【研究生机器学习课程-浙江大学】 夸克网盘 其他教程

教程/书籍 16小时前   267 2

研究生机器学习课程-浙江大学,夸克网盘资源,免费下载。


浙江大学的研究生机器学习课程,总共61课,比较系统的学习,毕竟是大学出的,对机器学习感兴趣的可以看看~


├── 1.机器学习课程(一)教科书介绍.mp4

├── 2.机器学习课程(二)成绩安排.mp4

├── 3.机器学习课程(三)概念介绍.mp4

├── 4.机器学习课程(四)这门课程的内容概述.mp4

├── 5.机器学习课程(五)没有免费午餐定理.mp4

├── 6.机器学习课程(六)支持向量机(线性模型)问题.mp4

├── 7.机器学习课程(七)支持向量机(线性模型)数学描述.mp4

├── 8.机器学习课程-8.支持向量机(线性模型)的图像展示.mp4

├── 9.机器学习课程-9.支持向量机(非线性模型)优化目标函数和限制条件.mp4

├── 10.机器学习课程-10.支持向量机(非线性模型) 低维到高维映射..mp4

├── 11.机器学习课程-11.支持向量机(非线性模型)原问题和对偶问题..mp4

├── 12.机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4

├── 13.机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍.mp4

├── 14.机器学习课程-14.支持向量机的应用 -- 兵王问题(规则介绍).mp4

├── 15.机器学习课程-15.支持向量机的应用 – 兵王问题 (参数设置).mp4

├── 16.机器学习课程-16.支持向量机的应用 – 兵王问题 (测试结果).mp4

├── 17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4

├── 18.机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题.mp4

├── 19.机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型.mp4

├── 20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4

├── 21.机器学习课程-21.人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬.q.mp4

├── 22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4

├── 23.机器学习课程-23.人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面.mp4

├── 24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4

├── 25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4

├── 26.机器学习课程 26 深度学习数据库准备.mp4

├── 27.机器学习课程 27 深度学习自编码器.mp4

├── 28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4

├── 29.机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络(AlexNet).mp4

├── 30.机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具(Caffe和Tensorflow).mp4

├── 31.机器学习课程-31.深度学习 – 近年来流行的网络结构.mp4

├── 32.机器学习课程-32.深度学习 – 卷积神经网络的应用.qsv..mp4

├── 33.机器学习课程_33_AlphaGo围棋规则.mp4

├── 34.机器学习课程-34.AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)..mp4

├── 35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4

├── 36.机器学习课程-36.强化学习(policy gradience).mp4

├── 37.机器学习课程_37__增强学习_(AlphaGo).mp4

├── 38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析(PCA).mp4

├── 39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升(AdaBoost).mp4

├── 40.机器学习课程-40.目标检测 (RCNN和FCN).mp4

├── 41.机器学习课程-41.概率分类法概述.mp4

├── 42.机器学习课程-42.概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器.mp4

├── 43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4

├── 44.机器学习课程-44.概率密度估计 – 高斯混合模型.mp4

├── 45.机器学习课程-45.EM算法(高斯混合模型和K-均值算法).mp4

├── 46.机器学习课程-46.K-均值算法在图像压缩方面的应用.mp4

├── 47.机器学习课程-47.高斯混合模型在说话人识别方面的应用.mp4

├── 48.机器学习课程-48.EM算法(收敛性证明).mp4

├── 49.机器学习课程 49语音识别概述.mp4

├── 50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4

 

 

最新回复 (2)
  • miaoyi
    7小时前
    人生若只如初见,何事秋风悲画扇
  • zjhgx
    6小时前
    感谢分享,太棒了
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