05-机器学习
|____算法_4月机器学习算法班
|____(额外补充)词嵌入word embedding
|____(20)贝叶斯网络和HMM
|____(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
|____(18)循环神经网络与LSTM
|____(17)卷积神经网络
|____(16)人工神经网络
|____(15)贝叶斯推理采样与变分
|____(14)主题模型
|____(13)贝叶斯方法
|____(12)SVM
|____(11)决策树随机森林和adaboost
|____(10)聚类算法与应用
|____(09)推荐系统与应用
|____(08)最大熵模型与EM算法
|____(07)工作流程与模型调优
|____(06)特征工程
|____(05)回归分析与工程应用
|____(04)凸优化初步
|____(03)矩阵分析与应用
|____(02)数理统计与参数估计
|____(01)机器学习与相关数学初步
|____算法_10月机器学习算法班
|____源码
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|____20.第20课 深度学习实践.mkv
|____19.第19课 深度学习之RNN.mkv
|____18.第18课 深度学习之CNN.mkv
|____17.第17课 人工神经网络.mkv
|____16.第16课 采样与变分.mkv
|____15.第15课 主题模型.mkv
|____14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mkv
|____13.第13课 贝叶斯网络.mkv
|____12.第12课 聚类.mkv
|____11.第11课 从分类到CTR预估.mkv
|____10.第10课 推荐系统.mkv
|____09.第9课 模型调优.mkv
|____08.第8课 特征工程.mkv
|____07.第7课 最大熵与EM算法.mkv
|____06.第6课 SVM.mkv
|____05.第5课 决策树、随机森林.mkv
|____04.第4课 回归.mkv
|____03.第3课 凸优化.mkv
|____02.第2课 矩阵和线性代数.mkv
|____01.第1课 概率论与数理统计.mkv
|____ML_机器学习应用班
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|____统计机器学习_41_上海交大(张志华)
|____模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)
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|____机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)
|____机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)
|____机器学习导论_42_上海交大(张志华)
|____2014斯坦福大学机器学习mkv视频
|____南京大学周志华老师的一个讲普适机器学习的ppt【精品-ppt】.ppt
|____ML_9月机器学习在线班
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|____基础补习-概率-台湾大学叶柄成
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|____8_9_随机森林_SVM
|____9.支持向量机.mp4
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[ 05-机器学习 ] 由分享人 宵遣 于 2019-08-31 20:23 上传到百度网盘。此页面由蜘蛛程序自动抓取，以非人工方式自动生成，只作交流和学习使用。本网站本身不储存任何资源文件，其资源文件的安全性和完整性需要您自行判断，感谢您对本站的支持。
