|
|
Java视频教程名称：人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉视频教程 人工智能视频教程
' t! ` e6 D) ?# H r' W$ s百度网盘下载链接：$ s0 }7 m& B/ F8 `
[/hide]
* ]2 h4 Q& W3 |* L W* A, @8 V密码: 7zqh【解压密码：vbdeNm9ilcJPV8Cw】
$ {/ s' J* T" [集数合计：40讲' R- A [8 W- L* Y
5 l. `- s4 D. i2 y! `9 V9 l
1 y ~6 d: X6 {0 D链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：40069106
: U: S% b# _, d2 b如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/tpgao_wmcard-wmcard.html& F( S/ g: M4 J1 \9 C2 J
VIP说明： 月度VIP：使用期限30天% K( J7 Y# O- U6 b- j ?9 A1 P8 H
年度VIP：使用期限365天
) G& {3 J* r0 E$ b x 终身VIP：使用期限永久4 B" d2 N) v# K$ X
4 t" B- c2 i, N7 ?9 a7 N
Java视频教程详情描述：
6 Y3 W6 L% M# s. vA0306《人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉视频教程》人工智能是一门非常具有挑战的科学，学习人工智能必须具备一定的计算机知识，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。本视频将从多角度深入讲解人工智能、机器学习等相关实施要点。
0 Z% I4 L2 p& D1 O! d8 z) a) t) _9 Z8 K S" u# d0 [( g
Java视频教程目录：( |3 P" u2 a/ z6 M1 a0 ?1 u
180604-开篇词 _ 打通修炼机器学习的任督二脉5 m7 P) |& ?3 ?4 G
180605-01 _ 频率视角下的机器学习
3 j) _" K. D9 d8 X1 C180607-02 _ 贝叶斯视角下的机器学习6 y5 d8 q1 }# d
180609-03 _ 学什么与怎么学
, u1 Q9 Q5 J3 K9 _# A2 U180612-04 _ 计算学习理论+ Z; X! K/ i/ o: U. H2 i( \; K/ a
180614-05 _ 模型的分类方式! `8 q% |1 j3 L% X- S3 P# S
180616-06 _ 模型的设计准则' K, X3 S: ^0 l
180619-07 _ 模型的验证方法
( j* _! J) ] @) x. J7 ~180621-08 _ 模型的评估指标* K2 g) M: n3 T
180623-09 _ 实验设计, ?6 v9 O* O9 G. v
180626-10 _ 特征预处理6 D2 f7 \+ Y) t9 ^3 K" X8 A# |
180628-11 _ 基础线性回归：一元与多元& [/ ^- D1 Y) Z( Y
180630-12 _ 正则化处理：收缩方法与边际化
3 Y1 u# J3 Y# d) I. g2 M7 @0 K180703-13 _ 线性降维：主成分的使用' H: Y# C `' v, r V
180705-14 _ 非线性降维：流形学习& a m3 w0 ]" [3 z: n" R& h
180707-15 _ 从回归到分类：联系函数与降维
5 i4 i' k% h* e' z& i0 a& {180710-16 _ 建模非正态分布：广义线性模型
: n- D3 ? z9 j8 C/ c4 I180712-17 _ 几何角度看分类：支持向量机
4 x/ y' p7 _# a0 m% [+ K180714-18 _ 从全局到局部：核技巧
; [! z) Y+ }! H N Z% d# a180717-19 _ 非参数化的局部模型：K近邻
1 p1 M& Y6 y+ w' N7 B; ?" Z2 j% c% B180719-20 _ 基于距离的学习：聚类与度量学习9 O1 @% x. n' W. a" y9 \' ~! ?
180721-21 _ 基函数扩展：属性的非线性化
, I5 c2 k0 j q7 A4 S( o+ [$ S180724-22 _ 自适应的基函数：神经网络
) W2 b3 _: z+ N5 @, G2 Z0 |180726-23 _ 层次化的神经网络：深度学习* `1 P4 v& g) u% F& o
180728-24 _ 深度编解码：表示学习
) L/ b2 a2 ~: _$ g180731-25 _ 基于特征的区域划分：树模型
9 W" b0 r, }) y6 M- @, K4 I180802-26 _ 集成化处理：Boosting与Bagging
" C& i0 t. D D4 w3 i180804-27 _ 万能模型：梯度提升与随机森林
4 @; ]6 M7 t8 v3 |180807-总结课 _ 机器学习的模型体系
; J5 S1 K ]/ w' J180809-28 _ 最简单的概率图：朴素贝叶斯
1 R. L4 I( ^& j3 m180811-29 _ 有向图模型：贝叶斯网络& T# z0 I; x4 A+ [
180814-30 _ 无向图模型：马尔可夫随机场# F/ s, f# o9 r, S% { N
180816-31 _ 建模连续分布：高斯网络& C8 n7 B5 k3 n* f
180818-32 _ 从有限到无限：高斯过程* k" q1 I$ W0 e; d9 Y/ }# x/ v
180821-33 _ 序列化建模：隐马尔可夫模型% K3 u3 w0 ~" ]# B& Z
180823-34 _ 连续序列化模型：线性动态系统# e! X, L8 d# F: l
180825-35 _ 精确推断：变量消除及其拓展" i% p1 D& r Y( O6 y
180828-36 _ 确定近似推断：变分贝叶斯+ p' b/ s' c s$ ]6 T: b1 H8 \. E$ i
180830-37 _ 随机近似推断：MCMC9 M0 H0 a, Z) g! c, b
180901-38 _ 完备数据下的参数学习：有向图与无向图
, y8 _# R% O1 c, A# g180904-39 _ 隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型
, L' F# a8 u/ E. Y180906-40 _ 结构学习：基于约束与基于评分4 c$ s9 C( W0 a+ S4 t! L
180908-总结课 _ 贝叶斯学习的模型体系' z) \4 W g2 z% _3 d* } i
180911-结课 _ 终有一天，你将为今天的付出骄傲
' N& X, t- z% D& A m- N$ ]
3 ]( y3 S. n p1 \2 C0 c8 v% T2 x, J8 ]
|
|
[复制链接]
发表于 2019-1-6 00:21:40
发表于 2019-1-6 09:26:45
