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2018机器学习40讲,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-4-15 04:24:20 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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    开篇词|打通修炼机器学习的任督二脉

    01|频率视角下的机器学习

    02|贝叶斯视角下的机器学习

    03|学什么与怎么学

    04|计算学习理论

    05|模型的分类方式

    06|模型的设计准则

    07|模型的验证方法

    08|模型的评估指标

    09|实验设计

    10|特征预处理

    11|基础线忄生回归:一元与多元

    12|正则化处理:收缩方法与边际化

    13|线忄生降维:主成分的使用

    14|非线忄生降维:流形学习

    15|从回归到分类:联系函数与降维

    16|建模非正态分布:广义线忄生模型

    17|几何角度看分类:支持向量机

    18|从全局到局部:核技巧

    19|非参数化的局部模型:K近邻

    20|基于距离的学习:聚类与度量学习

    21|基函数扩展:属忄生的非线忄生化

    22|自适应的基函数:神经网络

    23|层次化的神经网络:深度学习

    24|深度编解码:表示学习

    25|基于特征的区域划分:树模型

    26|集成化处理:Boosting与Bagging

    27|万能模型:梯度提升与随机森林

    总结课|机器学习的模型体系

    28|最简单的概率图:朴素贝叶斯

    29|有向图模型:贝叶斯网络

    30|无向图模型:马尔可夫随机场

    31|建模连续分布:高斯网络

    32|从有限到无限:高斯过程

    33|序列化建模:隐马尔可夫模型

    34|连续序列化模型:线忄生动态系统

    35|精确推断:变量消除及其拓展

    36|确定近似推断:变分贝叶斯

    37|随机近似推断:MCMC

    38|完备数据下的参数学习:有向图与无向图

    39|隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型

    40|结构学习:基于约束与基于评分

    总结课|贝叶斯学习的模型体系

    结课|终有一天,你将为今天的付出骄傲





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  • TA的每日心情

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    发表于 2021-4-26 01:34:44 | 只看该作者
    正需要,支持楼主大人了!
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  • TA的每日心情
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    发表于 2021-11-1 12:19:01 | 只看该作者
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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