【A0466】[java视频教程]7月机器学习中的数学第二期视频教程 it教程

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) {' w) S5 N+ C) @; f* a4 R
5 T  d7 Y/ X) G  }, q6 }Java视频教程目录：

│  第一课：微分学基本概念.mp4

│  第二课：微分学进阶.mp4

│  第三课：概率论简介.mp4

│  第四课：极大似然估计.mp4

│  第五课：线性代数基础.mp4

│  第六课：线性代数进阶.mp4

│  第七课：凸优化简介.mp4

│  第八课：优化的稳定性.mp4

│  第九课：从线性模型谈起的机器学习分类与回归.mp4

│  第十课：从信息论到工业界最爱的树模型.mp4

│

└─课件与代码

    │  Bayesian Reasoning and Machine Learning.pdf

    │  ESLII.pdf

    │  Gaussian Processes for Machine Learning.pdf

    │  Information Theory, Inference, and Learning Algorithms.pdf

    │  Machine Learning-A Probabilistic Perspective.pdf

    │  matrix cookbook.pdf

    │  MLE.pdf

    │  Pattern Recognition and Machine Learning.pdf

    │  PRML中文版.pdf javazx.com

    │  Python_SciPy_Cheat_Sheet_Linear_Algebra.pdf

    │  数学班第二期第8课代码示范.支持向量机.ipynb

    │  机器学习中的数学第二期 第1课微分学与梯度下降法.pdf

    │  机器学习中的数学第二期 第2课微分学进阶.pdf

    │  机器学习中的数学第二期 第5课-线性代数基础_.pdf

    │  机器学习中的数学第二期 第6课-线性代数进阶.pdf

    │  机器学习中的数学第二期 第7课凸优化简介.pdf

    │  机器学习中的数学第二期 第8课凸优化进阶.pdf

    │  机器学习中的数学第二期 第9课-机器学习分类问题与数学(上).pdf

    │  机器学习中的数学第二期 第10课-机器学习分类问题与数学(下).pdf

    │  机器学习中的数学第二期 机器学习数学 教材.rar

    │  

    ├─Lesson1_2

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    │     

    └─Lesson1_2作业 HW

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