课程清单 百度云网盘下载

• 00.开篇词 _ 打通修炼机器学习的任督二脉.mp3
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• 01 _ 频率视角下的机器学习.mp3
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• 02 _ 贝叶斯视角下的机器学习.mp3
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• 03 _ 学什么与怎么学.mp3
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• 04 _ 计算学习理论.mp3
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• 05 _ 模型的分类方式.mp3
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• 06 _ 模型的设计准则.mp3
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• 07 _ 模型的验证方法.mp3
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• 08 _ 模型的评估指标.mp3
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• 09 _ 实验设计.mp3
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• 10 _ 特征预处理.mp3
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• 11 _ 基础线性回归：一元与多元.mp3
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• 12 _ 正则化处理：收缩方法与边际化.mp3
• 12 _ 正则化处理：收缩方法与边际化.pdf
• 13 _ 线性降维：主成分的使用.mp3
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• 14 _ 非线性降维：流形学习.mp3
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• 15 _ 从回归到分类：联系函数与降维.mp3
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• 16 _ 建模非正态分布：广义线性模型.mp3
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• 17 _ 几何角度看分类：支持向量机.mp3
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• 18 _ 从全局到局部：核技巧.mp3
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• 19 _ 非参数化的局部模型：K近邻.mp3
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• 20 _ 基于距离的学习：聚类与度量学习.mp3
• 20 _ 基于距离的学习：聚类与度量学习.pdf
• 21 _ 基函数扩展：属性的非线性化.mp3
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• 22 _ 自适应的基函数：神经网络.mp3
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• 23 _ 层次化的神经网络：深度学习.mp3
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• 24 _ 深度编解码：表示学习.mp3
• 24 _ 深度编解码：表示学习.pdf
• 25 _ 基于特征的区域划分：树模型.mp3
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• 26 _ 集成化处理：Boosting与Bagging.mp3
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• 27 _ 万能模型：梯度提升与随机森林.mp3
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• 27-2总结课 _ 机器学习的模型体系.mp3
• 27-2总结课 _ 机器学习的模型体系.pdf
• 28 _ 最简单的概率图：朴素贝叶斯.mp3
• 28 _ 最简单的概率图：朴素贝叶斯.pdf
• 29 _ 有向图模型：贝叶斯网络.mp3
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• 30 _ 无向图模型：马尔可夫随机场.mp3
• 30 _ 无向图模型：马尔可夫随机场.pdf
• 31 _ 建模连续分布：高斯网络.mp3
• 31 _ 建模连续分布：高斯网络.pdf
• 32 _ 从有限到无限：高斯过程.mp3
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• 33 _ 序列化建模：隐马尔可夫模型.mp3
• 33 _ 序列化建模：隐马尔可夫模型.pdf
• 34 _ 连续序列化模型：线性动态系统.mp3
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• 35 _ 精确推断：变量消除及其拓展.mp3
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• 36 _ 确定近似推断：变分贝叶斯.mp3
• 36 _ 确定近似推断：变分贝叶斯.pdf
• 37 _ 随机近似推断：MCMC.mp3
• 37 _ 随机近似推断：MCMC.pdf
• 38 _ 完备数据下的参数学习：有向图与无向图.mp3
• 38 _ 完备数据下的参数学习：有向图与无向图.pdf
• 39 _ 隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.mp3
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• 40 _ 结构学习：基于约束与基于评分.mp3
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• 41.总结课 _ 贝叶斯学习的模型体系.mp3
• 41.总结课 _ 贝叶斯学习的模型体系.pdf
• 结课 _ 终有一天，你将为今天的付出骄傲.mp3
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