10 – 4 – Gradient Descent (19-18)(1).mp4
│ │ ├┈11 – 1 – Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4
│ │ ├┈11 – 2 – Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4
│ │ ├┈11 – 3 – Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp4
│ │ ├┈11 – 4 – Multiclass via Binary Classification (11-35).mp4
│ │ ├┈12 – 1 – Quadratic Hypothesis (23-47).mp4
│ │ ├┈12 – 2 – Nonlinear Transform (09-52).mp4
│ │ ├┈12 – 3 – Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4
│ │ ├┈12 – 4 – Structured Hypothesis Sets (09-36).mp4
│ │ ├┈13 – 1 – What is Overfitting- (10-45).mp4
│ │ ├┈13 – 2 – The Role of Noise and Data Size (13-36).mp4
│ │ ├┈13 – 3 – Deterministic Noise (14-07).mp4
│ │ ├┈13 – 4 – Dealing with Overfitting (10-49).mp4
│ │ ├┈14 – 1 – Regularized Hypothesis Set (19-16).mp4
│ │ ├┈14 – 2 – Weight Decay Regularization (24-08).mp4
│ │ ├┈14 – 3 – Regularization and VC Theory (08-15).mp4
│ │ ├┈14 – 4 – General Regularizers (13-28).mp4
│ │ ├┈15 – 1 – Model Selection Problem (16-00).mp4
│ │ ├┈15 – 2 – Validation (13-24).mp4
│ │ ├┈15 – 3 – Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp4
│ │ ├┈15 – 4 – V-Fold Cross Validation (10-41).mp4
│ │ ├┈16 – 1 – Occam-s Razor (10-08).mp4
│ │ ├┈16 – 2 – Sampling Bias (11-50).mp4
│ │ ├┈16 – 3 – Data Snooping (12-28).mp4
│ │ ├┈16 – 4 – Power of Three (08-49).mp4
│ │ ├┈2 – 1 – Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp4
│ │ ├┈2 – 2 – Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp4
│ │ ├┈2 – 3 – Guarantee of PLA (12-37).mp4
│ │ ├┈2 – 4 – Non-Separable Data (12-55).mp4
│ │ ├┈3 – 1 – Learning with Different Output Space (17-26).mp4
│ │ ├┈3 – 2 – Learning with Different Data Label (18-12).mp4
│ │ ├┈3 – 3 – Learning with Different Protocol (11-09).mp4
│ │ ├┈3 – 4 – Learning with Different Input Space (14-13).mp4
│ │ ├┈4 – 1 – Learning is Impossible- (13-32).mp4
│ │ ├┈4 – 2 – Probability to the Rescue (11-33).mp4
│ │ ├┈4 – 3 – Connection to Learning (16-46).mp4
│ │ ├┈4 – 4 – Connection to Real Learning (18-06).mp4
│ │ ├┈5 – 1 – Recap and Preview (13-44).mp4
│ │ ├┈5 – 2 – Effective Number of Lines (15-26).mp4
│ │ ├┈5 – 3 – Effective Number of Hypotheses (16-17).mp4
│ │ ├┈5 – 4 – Break Point (07-44).mp4
│ │ ├┈6 – 1 – Restriction of Break Point (14-18).mp4
│ │ ├┈6 – 2 – Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4
│ │ ├┈6 – 3 – Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4
│ │ ├┈6 – 4 – A Pictorial Proof (16-01).mp4
│ │ ├┈7 – 1 – Definition of VC Dimension (13-10).mp4
│ │ ├┈7 – 2 – VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4
│ │ ├┈7 – 3 – Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp4
│ │ ├┈7 – 4 – Interpreting VC Dimension (17-13).mp4
│ │ ├┈8 – IT培训教材 1 – Noise and Probabilistic Target (17-01).mp4
│ │ ├┈8 – 2 – Error Measure (15-10).mp4
│ │ ├┈8 – 3 – Algorithmic Error Measure (13-46).mp4
│ │ ├┈8 – 4 – Weighted Classification (16-54).mp4
│ │ ├┈9 – 1 – Linear Regression Problem (10-08).mp4
│ │ ├┈9 – 2 – Linear Regression Algorithm (20-03).mp4
│ │ ├┈9 – 3 – Generalization Issue (20-34).mp4
│ │ └┈9 – 4 – Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp4
│ ├─机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)
│ │ ├─01_Linear_Support_Vector_Machine
│ │ ├─02_Dual_Support_Vector_Machine
│ │ ├─03_Kernel_Support_Vector_Machine
│ │ ├─04_Soft-Margin_Support_Vector_Machine
│ │ ├─05_Kernel_Logistic_Regression
│ │ ├─06_Support_Vector_Regression
│ │ ├─07_Blending_and_Bagging
│ │ ├─08_Adaptive_Boosting
│ │ ├─09_Decision_Tree
│ │ ├─10_Random_Forest
92领域资源网 │ ├─11_Gradient_Boosted_Decision_Tree
│ │ ├─12_Neural_Network
│ │ ├─13_Deep_Learning
│ │ ├─14_Radial_Basis_Function_Network
│ │ ├─15_Matrix_Factorization
│ │ └─16_Finale
│ ├─炼数成金-机器学习
│ │ ├─第1课 机器学习概论
│ │ ├─第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
│ │ ├─第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。案例:凯撒密码破译
│ │ ├─资料
│ │ ├┈机器学习第10周.rar
│ │ ├┈机器学习第11周.rar
│ │ ├┈机器学习第4周.rar
│ │ ├┈机器学习第5周.rar
│ │ ├┈机器学习第6周.rar
│ │ ├┈机器学习第7周.rar
│ │ ├┈机器学习第8周.rar
│ │ ├┈机器学习第9周.rar
│ │ └┈解压密码.TXT
│ ├─龙星计划_机器学
│ │ ├┈Lecture01(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture02(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture03(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture04(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture05(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture06(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture07(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture08(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture09(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture10(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture11(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture12(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture13(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture14(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture15(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture16(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture17(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture18(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ │ ├┈Lecture19_r(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
│ ├─模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)
│ │ ├┈01.概述.flv
│ │ ├┈02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.flv
│ │ ├┈03.聚类分析的概念、相似性测度.flv
│ │ ├┈04.相似性测度(二).flv
│ │ ├┈05.类间距离、准则函数.flv
│ │ ├┈06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法.flv
│ │ ├┈07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法.flv
│ │ ├┈08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法.flv
│ │ ├┈09.聚类算法实验.flv
│ │ ├┈10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.flv
│ │ ├┈11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.flv
│ │ ├┈12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.flv
│ │ ├┈13.一般情况下的判别函数权矢量算法.flv
│ │ ├┈14.非线性判别函数.flv
│ │ ├┈15.最近邻方法.flv
│ │ ├┈16.感知器算法实验.flv
│ │ ├┈17.最小误判概率准则.flv
│ │ ├┈18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.flv
│ │ ├┈19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.flv
│ │ ├┈20.Neyman—Pearson判决、实例.flv
│ │ ├┈21.概述、矩法估计、最大似然估计.flv
│ │ ├┈22.贝叶斯估计.flv
│ │ ├┈23.贝叶斯学习.flv
│ │ ├┈24.概密的窗函数估计方法.flv
│ │ ├┈25.有限项正交函数级数逼近法.flv
│ │ ├┈26.错误率估计.flv
│ │ ├┈27.小结.flv
│ │ ├┈28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.flv
│ │ ├┈29.概述、类别可分性判据(一).flv
│ │ ├┈30.类别可分性判据(二).flv
│ │ ├┈31.基于可分性判据的特征提取.flv
│ │ ├┈32.离散KL变换与特征提取.flv
│ │ ├┈33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.flv
│ │ ├┈34.特征选择中的直接挑选法.flv
│ │ └┈35.综合实验-图像中的字符识别.flv
│ ├─统计机器学习_41_上海交大(张志华)
│ │ ├┈01 概率基础.mp4
│ │ ├┈02 随机变量1.mp4
│ │ ├┈03 随机变量2.mp4
│ │ ├┈04 高斯分布.mp4
│ │ ├┈05 高斯分布例子.mp4
│ │ ├┈06 连续分布.mp4
│ │ ├┈07 jeffrey prior.mp4
│ │ ├┈08 scale mixture pisribarin.mp4
│ │ ├┈09 statistic interence.mp4
│ │ ├┈10 Laplace 变换.mp4
│ │ ├┈11 多元分布定义.mp4
│ │ ├┈12 概率变换.mp4
│ │ ├┈13 Jacobian.mp4
│ │ ├┈14 Wedge production.mp4
│ │ ├┈15 Wishart 分布.mp4
│ │ ├┈16 多元正态分布.mp4
│ │ ├┈17 统计量.mp4
│ │ ├┈18 矩阵元Beta分布.mp4
│ │ ├┈19 共轭先验性质.mp4
│ │ ├┈20 统计量 充分统计量.mp4
│ │ ├┈21 指数值分布.mp4
│ │ ├┈22 Entropy.mp4
│ │ ├┈23 KL distance.mp4
│ │ ├┈24 Properties.mp4
│ │ ├┈25 概率不等式1.mp4
│ │ ├┈26 概率不等式2.mp4
│ │ ├┈27 概率不等式1.mp4
│ │ ├┈28 概率不等式2.mp4
│ │ ├┈29 概率不等式3.mp4
│ │ ├┈30 John 引理.mp4
│ │ ├┈31 概率不等式.mp4
│ │ ├┈32 随机投影.mp4
│ │ ├┈33 Stochastic Convergence-概念.mp4
│ │ ├┈34 Stochastic Convergence-性质.mp4
│ │ ├┈35 Stochastic Convergence-应用.mp4
│ │ ├┈36 EM算法1.mp4
│ │ ├┈37 EM算法2.mp4
│ │ ├┈38 EM算法3.mp4
│ │ ├┈39 Bayesian Classification.mp4
│ │ ├┈40 Markov Chain Monte carlo1.mp4
│ │ └┈41 Markov Chain Monte carlo2.mp4
│ └┈南京大学周志华老师的一个讲普适机器学习的ppt【精品-ppt】.ppt
├─ML_机器学习应用班
│ ├─第八课
│ │ └┈8.mp4
│ ├─第二课
│ │ ├┈应用班2_1_1h44min.mp4
│ │ └┈应用班第二课第二部分 .mp4
│ ├─第九课
│ │ ├┈9-1.mp4
│ │ └┈9-2.mp4
│ ├─第六课
│ │ ├┈6-1.mp4
│ │ └┈6-2.mp4
│ ├─第七课
│ │ ├┈7-1.flv
│ │ └┈7-2.mp4
│ ├─第三课
│ │ └┈应用班第三节课.mp4
│ ├─第十课
│ │ └┈10.mp4
│ ├─第四课
│ │ ├┈第二部分.mp4
│ │ └┈应用班第四节课1_1h44_33.mp4
│ ├─第五课
│ │ ├┈5-1.mp4
│ │ └┈5-2.mp4
│ ├─第一课
│ │ ├┈第一课.mp4
│ │ └┈机器学习应用班第1课数学基础 (1).pdf
│ └┈机器学习应用班资料.zip
├─算法_10月机器学习算法班
│ ├─ppt
│ │ ├┈Thumbs.db
│ │ ├┈十月算法班第10讲:推荐系统.pdf
│ │ ├┈十月算法班第11讲:CTR预估.pdf
│ │ ├┈十月算法班第12讲:聚类和社交网络算法-10月机器学习算法班.pdf
│ │ ├┈十月算法班第13讲:机器学习算法之图模型初步.pdf
│ │ ├┈十月算法班第15讲:主体模型.pdf
│ │ ├┈十月算法班第16讲:人工神经网络.pdf
│ │ ├┈十月算法班第17讲:计算机视觉与卷积神经网络.pdf
│ │ ├┈十月算法班第18讲:循环神经网络与自然语言处理.pdf
│ │ ├┈十月算法班第19讲:深度学习框架与应用.pdf
│ │ ├┈十月算法班第1讲.pdf
│ │ ├┈十月算法班第20讲:采样与变分.pdf
│ │ ├┈十月算法班第2讲.pdf
│ │ ├┈十月算法班第3讲:凸优化初步.pdf
│ │ ├┈十月算法班第4节:最大熵模型与EM.pdf
│ │ ├┈十月算法班第5讲:决策树随机森林.pdf
│ │ ├┈十月算法班第8讲:机器学习中的特征工程—笔记版.pdf
│ │ └┈十月算法班第9讲:机器学习调优与融合.pdf
│ ├─源码
│ │ ├┈Image_seg.zip
│ │ └┈课程PPT与代码.zip
│ ├┈01.第1课 概率论与数理统计.mkv
│ ├┈02.第2课 矩阵和线性代数.mkv
│ ├┈03.第3课 凸优化.mkv
│ ├┈04.第4课 回归.mkv
│ ├┈05.第5课 决策树、随机森林.mkv
│ ├┈06.第6课 SVM.mkv
│ ├┈07.第7课 最大熵与EM算法.mkv
│ ├┈08.第8课 特征工程.mkv
│ ├┈09.第9课 模型调优.mkv
│ ├┈10.第10课 推荐系统.mkv
│ ├┈11.第11课 从分类到CTR预估.mkv
│ ├┈12.第12课 聚类.mkv
│ ├┈13.第13课 贝叶斯网络.mkv
│ ├┈14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mkv
│ ├┈15.第15课 主题模型.mkv
│ ├┈16.第16课 采样与变分.mkv
│ ├┈17.第17课 人工神经网络.mkv
│ ├┈18.第18课 深度学习之CNN.mkv
│ ├┈19.第19课 深度学习之RNN.mkv
│ └┈20.第20课 深度学习实践.mkv
└─算法_4月机器学习算法班
└─├─(01)机器学习与相关数学初步
└─│ ├┈(1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
└─│ └┈(1)机k7 器学习与相关数学初步.avi
└─├─(02)数理统计与参数估计
└─│ ├┈(2)数理统计与参数估计.avi
└─│ └┈(2)数理统计与参数估计.pdf
└─├─(03)矩阵分析与应用
└─│ ├┈(3)矩阵分析与应用.avi
└─│ └┈(3)矩阵分析与应用.pdf
└─├─(04)凸优化初步
└─│ ├┈(4)凸优化初步.avi
└─│ └┈(4)凸优化初步.pdf
└─├─(05)回归分析与工程应用
└─│ ├─课件和数据及代码
└─│ └┈(5)回归分析与工程应用.avi
└─├─(06)特征工程
└─│ ├─课件与数据及代码
└─│ └┈(6)特征工程.avi
└─├─(07)工作流程与模型调优
└─│ ├┈(7)工作流程与模型调优.avi
└─│ └┈(7)工作流程与模型调优.zip
└─├─(08)最大熵模型与EM算法
└─│ ├┈(8)最大熵模型与EM算法.avi
└─│ └┈(8)最大熵模型与EM算法.pdf
└─├─(09)推荐系统与应用
└─│ ├─(9)推荐系统与应用
└─│ └┈(9)推荐系统与应用.avi
└─├─(10)聚类算法与应用
└─│ ├┈(10)聚类算法与应用.avi
└─│ └┈(10)聚类算法与应用.pdf
└─├─(11)决策树随机森林和adaboost
└─│ ├─代码
└─│ ├┈(11)决策树随机森林adaboost.avi
└─│ └┈(11)决策树随机森林adaboost.pdf
└─├─(12)SVM
└─│ ├─(补充材料1)SVM补充视频
└─│ ├─(补充材料2)SVM的Python程序代码
└─│ ├┈(12)SVM.avi
└─│ ├┈(12)SVM.pdf
└─│ └┈(12)f1 支持向量机.ipynb
└─├─(13)贝叶斯方法
└─│ ├┈(13)贝叶斯方法.avi
└─│ ├┈(13)贝叶斯方法.pdf
└─│ └┈naive_bayes-master.zip
└─├─(14)主题模型
└─│ ├┈(14)主题模型.avi
└─│ ├┈(14)主题模型.pdf
└─│ ├┈(补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
└─│ ├┈(补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models – an empirical study of PLSA and LDA.pdf
└─│ └┈LDAClassify.zip
└─├─(15)贝叶斯推理采样与变分
└─│ ├┈(15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf
└─│ ├┈(15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
└─│ └┈gibbsGauss.py
└─├─(16)人工神经网络
└─│ ├┈(16)人工神经网络.avi
└─│ ├┈(16)人工神经网络.pdf
└─│ └┈Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
└─├─(17)卷积神经网络
└─│ ├┈(17)卷积神经网络.avi
└─│ └┈(17)卷积神经网络.pdf
└─├─(18)循环神经网络与LSTM
└─│ ├┈(18)循环神经网络和LSTM.avi
└─│ └┈(18)循环神经网络与LSTM.pdf
└─├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
└─│ ├┈(19)Caffe&Tensor 3c Flow&MxNet 简介.avi
└─│ └┈(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
└─├─(20)贝叶斯网络和HMM
└─│ ├┈(20)贝叶斯网络和HMM.avi
└─│ └┈(20)贝叶斯网络和HMM.pdf
└─└─(额外补充)词嵌入word embedding
└─└─├┈(额外补充)词嵌入word embedding.avi
└─└─└┈(额外补充)词嵌入原理及应用简介.pdf

92领域资源网免费下载最新最全学习设计视频教程资源虚拟资源项目网

anyShare分享到:
资源下载此资源下载价格为4.9资源币立即购买,VIP免费
收藏 (0) 打赏

感谢您的支持,我会继续努力的!

打开微信/支付宝扫一扫,即可进行扫码打赏哦,分享从这里开始,精彩与您同在
点赞 (0)

版权声明 1.所有学习教程,软件等。本站发布的内容仅用于学习经验和研究目的;请自觉下载后24小时内删除,严禁挪作他用。如果你喜欢教程,请支持正版教程软件,获得更好的正版服务。本网站所有内容均来自互联网,版权纠纷与本网站无关。如果您认为它侵犯了您的合法权益,请联系我们删除。 2.因不当转载或引用本网站内容而导致的民事纠纷、行政处理或其他损失,本网站概不负责。 3.本网站保留追究不遵守本声明或非法或恶意使用本网站内容者的法律责任的权利。

92领域资源网 IT培训教材 七月在线机器学习 https://92lyw.com/12022/

相关文章

官方客服团队

为您解决烦忧 - 24小时在线 专业服务