JK时间：机器学习40讲【508MB】
本帖最后由 yyzhi 于 2025-8-28 12:08 编辑下载地址：**** Hidden Message *****
【课程目录】
├─01-开篇词 (1讲)
│ 00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.html
│ 00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.mp3
│ 00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.pdf
│
├─02-机器学习概观 (10讲)
│ 01丨频率视角下的机器学习.html
│ 01丨频率视角下的机器学习.mp3
│ 01丨频率视角下的机器学习.pdf
│ 02丨贝叶斯视角下的机器学习.html
│ 02丨贝叶斯视角下的机器学习.mp3
│ 02丨贝叶斯视角下的机器学习.pdf
│ 03丨学什么与怎么学.html
│ 03丨学什么与怎么学.mp3
│ 03丨学什么与怎么学.pdf
│ 04丨计算学习理论.html
│ 04丨计算学习理论.mp3
│ 04丨计算学习理论.pdf
│ 05丨模型的分类方式.html
│ 05丨模型的分类方式.mp3
│ 05丨模型的分类方式.pdf
│ 06丨模型的设计准则.html
│ 06丨模型的设计准则.mp3
│ 06丨模型的设计准则.pdf
│ 07丨模型的验证方法.html
│ 07丨模型的验证方法.mp3
│ 07丨模型的验证方法.pdf
│ 08丨模型的评估指标.html
│ 08丨模型的评估指标.mp3
│ 08丨模型的评估指标.pdf
│ 09丨实验设计.html
│ 09丨实验设计.mp3
│ 09丨实验设计.pdf
│ 10丨特征预处理.html
│ 10丨特征预处理.mp3
│ 10丨特征预处理.pdf
│
├─03-统计机器学习模型 (18讲)
│ 11丨基础线性回归：一元与多元.html
│ 11丨基础线性回归：一元与多元.mp3
│ 11丨基础线性回归：一元与多元.pdf
│ 12丨正则化处理：收缩方法与边际化.html
│ 12丨正则化处理：收缩方法与边际化.mp3
│ 12丨正则化处理：收缩方法与边际化.pdf
│ 13丨线性降维：主成分的使用.html
│ 13丨线性降维：主成分的使用.mp3
│ 13丨线性降维：主成分的使用.pdf
│ 14丨非线性降维：流形学习.html
│ 14丨非线性降维：流形学习.mp3
│ 14丨非线性降维：流形学习.pdf
│ 15丨从回归到分类：联系函数与降维.html
│ 15丨从回归到分类：联系函数与降维.mp3
│ 15丨从回归到分类：联系函数与降维.pdf
│ 16丨建模非正态分布：广义线性模型.html
│ 16丨建模非正态分布：广义线性模型.mp3
│ 16丨建模非正态分布：广义线性模型.pdf
│ 17丨几何角度看分类：支持向量机.html
│ 17丨几何角度看分类：支持向量机.mp3
│ 17丨几何角度看分类：支持向量机.pdf
│ 18丨从全局到局部：核技巧.html
│ 18丨从全局到局部：核技巧.mp3
│ 18丨从全局到局部：核技巧.pdf
│ 19丨非参数化的局部模型：K近邻.html
│ 19丨非参数化的局部模型：K近邻.mp3
│ 19丨非参数化的局部模型：K近邻.pdf
│ 20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.html
│ 20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.mp3
│ 20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.pdf
│ 21丨基函数扩展：属性的非线性化.html
│ 21丨基函数扩展：属性的非线性化.mp3
│ 21丨基函数扩展：属性的非线性化.pdf
│ 22丨自适应的基函数：神经网络.html
│ 22丨自适应的基函数：神经网络.mp3
│ 22丨自适应的基函数：神经网络.pdf
│ 23丨层次化的神经网络：深度学习.html
│ 23丨层次化的神经网络：深度学习.mp3
│ 23丨层次化的神经网络：深度学习.pdf
│ 24丨深度编解码：表示学习.html
│ 24丨深度编解码：表示学习.mp3
│ 24丨深度编解码：表示学习.pdf
│ 25丨基于特征的区域划分：树模型.html
│ 25丨基于特征的区域划分：树模型.mp3
│ 25丨基于特征的区域划分：树模型.pdf
│ 26丨集成化处理：Boosting与Bagging.html
│ 26丨集成化处理：Boosting与Bagging.mp3
│ 26丨集成化处理：Boosting与Bagging.pdf
│ 27丨万能模型：梯度提升与随机森林.html
│ 27丨万能模型：梯度提升与随机森林.mp3
│ 27丨万能模型：梯度提升与随机森林.pdf
│ 总结课丨机器学习的模型体系.html
│ 总结课丨机器学习的模型体系.mp3
│ 总结课丨机器学习的模型体系.pdf
│
├─04-概率图模型 (14讲)
│ 28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.html
│ 28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.mp3
│ 28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.pdf
│ 29丨有向图模型：贝叶斯网络.html
│ 29丨有向图模型：贝叶斯网络.mp3
│ 29丨有向图模型：贝叶斯网络.pdf
│ 30丨无向图模型：马尔可夫随机场.html
│ 30丨无向图模型：马尔可夫随机场.mp3
│ 30丨无向图模型：马尔可夫随机场.pdf
│ 31丨建模连续分布：高斯网络.html
│ 31丨建模连续分布：高斯网络.mp3
│ 31丨建模连续分布：高斯网络.pdf
│ 32丨从有限到无限：高斯过程.html
│ 32丨从有限到无限：高斯过程.mp3
│ 32丨从有限到无限：高斯过程.pdf
│ 33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.html
│ 33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.mp3
│ 33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.pdf
│ 34丨连续序列化模型：线性动态系统.html
│ 34丨连续序列化模型：线性动态系统.mp3
│ 34丨连续序列化模型：线性动态系统.pdf
│ 35丨精确推断：变量消除及其拓展.html
│ 35丨精确推断：变量消除及其拓展.mp3
│ 35丨精确推断：变量消除及其拓展.pdf
│ 36丨确定近似推断：变分贝叶斯.html
│ 36丨确定近似推断：变分贝叶斯.mp3
│ 36丨确定近似推断：变分贝叶斯.pdf
│ 37丨随机近似推断：MCMC.html
│ 37丨随机近似推断：MCMC.mp3
│ 37丨随机近似推断：MCMC.pdf
│ 38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.html
│ 38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.mp3
│ 38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.pdf
│ 39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.html
│ 39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.mp3
│ 39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.pdf
│ 40丨结构学习：基于约束与基于评分.html
│ 40丨结构学习：基于约束与基于评分.mp3
│ 40丨结构学习：基于约束与基于评分.pdf
│ 总结课丨贝叶斯学习的模型体系.html
│ 总结课丨贝叶斯学习的模型体系.mp3
│ 总结课丨贝叶斯学习的模型体系.pdf
│
└─05-结束语 (1讲)
结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.html
结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.mp3
结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.pdf
111111111111111111 果断回帖，如果沉了就是我弄沉的，很有成就感！每日学编程论坛牛逼！
页:
[1]