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机器学习40讲

【5346】-机器学习40讲

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  • 资源简介:机器学习40讲
  • 详细描述

    机器学习40讲

    课程内容:
    180623-09实验设计htm
    180828-36确定近似推断:变分贝叶斯.html
    180616-06_模型的设计准则htm
    180626-10特征预处理htm
    180901-38完备数据下的参数学习:有向图与无向图htm
    180714-18从全局到局部:核技巧html
    180816-31_建模连续分布:高斯网络htm
    180811-29有向图模型:贝叶斯网络htm
    180705-14非线性降錐:流形学习html
    180807-总结课_机器学习的模型体系htm
    180728-24深度编解码:表示学习html
    180726-23层次化的神经网络:深度学习.html
    180630-12正则化处理:收缩方法与边际化htm
    180707-15_从回归到分类:联系函数与降维htm
    18061907模型的验证方法html
    180604开篇词打通修炼机器学习的任督二脉htm
    180605-01频率视角下的机器学习htm
    80821-33序列化建模:隐马尔可夫模型htm
    180823-34连续序列化模型:线性动态系统htm
    180804-27_万能模型:梯度提升与随机森林htm
    180628-11基础线性回归:一元与多元htm
    180724-22自适应的基函数:神经网络html
    80710-16_建模非正态分布:广义线性模型htm
    180717-19非参数化的局部模型:K近html
    180721-21_基函数扩展:属性的非线性化htm
    180911课_终有一天,你将为今天的付出骄傲htm
    180621-08模型的评估指标htm
    180818-32从有限到无限:高斯过程html
    180719-20基于距离的学习:聚美与度量学习htm
    180712-17几何角度看分类:支持向量机htm
    180703-13性降錐:主成分的使用html
    180614-05模型的分美方式htm
    180802-26集成化处理: boosting.与 Bagging. htm
    180731-25基于待征的区域划分:树模型htm
    180908-总结课_贝叶斯学习的模型体系htm
    180830-37随机近似推断: MCMC.html
    180609-03学什么与怎么学htm
    180809-28最简单的概率图:朴素贝叶斯htm
    180904-39隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型htm
    180612-04计算学习理论htm
    18090640结构学习:基于约束与基于评分html
    180607-02贝叶斯视角下的机器学习htm
    180825-35精确推断:变量消除及其拓展.htm
    180814-30无向图模型:马尔可夫随机场htm

     

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