|
|
课程目录：8 U& L4 U. g; n* R+ ]7 H! `+ E
9 o- ~8 u$ s# T- \3 Z/ T1 基本概念.mp4
& k) y& `1 L9 L1 n* \10 核定义.mp4; m5 X* g4 w& A; g. V( Q# S
11 正定核性质.mp4; @) z" p) N% P1 r: L
12 正定核应用.mp4( @. [0 `3 R- [$ R/ W U
13 核主元分析.mp4
$ R) H4 s! k# R, G$ ~1 f14 主元分析.mp4
5 D6 w3 z4 U/ ^# L. T9 d15 主坐标分析.mp4
2 S/ @7 J4 p$ k; o8 K7 V3 i16 期望最大算法.mp4* }" o0 F% G0 }$ L* w M1 I1 A
17 概率PCA.mp47 a/ h3 }& J$ p9 b
18 最大似然估计方法.mp4% c' }8 {) v* V
19 EM算法收敛性.mp4$ P8 o6 P* e2 b- O9 F( \. [0 W, Z( u
2 随机向量.mp4
2 k1 w# p, ?& f5 i20 MDS方法.mp4( r9 Q3 \5 a2 n
21 MDS中加点方法.mp4
; i0 f( o% G4 I- p5 x, s22 矩阵次导数.mp4
6 Q4 j% z9 K5 w- r! P9 O/ x1 ?23 矩阵范数.mp4
$ t. V5 z4 P* j7 `9 y3 m4 h24 次导数.mp4
; f8 Z# Y( e7 r6 g, g25 spectral clustering.mp4. l( G1 a! `4 S5 j7 Q( F' D' l2 @
26 K-means algorithm.mp4, T' s9 q7 q+ P0 M3 t9 e5 F
27 Matr-x Completion.mp41 g* y5 i6 |5 u/ s; ]: S
28 Fisher判别分析.mp4- @' L9 _) v& ?! K# }2 \- o
29 谱聚类1 .mp48 E4 R7 ^& } ?0 X1 _* q- q
3 随机向量性质.mp4
& S! Z. S H ?9 K4 Y& c30 谱聚类2.mp4
6 y8 w% b+ u+ S! D: Z7 e. V31 Computational Methods1.mp48 S. C3 m) \# v0 |/ `. n" r* ]
32 Computational Methods2.mp4
) H2 n# j: @. X33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
3 \4 C, _/ w2 x" X) H34 Kernel FDA.mp4
8 [- D7 j. V1 v: @7 }( T- l35 Linear classification1.mp48 C& w) q! I4 V% E9 j( W
36 Linear classification2.mp4: y7 X% U' H* s5 F6 X" L
37 Naive Bayes方法.mp43 o& [# @) q5 b S! O$ I
38 Support Vector Machines1.mp4
5 D: x/ L7 t: P8 |# K& u, e, ~39 Support Vector Machines2.mp4. X% ~6 h5 j/ Q6 ?8 k! d4 F0 }, P
4 多元高斯分布.mp4
3 T- F( S' [, l) ^40 SVM.mp4% M5 K3 q, v5 @/ m4 w
41 Boosting1.mp48 n! b2 x' `+ D4 I+ e! w
42 Boosting2.mp48 ^. A; d$ y% O8 V& g2 m
5 分布性质.mp4
* I% a3 Z. x o8 I; |2 \6 A6 条件期望.mp4
% V0 ~" h: q+ w6 u, U) P7 多项式分布.mp4
. y A5 C/ h# k3 t8 多元高斯分布及应用.mp4
* O. V: r1 L. V9 渐近性质.mp4; M8 Z& h# V1 ? v
计机器学习_41_上海交大(张志华)>3 x* g6 l. W3 z# Z+ K9 Q
01 概率基础.mp44 e. [0 R" W3 d r0 ~- h
02 随机变量1.mp4
9 Y7 K! Z9 v* J* u1 W( r7 c, b3 ?03 随机变量2.mp4
. A3 T' n8 g" O0 o+ R/ {04 高斯分布.mp4$ B2 n/ I. A j4 e6 T7 s c
05 高斯分布例子.mp4% b6 \/ [1 d) r2 d- n( A! G
06 连续分布.mp4
9 X% X/ K) U. m+ z07 jeffrey prior.mp4
4 L+ p! n% q8 X- v9 }% b( _08 scale mixture pisribarin.mp44 {3 Z% D: B# r
09 statistic interence.mp48 Y; C" R9 [0 q
10 Laplace 变换.mp4
P: G# w3 D" J11 多元分布定义.mp4) ?4 i6 x5 @1 t, g: T+ b
12 概率变换.mp45 ]. r6 R) D3 [9 i# N+ E" M( V: N
13 Jacobian.mp4$ l- G& Q9 `4 M3 i+ |" c8 y
14 Wedge production.mp4! t9 |5 Z( S$ I8 z6 p
15 Wishart 分布.mp4
1 U" T/ d. ]- t9 e* t0 b9 j16 多元正态分布.mp4# ?; U& ^7 p9 X; Y
17 统计量.mp4
4 X Y! X' \( P! Z; j) [18 矩阵元Beta分布.mp47 p M* A0 v8 Z7 I* U. e6 C
19 共轭先验性质.mp44 W7 J7 t- I2 N6 H
20 统计量 充分统计量.mp44 k2 x6 z% K+ N' M
21 指数值分布.mp45 h: M- r; c8 ?& u2 C, o
22 Entropy.mp4) {2 v# l( K& M, A
23 KL distance.mp4
( {5 d# u( ~1 a! M24 Properties.mp4
4 O, l) X, n7 n0 b25 概率不等式1.mp4
9 K% ]" Y$ @ P26 概率不等式2.mp4/ A% n' Y4 x. _2 v
27 概率不等式1.mp4
% ?' ?! x4 Y3 b4 K+ h" ?28 概率不等式2.mp41 _, y# G$ L# u& s# t
29 概率不等式3.mp4
- k% A' S9 Q9 t6 b, ?: q' f0 `/ M30 John 引理.mp4
# N/ ^2 v$ K2 n: j5 ^* ~% C$ o31 概率不等式.mp4
" o x+ B0 Q. u4 F32 随机投影.mp4- Q' a7 o: q8 U$ n4 H
33 Stochastic Convergence-概念.mp4
/ I9 G4 e6 [4 M34 Stochastic Convergence-性质.mp48 K( [5 i! |9 K$ X4 Y
35 Stochastic Convergence-应用.mp4; l! A9 {, f- r% p7 u7 B' C5 ^* h+ {* i
36 EM算法1.mp45 h2 R3 U4 ?" C/ x
37 EM算法2.mp4
3 C/ U F) {1 d" Z- Y38 EM算法3.mp42 g1 \% Q' p; Z3 W/ u4 B$ r" w
39 Bayesian Classification.mp4
; ^# L( b3 s3 g40 Markov Chain Monte carlo1.mp4
: B2 g1 Z2 j+ ^2 |41 Markov Chain Monte carlo2.mp42 m- {# G! M8 r% o6 F4 \1 L
课程目录：- g$ M7 w# I4 U% j
# ~, e% k1 [+ d* q2 a1 p4 m
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
/ N/ e6 z# q, c/ e; f; k
" [7 k4 [4 J: b
7 z P4 T! w8 W% V4 Y* r; T [( k" F4 @* f- t
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2022-6-22 02:48:02
