七月3月机器学习在线班

教程詳情

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教程目錄：
├─01 微積分與概率論基礎
│ 01 微積分與概率論基礎.mp4
│ 七月算法數理統計.flv
│ 七月算法概率論.flv
│ 七月算法概率面試題精講.flv
│
├─02 參數估計與矩陣運算基礎
│ 02 參數估計與矩陣運算基礎.mp4
│ 七月算法矩陣運算修改版.flv
│
├─03 凸優化基礎
│ 03 凸優化基礎.mp4
│ 七月算法凸優化.flv
│
├─04 廣義線性回歸和對偶優化
│ 04 廣義線性回歸和對偶優化.mp4
│
├─05 牛頓、拟牛頓、梯度下降、随機梯度下降(SGD)
│ 05 梯度下降和拟牛頓.mp4
│
├─06 熵、最大熵模型MaxEnt、改進的叠代尺度法IIS
│ 06 最大熵模型.mp4
│
├─07 聚類（k-means、層次聚類、譜聚類等）
│ 07 聚類方法.mp4
│ 七月算法 Kmeans聚類.flv
│ 七月算法譜聚類.flv
│
├─08 K近鄰、決策樹、随機森林(random decision forests)
│ 08 決策樹和随機森林.mp4
│
├─09 Adaboost
│ 09 Adaboost.mp4
│ 七月算法 Adaboost.flv
│
├─10 樸素貝葉斯、與貝葉斯網絡
│ 10 貝葉斯網絡.mp4
│ 七月算法貝葉斯網絡.flv
│ 七月算法貝葉斯網絡節選.flv
│
├─11 支持向量機（最大間隔分類、拉格朗日乘值、對偶問題、損失函數、最優化理論、SMO）
│ 11 支持向量機.mp4
│ 七月算法 SVM數據試驗.flv
│ 七月算法支持向量機(上).flv
│ 七月算法支持向量機(下).flv
│ 七月算法支持向量機(中).flv
│
├─12 EM、混合高斯模型
│ 12 EM.mp4
│ 七月算法 18分鍾理解EM算法.mp4
│ 七月算法 EM.flv
│ 七月算法感性理解EM算法-GMM.mp4
│
├─12 衣服推薦系統
│ 12 衣服推薦系統by黃高樂.mp4
│
├─13 主題模型（概率潛語義分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
│ 13 主題模型.mp4
│ 七月算法主題模型(上).flv
│ 七月算法主題模型(下).flv
│ 七月算法主題模型(中).flv
│
├─14.15 馬爾科夫鏈、隐馬爾可夫模型HMM、采樣
│ 15 IP與MCMC(上).mp4
│ 15 IP與MCMC(下).mp4
│ 15 IP與MCMC(中).mp4
│
├─16 馬爾可夫随機場(Markov Random Field)、條件随機場CRF
│ 七月算法條件随機場(上).flv
│ 七月算法條件随機場(下).flv
│ 七月算法條件随機場(中).flv
│
├─17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、獨立成分分析ICA
│ 17 PCA-SVD(上).mp4
│ 17 PCA-SVD(下).mp4
│ 17 PCA-SVD(中).mp4
│
├─18 卷積神經網絡(CNN)、深度學習淺析
│ 18 CNN.mp4
│
├─19 變分推斷方法
└─20 知識圖譜
20 代碼實現.mp4