秦老师机器学习算法精讲_20_共:12.80GB

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文件名称: 秦老师机器学习算法精讲_20_共:12.80GB
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目录:【秦老师机器学习算法精讲】
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    probability(MITBertsekas).pdf
    probability(MITBertsekas)(1).pdf
    Note_9_OLS.pdf
    Note_7_EnsembleLearning.pdf
    Note_5_NaiveBayes.pdf
    Note_4GradientDescent.pdf
    Note_3_LNorm.pdf
    Note_2_GeometricInterpretationofDeterminant.pdf
    Note_1_MachineLearningIntro.pdf
    Note_17_Lo.C.A.L.L.yLinearEmbedding.pdf
    Note_16_EM.pdf
    Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
    Note_14_Kernel.pdf
    Note_13_MaxMargin.pdf
    Note12_Lagrange2.pdf
    Note11_Lagrange.pdf
    lle.pdf
    8、线性模型.pdf
    7、经典机器学习模型.pdf
    7.2、GuoPRICAI.pdf
    6、经典机器学习模型.pdf
    5、经典机器学习模型.pdf
    4、机器学习的数学基础.pdf
    3、机器学习的哲学.pdf
    2、机器学习的数学基础.pdf
    16、无监督学习.pdf
    12、统计学习.pdf
    11、核方法.pdf
    10、核方法.pdf
    资料.rar
    资料.rar
    第五课_代码.zip
    RandomForest.zip
    LogisticRegression.zip
目录:【秦老师机器学习算法精讲/视频】
    20.强化学习.mp4
    20.强化学习.mp4
    19.神经网络.mp4
    18.概念学习.mp4
    17.流形学习.mp4
    16.无监督学习.mp4
    15.统计学习.mp4
    14.统计学习.mp4
    13.统计学习.mp4
    12.统计学习.mp4
    11.核方法.mp4
    10.核方法.mp4
    09.线性模型.mp4
    08.线性模型.mp4
    07.经典机器学习模型.mp4
    06.经典机器学习模型.mp4
    05.经典机器学习模型.mp4
    04.机器学习中的数学基础.mp4
    03.机器学习中的哲学.mp4
    02.机器学习的数学基础.mp4
    01.机器学习中的数学基础.mp4
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