全新升级第三代机器学习课程

01-28 08:32

全新升级第三代机器学习课程流形学习+强化学习+概念学习+神经网络+机器学习+课程答疑

全新升级第三代机器学习升级课程，融汇了最新总结的流形学习，强化学习，概念学习及神经网络课程，全新升级的机器学习等一系列课程，还对于有难度的章节和课程部分安排了课程答疑，以便汇总各类同学们学习中非常容易遇到的问题，帮助大家提高学习质量。同时课程为同学们提供了全面的课程配套学习资料，这样在结合视频课程学习，文档学习以及课程的答疑，相信同学们一定可以将机器学习这块技术难点攻克下来。 ===============课程目录=============== ├─1、机器学习的数学基础.flv ├─2、机器学习的数学基础.flv ├─3、机器学习的哲学.flv ├─4 、机器学习的数学基础..flv ├─5、经典机器学习模型.flv ├─6、经典机器学习模型.flv ├─7、经典机器学习模型.flv ├─8、线性模型.flv ├─9、线性模型.flv ├─10、核方法.flv ├─11、核方法.flv ├─12、统计学习.flv ├─13、统计学习.flv ├─14、统计学习.flv ├─15、统计学习.flv ├─16、无监督学习.flv ├─17、流形学习.flv ├─18、概念学习.flv ├─19、神经网络.flv ├─20、强化学习.flv ├─第10课_答疑.flv ├─第12课_答疑.flv ├─第15课_答疑.flv ├─第17课_答疑.flv ├─第18课_答疑.flv ├─第1课_答疑.flv ├─第20课_答疑.flv ├─第2课_答疑.flv ├─第3课_答疑.flv ├─第4课_答疑.flv ├─第5课_答疑.flv ├─第6课_答疑.flv ├─第7课_答疑.flv ├─第9课_答疑.flv (1)\02.资料；目录中文件数:41个 ├─10、核方法.pdf ├─12、统计学习.pdf ├─15、统计学习.pdf ├─16、无监督学习.pdf ├─1、机器学习的数学基础.pdf ├─2、机器学习的数学基础.pdf ├─3、机器学习的哲学.pdf ├─4、机器学习的数学基础.pdf ├─5、经典机器学习模型.pdf ├─6、经典机器学习模型.pdf ├─72-Guo-PRICAI.pdf ├─7、经典机器学习模型.pdf ├─8、线性模型.pdf ├─lda_exp.zip ├─lle.pdf ├─Logistic Regression.zip ├─Note11_Lagrange.pdf ├─Note12_Lagrange2.pdf ├─Note_10_GOLS.pdf ├─Note_13_MaxMargin.pdf ├─Note_14_Kernel.pdf ├─Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf ├─Note_16_ EM.pdf ├─Note_16_Expectation Maximization Algorithm.pdf ├─Note_17_Locally Linear Embedding.pdf ├─Note_3_LNorm.pdf ├─Note_4-GradientDescent.pdf ├─Note_5_NaiveBayes.pdf ├─Note_6_CART.pdf ├─Note_7_EnsembleLearning.pdf ├─Note_7_GBDT.pdf ├─Note_8_OLS.pdf ├─probability ( MIT Bertsekas).pdf ├─RandomForest.zip ├─第一课：相关资料chapter03.pdf ├─第一课：笔记Note_1_MachineLearningIntro.pdf ├─第一课：笔记Note_2_Geometric Interpretation of Determinant(1).pdf ├─第一课：笔记Note_3_LNorm(1).pdf ├─第五课_代码.zip ├─第六课_代码.zip ├─第六课_代码Py3.rar

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