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[Python人工智能] 【0186】小象学院-机器学习全新升级版I

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【0186】小象学院-机器学习全新升级版
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【课程目录】
├──视频  
|   ├──01.机器学习中的数学基础.mp4  773.58M
|   ├──02.机器学习的数学基础.mp4  770.85M
|   ├──03.机器学习中的哲学.mp4  810.11M
|   ├──04.机器学习中的数学基础.mp4  797.14M
|   ├──05.经典机器学习模型.mp4  734.39M
|   ├──06.经典机器学习模型.mp4  747.97M
|   ├──07.经典机器学习模型.mp4  203.79M
|   ├──08.线性模型.mp4  779.33M
|   ├──09.线性模型.mp4  760.53M
|   ├──10.核方法.mp4  865.56M
|   ├──11.核方法.mp4  850.92M
|   ├──12.统计学习.mp4  827.14M
|   ├──13.统计学习.mp4  833.58M
|   ├──14.统计学习(1).mp4  653.77M
|   ├──14.统计学习.mp4  653.77M
|   ├──15.统计学习(1).mp4  782.73M
|   ├──15.统计学习.mp4  782.73M
|   ├──16.无监督学习.mp4  812.54M
|   ├──17.流形学习.mp4  820.86M
|   ├──18.概念学习.mp4  736.92M
|   ├──19.神经网络.mp4  673.06M
|   └──20.强化学习.mp4  650.06M
├──资料
|   ├──10、核方法.pdf  1.53M
|   ├──11、核方法.pdf  1.05M
|   ├──12、统计学习.pdf  1.77M
|   ├──16、无监督学习.pdf  2.11M
|   ├──1、机器学习的数学基础.pdf  2.53M
|   ├──2、机器学习的数学基础.pdf  2.75M
|   ├──3、机器学习的哲学.pdf  3.76M
|   ├──4、机器学习的数学基础.pdf  788.73kb
|   ├──5、经典机器学习模型.pdf  1.90M
|   ├──6、经典机器学习模型.pdf  963.25kb
|   ├──7.2、Guo-PRICAI.pdf  362.29kb
|   ├──7、经典机器学习模型.pdf  995.23kb
|   ├──8、线性模型.pdf  1.14M
|   ├──lle.pdf  635.76kb
|   ├──Logistic Regression.zip  7.84M
|   ├──Note11_Lagrange.pdf  917.52kb
|   ├──Note12_Lagrange2.pdf  917.41kb
|   ├──Note_13_MaxMargin.pdf  910.57kb
|   ├──Note_14_Kernel.pdf  308.46kb
|   ├──Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf  589.46kb
|   ├──Note_16_ EM.pdf  961.85kb
|   ├──Note_17_Locally Linear Embedding.pdf  532.91kb
|   ├──Note_1_MachineLearningIntro.pdf  738.11kb
|   ├──Note_2_Geometric Interpretation of Determinant.pdf  215.22kb
|   ├──Note_3_LNorm.pdf  332.55kb
|   ├──Note_4-GradientDescent.pdf  1.22M
|   ├──Note_5_NaiveBayes.pdf  413.24kb
|   ├──Note_7_EnsembleLearning.pdf  743.04kb
|   ├──Note_9_OLS.pdf  588.14kb
|   ├──probability ( MIT Bertsekas)(1).pdf  2.07M
|   ├──probability ( MIT Bertsekas).pdf  2.07M
|   ├──RandomForest.zip  10.67M
|   └──第五课_代码.zip  17.09M



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zhuduotao | 10-11 10:39:30 | 显示全部楼层
我就看一看
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lifzhe | 10-25 17:35:07 | 显示全部楼层
很好, 正是我需要的
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