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【影视】 03_七月算法-三月机器学习基础_2015_邹博

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【影视】机器学习理论研究

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课程ppt/凸优化_CN.pdf 6.3 MB
课程ppt/凸优化_EN.pdf 5.8 MB
课程ppt/11.聚类.pdf 5.7 MB
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课程ppt/探秘2016校招笔试面试.pdf 2.7 MB
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【影视】 Python3入门机器学习经典算法与应用

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第8章多项式回归与模型泛化/8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 233.4 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-3 训练数据集，测试数据集.mp4 223.7 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-5 超参数.mp4 217.3 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装.mp4 216.3 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 216.0 MB
第6章梯度下降法/6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 213.2 MB
第9章逻辑回归/9-5 决策边界.mp4 202.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4 199.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4 198.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4 197.2 MB
第6章梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4 194.4 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4 194.3 MB
第5章线性回归法/5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4 192.2 MB
第8章多项式回归与模型泛化/8-8 模型泛化与岭回归.mp4 189.0 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4 187.3 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-4 分类准确度.mp4 183.3 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 180.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4 177.4 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-5 高维数据映射为低维数据.mp4 176.8 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4 176.2 MB

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【影视】斯坦福大学-机器学习-中英字幕

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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16集] 马尔可夫决策过程 .mp4 286.0 MB

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【影视】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 1.0 GB
50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4 880.2 MB
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 498.5 MB
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25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4 236.9 MB
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17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4 168.4 MB
52.机器学习课程 52循环神经网络（RNN）和LSTM.mp4 158.4 MB

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【影视】斯坦福大学-机器学习课程

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【影视】清华大学：机器学习（余凯、张潼）

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