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浙江大学-研究生机器学习课程-
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24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4
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50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4
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12.机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4
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20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4
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28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4
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38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析(PCA).mp4
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35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4
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7.机器学习课程(七)支持向量机(线性模型)数学描述.mp4
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45.机器学习课程-45.EM算法(高斯混合模型和K-均值算法).mp4
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39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升(AdaBoost).mp4
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11.机器学习课程-11.支持向量机(非线性模型)原问题和对偶问题..mp4
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48.机器学习课程-48.EM算法(收敛性证明).mp4
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10.机器学习课程-10.支持向量机(非线性模型) 低维到高维映射..mp4
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25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4
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51.机器学习课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4
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43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4
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6.机器学习课程(六)支持向量机(线性模型)问题.mp4
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40.机器学习课程-40.目标检测 (RCNN和FCN).mp4
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17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4
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52.机器学习课程 52循环神经网络(RNN)和LSTM.mp4
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5.机器学习课程(五)没有免费午餐定理.mp4
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15.机器学习课程-15.支持向量机的应用 – 兵王问题 (参数设置).mp4
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21.机器学习课程-21.人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬.q.mp4
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22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4
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41.机器学习课程-41.概率分类法概述.mp4
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42.机器学习课程-42.概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器.mp4
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58.机器学习课程 58人工智能中的哲学 创造力和洞穴理论.mp4
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60.机器学习课程-60.人工智能中的哲学-道德难题.mp4
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49.机器学习课程 49语音识别概述.mp4
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2.机器学习课程(二)成绩安排.mp4
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23.机器学习课程-23.人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面.mp4
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4.机器学习课程(四)这门课程的内容概述.mp4
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44.机器学习课程-44.概率密度估计 – 高斯混合模型.mp4
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55.机器学习课程 55人工智能中的哲学 图灵测试.mp4
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46.机器学习课程-46.K-均值算法在图像压缩方面的应用.mp4
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3.机器学习课程(三)概念介绍.mp4
28.6 MB
16.机器学习课程-16.支持向量机的应用 – 兵王问题 (测试结果).mp4
17.5 MB
1.机器学习课程(一)教科书介绍.mp4
14.9 MB
8.机器学习课程-8.支持向量机(线性模型)的图像展示.mp4
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