机器学习典藏课程

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机器学习典藏课程机器学及其matlab实现—从基础到实践国内外其他机器学习课程包

机器学习典藏课程机器学及其matlab实现—从基础到实践国内外其他机器学习课程包 =========== ├<国外机器学习> │ ├ │ │ ├Hello World – Machine Learning Recipes #1.mp4 │ │ ├Let’s Write a Pipeline – Machine Learning Recipes #4.mp4 │ │ ├Machine Learning over Coffee with a Googler.mp4 │ │ ├Visualizing a Decision Tree – Machine Learning Recipes #2.mp4 │ │ ├What Makes a Good Feature- – Machine Learning Recipes #3.mp4 │ │ ├<英文字幕> │ │ │ ├Hello World – Machine Learning Recipes #1.srt │ │ │ ├Let us Write a Pipeline – Machine Learning Recipes #4.srt │ │ │ ├Machine Learning over Coffee with a Googler.srt │ │ │ ├Visualizing a Decision Tree – Machine Learning Recipes #2.srt │ │ │ └What Makes a Good Feature – Machine Learning Recipes #3.srt │ │ ├<中文字幕> │ │ │ └Hello World – Machine Learning Recipes #1_chs.srt │ ├ │ │ ├cs229-lecture01.mp4 │ │ ├cs229-lecture02.mp4 │ │ ├cs229-lecture03.mp4 │ │ ├cs229-lecture04.mp4 │ │ ├cs229-lecture05.mp4 │ │ ├cs229-lecture06.mp4 │ │ ├cs229-lecture07.mp4 │ │ ├cs229-lecture08.mp4 │ │ ├cs229-lecture09.mp4 │ │ ├cs229-lecture10.mp4 │ │ ├cs229-lecture11.mp4 │ │ ├cs229-lecture12.mp4 │ │ ├cs229-lecture13.mp4 │ │ ├cs229-lecture14.mp4 │ │ ├cs229-lecture15.mp4 │ │ ├cs229-lecture16.mp4 │ │ ├cs229-lecture17.mp4 │ │ ├cs229-lecture18.mp4 │ │ ├cs229-lecture19.mp4 │ │ ├cs229-lecture20.mp4 │ │ └MachineLearningAllMaterials.zip │ ├<斯坦福大学-机器学习课程-中英字幕> │ │ ├[斯坦福大学-机器学习课程].materials.rar │ │ ├10特征选择.mp4 │ │ ├11贝叶斯统计正则化.mp4 │ │ ├12K-means算法.mp4 │ │ ├13高斯混合模型.mp4 │ │ ├14主成分分析法.mp4 │ │ ├15奇异值分解.mp4 │ │ ├16马尔可夫决策过程.mp4 │ │ ├17离散与维数灾难.mp4 │ │ ├18线性二次型调节控制.mp4 │ │ ├19微分动态规划.mp4 │ │ ├1机器学习的动机与应用.mp4 │ │ ├20策略搜索.mp4 │ │ ├2监督学习应用.梯度下降.mp4 │ │ ├3欠拟合与过拟合的概念.mp4 │ │ ├4牛顿方法.mp4 │ │ ├5生成学习算法.mp4 │ │ ├6朴素贝叶斯算法.mp4 │ │ ├7最优间隔分类器问题.mp4 │ │ ├8顺序最小优化算法.mp4 │ │ └9经验风险最小化.mp4 ├<机器学及其matlab实现—从基础到实践> │ ├<第八周> │ │ ├Class_8.mp4 │ │ ├Class_8.pdf │ │ ├Class_8_Code.rar │ │ ├MacOS_precompiled-WITHOUT_SOURCE-v0.02.tar │ │ └Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02-.zip │ ├<第二周> │ │ ├Class_2.mp4 │ │ ├Class_2.pdf │ │ └Class_2_Code.rar │ ├<第九周> │ │ ├Class_9.mp4 │ │ ├Class_9.pdf │ │ └Class_9_Code.rar │ ├<第六周> │ │ ├Class_6.mp4 │ │ ├Class_6.pdf │ │ └Class_6_Code.rar │ ├<第七周> │ │ ├Class_7.mp4 │ │ ├Class_7.pdf │ │ └Class_7_Code.rar │ ├<第三周> │ │ ├Class_3.mp4 │ │ ├Class_3.pdf │ │ ├Class_3_Code.rar │ │ └Homework_Dataset.rar │ ├<第十二周> │ │ ├Class_12.mp4 │ │ ├Class_12.pdf │ │ └Class_12_Code.rar │ ├<第十三周> │ │ ├Class_13.mkv │ │ ├Class_13.pdf │ │ ├Class_13_Code.rar │ │ └References.rar │ ├<第十一周> │ │ ├Class_11.mkv │ │ ├Class_11.pdf │ │ └Class_11_Code.rar │ ├<第十周> │ │ ├Class_10.mp4 │ │ ├Class_10.pdf │ │ └Class_10_Code.rar │ ├<第四周> │ │ ├Class_4.mp4 │ │ ├Class_4.pdf │ │ ├Class_4_Code.rar │ │ └Homework_Dataset.rar │ ├<第五周> │ │ ├Class_5.mp4 │ │ ├Class_5.pdf │ │ └Class_5_Code.rar │ ├<第一周> │ │ ├Class_1.mp4 │ │ ├Class_1.pdf │ │ ├Class_1_Code.rar │ │ └MATLAB揭秘.pdf ├<其他参考> │ ├<25种人工神经网络模型matlab源码> │ │ ├chapter12.png │ │ ├chapter12_01.png

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