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【压缩文件】学习机

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【影视】机器学习基石

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【影视】斯坦福大学-机器学习课程

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【影视】深度学习基础介绍机器学习

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2 课程介绍机器学习介绍下.mp4 22.3 MB
26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 57.9 MB
12 神经网络算法应用下.mp4 60.4 MB
21 支持向量机SVM算法下.mp4 61.5 MB
17 非线性回归 Logistic Regression.mp4 62.3 MB
13 简单线性回归上.mp4 67.9 MB
7 最邻近规则分类KNN算法.mp4 68.0 MB
15 多元线性回归.mp4 68.4 MB
24 Kmeans算法.mp4 72.2 MB
10 支持向量机SVM上应用.mp4 74.5 MB
9 支持向量机SVM上.mp4 75.3 MB
22 回归中的相关度和决定系数.mp4 76.6 MB
23 回归中的相关性和R平方值应用.mp4 86.9 MB
1 课程介绍机器学习介绍上.mp4 87.7 MB
14 简单线性回归下.mp4 90.6 MB
5 决策树算法.mp4 95.2 MB
4 基本概念.mp4 97.0 MB
3 深度学习介绍.mp4 101.7 MB
20 支持向量机SVM算法下应用.mp4 101.7 MB
8 最邻近规则KNN分类应用.mp4 102.6 MB

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【影视】 Stanford机器学习课程

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12 - 6 - Using An SVM (21 min).mkv 24.8 MB
12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv 22.6 MB
5 - 2 - Moving Data Around (16 min).mkv 21.5 MB
18 - 3 - Getting Lots of Data and Artificial Data (16 min).mkv 19.5 MB
6 - 6 - Advanced Optimization (14 min).mkv 18.8 MB
14 - 4 - Principal Component Analysis Algorithm (15 min).mkv 18.4 MB
5 - 1 - Basic Operations (14 min).mkv 18.4 MB
12 - 4 - Kernels I (16 min).mkv 18.2 MB
12 - 5 - Kernels II (16 min).mkv 18.0 MB
4 - 6 - Normal Equation (16 min).mkv 17.7 MB
16 - 2 - Content Based Recommendations (15 min).mkv 17.5 MB
6 - 3 - Decision Boundary (15 min).mkv 17.3 MB
1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv 17.2 MB
12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv 17.2 MB
18 - 2 - Sliding Windows (15 min).mkv 17.1 MB
5 - 5 - Control Statements_ for, while, if statements (13 min).mkv 17.1 MB
15 - 8 - Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mkv 16.9 MB
9 - 7 - Putting It Together (14 min).mkv 16.9 MB
18 - 4 - Ceiling Analysis_ What Part of the Pipeline to Work on Next (14 min).mkv 16.7 MB
5 - 6 - Vectorization (14 min).mkv 16.6 MB

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【影视】斯坦福大学-机器学习-中英字幕

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斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4 181.7 MB
[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4 181.7 MB
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[第7集] 最优间隔分类器问题 .mp4 207.5 MB
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[第1集] 机器学习的动机与应用 .mp4 241.6 MB
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[第11集] 贝叶斯统计正则化 .mp4 259.6 MB
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【压缩文件】 2014斯坦福大学机器学习mkv视频

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1 - 1 - Welcome (7 min).mkv 12.3 MB
1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv 9.7 MB
1 - 3 - Supervised Learning (12 min).mkv 13.9 MB
1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv 17.2 MB
10 - 1 - Deciding What to Try Next (6 min).mkv 7.1 MB
10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv 8.8 MB
10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mkv 15.6 MB
10 - 4 - Diagnosing Bias vs. Variance (8 min).mkv 9.3 MB
10 - 5 - Regularization and Bias_Variance (11 min).mkv 13.0 MB
10 - 6 - Learning Curves (12 min).mkv 13.4 MB
10 - 7 - Deciding What to Do Next Revisited (7 min).mkv 8.5 MB
11 - 1 - Prioritizing What to Work On (10 min).mkv 11.6 MB
11 - 2 - Error Analysis (13 min).mkv 16.0 MB
11 - 3 - Error Metrics for Skewed Classes (12 min).mkv 13.7 MB
11 - 4 - Trading Off Precision and Recall (14 min).mkv 16.5 MB
11 - 5 - Data For Machine Learning (11 min).mkv 13.3 MB
12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv 17.2 MB
12 - 2 - Large Margin Intuition (11 min).mkv 12.2 MB
12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv 22.6 MB
12 - 4 - Kernels I (16 min).mkv 18.2 MB

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【影视】机器学习基石

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