大数据机器学习【2021秋】 - 猎人搜索 轻松搜寻全网资源

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• file:(8.1)--第六章Logistic回归.pdf
• file:(20.1)--第20讲深度学习优化方法.pdf
• file:(13.1)--第九章EM算法.pdf
• file:(18.1)--第18讲神经网络和深度学习.pdf
• file:(1.1)--概述-20190919.pdf
• file:(2.1)--第一章统计学习及监督学习概论-2019.pdf
• file:[10.3.1]--2.核函数和非线性支持向量机.mp4
• file:[10.4.1]--3.序列最小最优化算法.srt
• file:[10.1.1]--开头.mp4
• file:[8.3.1]--2.最大熵模型.srt
• file:[20.1.1]--1.深度学习的优化问题.mp4
• file:[13.4.1]--3.EM算法的收敛性.mp4
• file:[13.5.1]--4.EM算法在高斯混合模型学习中的应用.srt
• file:[5.5.1]--3.3原型聚类密度聚类.mp4
• file:[12.1.1]--1.提升方法adaboost算法.srt
• file:[12.2.1]--2.Adaboost算法的训练误差分析.mp4
• file:(12.5.1)--第八章adaboost.pdf
• file:[3.6.1]--6.ROC和AUC曲线.srt
• file:[3.10.1]--10.偏差和方差.mp4
• file:[7.2.1]--1.决策树模型与学习基本概念.mp4
• file:[7.6.1]--5.CART算法.mp4
• file:[11.6.1]--5.流型学习和度量学习.srt
• file:[17.2.1]--1.精确推断法：变量消去法和信念传播法.mp4
• file:[17.3.1]--2.近似推断法：MCMC和变分推断.srt
• file:[16.3.1]--2.条件随机场的定义与形式.srt
• file:[18.3.1]--3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）.srt
• file:[18.1.1]--1.神经网络的发展历程.srt
• file:[9.4.1]--4.凸优化问题的基本概念.srt
• file:[1.4.1]--4.机器学习和数据挖掘的关系.mp4
• file:[1.3.1]--3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异.srt
• file:[1.7.1]--7.大数据机器学习的主要特点.mp4
• file:[6.5.1]--5.半朴素贝叶斯分类器v.srt
• file:[6.6.1]--6.贝叶斯网络结构学习推断.mp4
• file:[2.7.1]--7.训练误差和测试误差.srt
• file:[19.2.1]--2.计算图形式的反向传播算法.mp4
• folder:大数据机器学习【2021秋】
• folder:{1}--课程
• folder:{10}--第十章核方法与非线性SVM
• folder:{8}--第八章逻辑斯谛回归与最大熵模型
• folder:{20}--第二十章深度学习优化方法
• folder:{13}--第十三章EM算法及混合高斯模型
• folder:{12}--第十二章提升方法
• folder:{3}--第三章模型性能评估
• folder:{7}--第七章决策树和随机森林
• folder:{17}--第十七章概率图模型的学习与推断
• folder:{18}--第十八章神经网络和深度学习
• folder:{6}--第六章贝叶斯分类器及图模型
• folder:{3}--2.核函数和非线性支持向量机
• folder:{4}--3.序列最小最优化算法
• folder:{2}--1.泛函基础知识
• folder:{3}--2.最大熵模型
• folder:{2}--2.神经网络优化的挑战
• folder:{6}--5.EM算法的推广
• folder:{5}--3.3原型聚类密度聚类
• folder:{3}--3.Adaboost算法的解释
• folder:{7}--7.代价敏感错误率
• folder:{6}--6.ROC和AUC曲线
• folder:{2}--1.决策树模型与学习基本概念
• folder:{5}--4.核化线性降维
• folder:{3}--2.条件随机场的定义与形式
• folder:{2}--2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）
• folder:{7}--svm相关拓展资料
• folder:{3}--2.概率近似正确学习理论
• folder:{1}--1.机器学习定义和典型应用
• folder:{7}--7.大数据机器学习的主要特点
• folder:{5}--5.半朴素贝叶斯分类器
• folder:{6}--6.贝叶斯网络结构学习推断
• folder:{10}--10.生成模型和判别模型
• folder:{3}--3.深度学习的正则化方法（一）
• folder:{2}--2.计算图形式的反向传播算法