机器学习 -移花宫 -武林禁地，闲人禁止入内

机器学习

虚拟机安装包以及注册机/CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso 4.5 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/16.采样.mp4 3.4 GB
第03阶段-算法基础提高篇-1-机器学习算法基础班-10课-16G/视频/09.贪心法和动态规划.mp4 2.8 GB
第03阶段-算法基础提高篇-4-机器学习深度学习之算法图论概率分治-16G/9.贪心法和动态规划.mp4 2.8 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/15.主题模型.mp4 2.7 GB
第03阶段-算法基础提高篇-2-机器学习算法强化班-10课-17.5G/10.面试精讲.mp4 2.5 GB
第02阶段-高等数学篇-1-机器学习基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G/视频教程/13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）/13 主题模型.mp4 2.5 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/14.EM算法重制完整版.mp4 2.4 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/13.贝叶斯网络.mp4 2.3 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/11.聚类.mp4 2.3 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/1.微积分和概率论.mp4 2.2 GB
第03阶段-算法基础提高篇-2-机器学习算法强化班-10课-17.5G/1.链表栈队列.mp4 2.1 GB
第03阶段-算法基础提高篇-2-机器学习算法强化班-10课-17.5G/2.字符串.mp4 2.1 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/2.数理统计与参数估计.mp4 2.1 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/10.降维.mp4 2.0 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/3.矩阵运算.mp4 2.0 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/4.凸优化.mp4 2.0 GB
第03阶段-算法基础提高篇-1-机器学习算法基础班-10课-16G/视频/03.数组.mp4 2.0 GB
第03阶段-算法基础提高篇-4-机器学习深度学习之算法图论概率分治-16G/03.数组.mp4 2.0 GB
第02阶段-高等数学篇-1-机器学习基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G/视频教程/04 广义线性回归和对偶优化/04 广义线性回归和对偶优化.mp4 2.0 GB

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2016年5月大数据实战教程(包含机器学习和实战项目)

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人工智能AI深度学习机器学习视频教程和源码17套

01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时1课程介绍（主题与大纲.flv 78.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时2AI时代首选Python.flv 20.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时3Python我该怎么学.flv 11.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时4人工智能的核心-机器学习.flv 22.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时5机器学习怎么学？.mp4 27.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时6算法推导与案例.mp4 28.7 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时10Numpy基础结构.mp4 40.3 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时11Numpy矩阵基础.mp4 25.2 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时12Numpy常用函数.mp4 52.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时13矩阵常用操作.mp4 38.8 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时14不同复制操作对比.mp4 40.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv 107.8 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时8课程数据，代码，PPT.txt 50 Bytes
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时9科学计算库Numpy.mp4 51.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时15Pandas数据读取.mp4 76.3 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时16Pandas索引与计算.mp4 59.2 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时17Pandas数据预处理实例.mp4 60.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时18Pandas常用预处理方法.mp4 46.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时19Pandas自定义函数.mp4 43.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时20Series结构.mp4 88.4 MB

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03_七月算法-三月机器学习基础_2015_邹博

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material/1.1微积分与概率论.pdf 1.6 MB
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机器学习理论研究

课程ppt/19_20_神经网络.pdf 6.6 MB
课程ppt/凸优化_CN.pdf 6.3 MB
课程ppt/凸优化_EN.pdf 5.8 MB
课程ppt/11.聚类.pdf 5.7 MB
课程ppt/16.采样_更新.pdf 4.8 MB
课程ppt/12.提升.pdf 4.2 MB
课程ppt/1.1微积分与概率论.pdf 4.1 MB
课程ppt/1.微积分与概率论原.pdf 3.8 MB
课程ppt/4.凸优化.pdf 3.8 MB
课程ppt/13.贝叶斯网络.pdf 3.8 MB
课程ppt/5.1回归.pdf 3.2 MB
课程ppt/6.1梯度下降和拟牛顿.pdf 3.0 MB
课程ppt/探秘2016校招笔试面试.pdf 2.7 MB
课程ppt/17.HMM.pdf 2.5 MB
课程ppt/9.1svm.pdf 2.4 MB
课程ppt/15.主题模型.pdf 2.3 MB
课程ppt/3.1矩阵运算.pdf 2.3 MB
课程ppt/14.EM.pdf 2.0 MB
课程ppt/18.条件随机场.pdf 1.6 MB
课程ppt/7.1最大熵模型.pdf 1.5 MB

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吴恩达机器学习.iso

吴恩达机器学习.iso 15.5 GB

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Python3入门机器学习经典算法与应用

第8章多项式回归与模型泛化/8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 233.4 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-3 训练数据集，测试数据集.mp4 223.7 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-5 超参数.mp4 217.3 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装.mp4 216.3 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 216.0 MB
第6章梯度下降法/6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 213.2 MB
第9章逻辑回归/9-5 决策边界.mp4 202.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4 199.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4 198.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4 197.2 MB
第6章梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4 194.4 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4 194.3 MB
第5章线性回归法/5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4 192.2 MB
第8章多项式回归与模型泛化/8-8 模型泛化与岭回归.mp4 189.0 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4 187.3 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-4 分类准确度.mp4 183.3 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 180.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4 177.4 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-5 高维数据映射为低维数据.mp4 176.8 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4 176.2 MB

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斯坦福大学-机器学习-中英字幕

斯坦福大学-机器学习-中英字幕.torrent 29.1 kB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第5集] 生成学习算法 .mp4 160.4 MB
[第5集] 生成学习算法 .mp4 160.4 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4 181.7 MB
[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4 181.7 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第6集] 朴素贝叶斯算法 .mp4 202.1 MB
[第6集] 朴素贝叶斯算法 .mp4 202.1 MB
[第7集] 最优间隔分类器问题 .mp4 207.5 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第10集] 特征选择 .mp4 230.5 MB
[第10集] 特征选择 .mp4 230.5 MB
[第1集] 机器学习的动机与应用 .mp4 241.6 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第4集] 牛顿方法 .mp4 255.1 MB
[第4集] 牛顿方法 .mp4 255.1 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第3集] 欠拟合与过拟合的概念 .mp4 255.7 MB
[第3集] 欠拟合与过拟合的概念 .mp4 255.7 MB
[第11集] 贝叶斯统计正则化 .mp4 259.6 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第11集] 贝叶斯统计正则化 .mp4 259.6 MB
[第16集] 马尔可夫决策过程 .mp4 286.0 MB

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斯坦福大学-机器学习-中英字幕

斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第14集] 主成分分析法 .mp4 313.9 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第15集] 奇异值分解 .mp4 303.0 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第8集] 顺序最小优化算法 .mp4 302.8 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第18集] 线性二次型调节控制 .mp4 300.3 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第20集] 策略搜索 .mp4 298.5 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第19集] 微分动态规划 .mp4 298.2 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第13集] 高斯混合模型 .mp4 293.2 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第17集] 离散与维数灾难 .mp4 291.8 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第9集] 经验风险最小化 .mp4 290.8 MB
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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第12集] K-means算法 .mp4 290.8 MB
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494上海交大机器学习导论共42讲(1-10讲)[www.study139.comVIP课程][经典！].rar

494上海交大机器学习导论共42讲(1-10讲)[www.study139.comVIP课程][经典！].rar 7.9 GB

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斯坦福大学-机器学习课程

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清华大学：机器学习（余凯、张潼）

10-optimization in machinelearning (tong).mp4 295.3 MB
04-linear classification (kai).mp4 267.9 MB
07-model combination (tong).mp4 264.4 MB
13-introduction to graphicalmodels (kai).mp4 261.2 MB
16-transfer learning and semisupervised lear....mp4 260.7 MB
19-learning on the web (tong).mp4 259.6 MB
03-overfitting and regularization(tong).mp4 255.3 MB
01-Introduction.mp4 250.9 MB
12-sparsity models (tong).mp4 249.4 MB
05-basis expansion and kernelmethods (kai).mp4 243.5 MB
09-overview of learning theory(tong).mp4 238.6 MB
02-linear model (tong).mp4 232.8 MB
15-feature learning and deeplearning (kai).mp4 232.2 MB
18-learning on images (kai).mp4 230.7 MB
14-structured learning (kai).mp4 223.4 MB
08-boosting and bagging (tong).mp4 219.9 MB
11-online learning (tong).mp4 217.9 MB
17-matrix factorization andrecommendations (....mp4 211.2 MB
06-model selection and evaluation(kai).mp4 142.2 MB
课件/lecture 18 learning on images (kai).pdf 43.9 MB

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机器学习（龙星-清华）

Lecture10.mp4 295.3 MB
Lecture04.mp4 267.9 MB
Lecture07.mp4 264.4 MB
Lecture13.mp4 261.2 MB
Lecture16.mp4 260.7 MB
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Lecture03.mp4 255.3 MB
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Lecture12.mp4 249.4 MB
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机器学习（龙星-清华）

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机器学习（龙星-清华）/lecture11.pdf 137.5 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture10.pdf 143.0 kB
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机器学习（龙星-清华）/lecture09.pdf 168.6 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture19.pdf 185.5 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture02.pdf 468.3 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture06.pdf 696.8 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture14.pdf 809.9 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture04.pdf 1.1 MB
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2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课压缩

2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课/资料/Python文本分析/[www.17zixueba.com]搜狗新闻语料/test.txt 19.2 MB
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机器学习01

机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/人脸识别-卧虎藏龙.avi 269.9 MB
机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/挑战不可能-狗脸识别1.flv 147.5 MB
机器学习转码视频/03.机器学习引入--大数据架构详解.itheima 147.3 MB
机器学习转码视频/11.机器学习入门--人工智能应用场景浅析.itheima 134.0 MB
机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.机器学习引入技术/无人机-物流无人机快递等-机器学习-杆的平衡学习过程.mp4 117.7 MB
机器学习转码视频/24.机器学习入门--监督学习详解.itheima 104.8 MB
机器学习转码视频/29.机器学习入门--手写体识别分析和代码演示.itheima 104.5 MB
机器学习转码视频/09机器学习引入--机器学习简单了解及应用场景.itheima 103.1 MB
机器学习转码视频/19.机器学习入门--机器学习概念2.itheima 95.0 MB
机器学习转码视频/05.机器学习引入--机器学习架构解释(以推荐系统为例).itheima 92.0 MB
机器学习转码视频/13.机器学习入门--人工智能、机器学习和深度学习的关系.itheima 91.1 MB
机器学习转码视频/18.机器学习入门--机器学习概念1.itheima 89.8 MB
机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/艾利克斯VS小度脑力新皇跨代识别助被拐儿童回家 170407 最强大脑_标清.mp4 86.6 MB
机器学习转码视频/12.机器学习入门--人工智能三次浪潮和发展.itheima 77.2 MB
机器学习转码视频/26.机器学习入门--半监督学习详解(了解).itheima 75.3 MB
机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.机器学习引入技术/百度杰作-“小度”横空出世，最强大脑名人堂能否完美PK“人机大战”。_标清.mp4 72.2 MB
机器学习转码视频/16.机器学习入门--基于规则的学习和基于模型的学习区别和联系.itheima 70.7 MB
机器学习转码视频/27.机器学习入门--强化学习详解(了解).itheima 70.7 MB
机器学习转码视频/21.机器学习入门--引出分类和回归问题.itheima 70.6 MB
机器学习转码视频/06.机器学习引入--究竟大数据时代究竟改变了什么.itheima 70.1 MB

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机器学习第八天价值

27晚上/晚3.Adaboost算法的例子学习.itheima 234.9 MB
27下午/8.Bagging算法图解.itheima 197.8 MB
27上午/1.昨日回顾.itheima 186.2 MB
27下午/9.Bagging算法知识点总结.itheima 172.1 MB
27上午/5.分类决策树的案例(Gini系数求解).itheima 163.1 MB
27晚上/晚8：KNN代码实战.itheima 155.7 MB
27晚上/晚7：KNN算法详解（三要素）.itheima 140.5 MB
27下午/2.泰坦尼克号问题的数据探索.itheima 135.2 MB
27上午/2.理解回归树.itheima 129.3 MB
27下午/4.泰坦尼克号对类别型数据的处理.itheima 120.1 MB
27上午/4.分类树的建树过程.itheima 118.5 MB
27晚上/晚2：AdaBoost算法详解.itheima 113.9 MB
27下午/6.保存模型并进行测试.itheima 101.2 MB
27上午/9.随机森林算法思想.itheima 91.2 MB
27晚上/晚6：KNN入门.itheima 89.9 MB
27下午/1.随机森林API.itheima 89.8 MB
27下午/7.集成学习算法简介.itheima 84.9 MB
27晚上/晚5：代码实战.itheima 82.7 MB
27下午/3.泰坦尼克号问题缺失值填充.itheima 74.1 MB
27上午/8.集成学习方法总结.itheima 73.4 MB

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Python机器学习应用-北京理工大学-礼欣、嵩天

【第一周】机器学习之无监督学习/单元1：聚类/0 聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查.mp4 103.6 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元1：聚类/1 聚类之Dbscan+学生月上网时间分布聚类实例.mp4 113.7 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元1：聚类/31省市居民家庭消费调查.py 844 Bytes
【第一周】机器学习之无监督学习/单元1：聚类/学生月上网时间分布聚类.py 1.1 kB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元2：降维/0 降维之PCA.mp4 80.6 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元2：降维/1 降维之NMF.mp4 87.7 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元2：降维/NMF、PCA-人脸图像特征抽取与对比.py 1.8 kB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元2：降维/PCA-鸢尾花数据集降维.py 790 Bytes
【第一周】机器学习之无监督学习/单元3：基于聚类的整图分割实例/0 实例：基于聚类的整图分割.mp4 62.6 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元3：基于聚类的整图分割实例/实例：基于聚类的整图分割.py 715 Bytes
【第一周】机器学习之无监督学习/学期课程导学/0 “机器学习”课程内容导学.mp4 81.3 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/学期课程导学/1 Sklearn库的安装.mp4 60.0 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/学期课程导学/2 Sklearn库标准数据集及基本功能.mp4 94.8 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/本周课程导学/0 无监督学习课程导学.mp4 121.1 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元7：强化学习/0 强化学习基础.mp4 126.3 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/0 实例：自主学习Flappy Bird游戏.mp4 30.5 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/1 Flappy Bird自主学习程序基本框架.mp4 130.2 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/2 相关库的介绍及安装.mp4 36.5 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/3 项目实战.mp4 166.0 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/4 训练结果展示.mp4 19.2 MB

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深度学习基础介绍机器学习

2 课程介绍机器学习介绍下.mp4 22.3 MB
26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 57.9 MB
12 神经网络算法应用下.mp4 60.4 MB
21 支持向量机SVM算法下.mp4 61.5 MB
17 非线性回归 Logistic Regression.mp4 62.3 MB
13 简单线性回归上.mp4 67.9 MB
7 最邻近规则分类KNN算法.mp4 68.0 MB
15 多元线性回归.mp4 68.4 MB
24 Kmeans算法.mp4 72.2 MB
10 支持向量机SVM上应用.mp4 74.5 MB
9 支持向量机SVM上.mp4 75.3 MB
22 回归中的相关度和决定系数.mp4 76.6 MB
23 回归中的相关性和R平方值应用.mp4 86.9 MB
1 课程介绍机器学习介绍上.mp4 87.7 MB
14 简单线性回归下.mp4 90.6 MB
5 决策树算法.mp4 95.2 MB
4 基本概念.mp4 97.0 MB
3 深度学习介绍.mp4 101.7 MB
20 支持向量机SVM算法下应用.mp4 101.7 MB
8 最邻近规则KNN分类应用.mp4 102.6 MB

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2014斯坦福大学机器学习mkv视频

1 - 1 - Welcome (7 min).mkv 12.3 MB
1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv 9.7 MB
1 - 3 - Supervised Learning (12 min).mkv 13.9 MB
1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv 17.2 MB
10 - 1 - Deciding What to Try Next (6 min).mkv 7.1 MB
10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv 8.8 MB
10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mkv 15.6 MB
10 - 4 - Diagnosing Bias vs. Variance (8 min).mkv 9.3 MB
10 - 5 - Regularization and Bias_Variance (11 min).mkv 13.0 MB
10 - 6 - Learning Curves (12 min).mkv 13.4 MB
10 - 7 - Deciding What to Do Next Revisited (7 min).mkv 8.5 MB
11 - 1 - Prioritizing What to Work On (10 min).mkv 11.6 MB
11 - 2 - Error Analysis (13 min).mkv 16.0 MB
11 - 3 - Error Metrics for Skewed Classes (12 min).mkv 13.7 MB
11 - 4 - Trading Off Precision and Recall (14 min).mkv 16.5 MB
11 - 5 - Data For Machine Learning (11 min).mkv 13.3 MB
12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv 17.2 MB
12 - 2 - Large Margin Intuition (11 min).mkv 12.2 MB
12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv 22.6 MB
12 - 4 - Kernels I (16 min).mkv 18.2 MB

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