【理论基础】上海交大张志华机器学习导论高清视频教程

风萧皓月

课程简介：

机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能、信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。

2 L2 A+ R2 {8 d; k5 b3 }课程目录：
3 _/ j, J- O4 k8 C4 W
01基本概念.mp4
+ t' n3 ]4 w% F$ M3 n5 R& Z2 V02随机向量.mp4
03随机向量性质.mp4
- T; L/ F% D. A8 w9 m+ o" E& {04多元高斯分布.mp4
. {8 F. d0 M. e05分布性质.mp4
, Z. Z# H! ]% f$ k06条件期望.mp4
07多项式分布.mp4
08多元高斯分布及应用.mp4
. O& |8 [- r) i09渐进性质.mp4
. }3 W5 q& j+ H" D+ `8 |/ V10核定义.mp4
11正定核性质.mp4
) M( F4 P, ^6 P" j+ i12正定核应用.mp4
; E# g! j7 r  {1 r13核主元分析.mp4
14主元分析.mp4
& b& Y& d& @8 d15主坐标分析.mp4
) F8 j0 z2 b1 V2 M16期望最大算法.mp4
17概率PCA.mp4
5 r. L% P8 G2 \18最大似然估计方法.mp4
19EM算法收敛性.mp4
20MDS方法.mp4
21MDS中加点方法.mp4
22矩阵次导数.mp4
23T矩阵范数.mp4
24次导数.mp4
. J0 I' N6 @6 M1 K) @25spectral clustering.mp4
26K-means algorithm.mp4
2 ~1 l5 `9 z  M1 B27Matrix Completion.mp4
28Fisher判别分析.mp4
# C# S, I/ Q# T29谱聚类1.mp4
; T  w( h" m# g. p- R% T- m4 z3 s30谱聚类2.mp4
" D6 U8 C% u. Y31Computational Methods1.mp4
8 c1 j7 o2 @5 S& ]  V4 x6 W2 f32Computational Methods2.mp4
* F9 ^4 `9 a# X33Fisher Discriminant Analysis.mp4
& P5 \0 h5 v+ j: A) c34Kernel FDA.mp4
35Linear classification1.mp4
% U! @0 @, F: [- _36Linear classification2.mp4
, E# g7 P8 @3 D6 k37Naive Bayes方法.mp4
- i9 K2 V5 Y' |, P, d38Support Vector Machines1.mp4
% E' \) Q, z6 E. s8 s, Z8 V( S4 [39Support Vector Machines2.mp4
- E& m# a+ `9 g  ?40SUM.mp4
5 u8 b9 \" ~( ]2 G3 G" _4 A41Boosting1
' N" f& n, N' x) U1 n42Boosting2





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忍

谢谢 【理论基础】上海交大张志华机器学习导论高清视频教程

久日与至

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白金之子

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叮狗

【理论基础】上海交大张志华机器学习导论高清视频教程

hgj522

佩服佩服！

sonic

真的是太棒啦

ajiaayun

好资源收下了

Lucifer

学习了学习了学习了