帮你打通机器学习的任督二脉

*   01 开篇词/

  *   01 开篇词 打通修炼机器学习的任督二脉.html (0.65 MB)

  *   01 开篇词 打通修炼机器学习的任督二脉.mp3 (3.30 MB)

*   02 机器学习概观/

  *   01 01 频率视角下的机器学习.html (0.47 MB)

  *   01 01 频率视角下的机器学习.mp3 (8.53 MB)

  *   02 02 贝叶斯视角下的机器学习.html (0.49 MB)

  *   02 02 贝叶斯视角下的机器学习.mp3 (8.29 MB)

  *   03 03 学什么与怎么学.html (0.73 MB)

  *   03 03 学什么与怎么学.mp3 (6.97 MB)

  *   04 04 计算学习理论.html (0.54 MB)

  *   04 04 计算学习理论.mp3 (8.59 MB)

  *   05 05 模型的分类方式.html (0.48 MB)

  *   05 05 模型的分类方式.mp3 (8.75 MB)

  *   06 06 模型的设计准则.html (0.44 MB)

  *   06 06 模型的设计准则.mp3 (8.34 MB)

  *   07 07 模型的验证方法.html (0.66 MB)

  *   07 07 模型的验证方法.mp3 (8.34 MB)

  *   08 08 模型的评估指标.html (0.65 MB)

  *   08 08 模型的评估指标.mp3 (8.52 MB)

  *   09 09 实验设计.html (0.48 MB)

  *   09 09 实验设计.mp3 (5.81 MB)

  *   10 10 特征预处理.html (0.56 MB)

  *   10 10 特征预处理.mp3 (7.91 MB)

*   03 统计机器学习模型/

  *   01 11 基础线性回归：一元与多元.html (1.25 MB)

  *   01 11 基础线性回归：一元与多元.mp3 (9.51 MB)

  *   02 12 正则化处理：收缩方法与边际化.html (0.74 MB)

  *   02 12 正则化处理：收缩方法与边际化.mp3 (6.12 MB)

  *   03 13 线性降维：主成分的使用.html (0.89 MB)

  *   03 13 线性降维：主成分的使用.mp3 (6.09 MB)

  *   04 14 非线性降维：流形学习.html (2.23 MB)

  *   04 14 非线性降维：流形学习.mp3 (9.01 MB)

  *   05 15 从回归到分类：联系函数与降维.html (0.87 MB)

  *   05 15 从回归到分类：联系函数与降维.mp3 (8.79 MB)

  *   06 16 建模非正态分布：广义线性模型.html (0.78 MB)

  *   06 16 建模非正态分布：广义线性模型.mp3 (8.55 MB)

  *   07 17 几何角度看分类：支持向量机.html (0.88 MB)

  *   07 17 几何角度看分类：支持向量机.mp3 (8.27 MB)

  *   08 18 从全局到局部：核技巧.html (0.80 MB)

  *   08 18 从全局到局部：核技巧.mp3 (7.93 MB)

  *   09 19 非参数化的局部模型：K近邻.html (0.89 MB)

  *   09 19 非参数化的局部模型：K近邻.mp3 (8.80 MB)

  *   10 20 基于距离的学习：聚类与度量学习.html (1.15 MB)

  *   10 20 基于距离的学习：聚类与度量学习.mp3 (7.57 MB)

  *   11 21 基函数扩展：属性的非线性化.html (0.84 MB)

  *   11 21 基函数扩展：属性的非线性化.mp3 (8.20 MB)

  *   12 22 自适应的基函数：神经网络.html (0.56 MB)

  *   12 22 自适应的基函数：神经网络.mp3 (8.58 MB)

  *   13 23 层次化的神经网络：深度学习.html (1.31 MB)

  *   13 23 层次化的神经网络：深度学习.mp3 (6.37 MB)

  *   14 24 深度编解码：表示学习.html (0.79 MB)

  *   14 24 深度编解码：表示学习.mp3 (7.34 MB)

  *   15 25 基于特征的区域划分：树模型.html (1.04 MB)

  *   15 25 基于特征的区域划分：树模型.mp3 (7.38 MB)

  *   16 26 集成化处理：Boosting与Bagging.html (0.89 MB)

  *   16 26 集成化处理：Boosting与Bagging.mp3 (7.02 MB)

  *   17 27 万能模型：梯度提升与随机森林.html (0.73 MB)

  *   17 27 万能模型：梯度提升与随机森林.mp3 (8.26 MB)

  *   18 总结课 机器学习的模型体系.html (0.23 MB)

  *   18 总结课 机器学习的模型体系.mp3 (6.75 MB)

*   04 概率图模型/

  *   01 28 最简单的概率图：朴素贝叶斯.html (0.61 MB)

  *   01 28 最简单的概率图：朴素贝叶斯.mp3 (8.11 MB)

  *   02 29 有向图模型：贝叶斯网络.html (0.57 MB)

  *   02 29 有向图模型：贝叶斯网络.mp3 (7.72 MB)

  *   03 30 无向图模型：马尔可夫随机场.html (1.07 MB)

  *   03 30 无向图模型：马尔可夫随机场.mp3 (7.66 MB)

  *   04 31 建模连续分布：高斯网络.html (0.61 MB)

  *   04 31 建模连续分布：高斯网络.mp3 (6.76 MB)

  *   05 32 从有限到无限：高斯过程.html (1.05 MB)

  *   05 32 从有限到无限：高斯过程.mp3 (7.10 MB)

  *   06 33 序列化建模：隐马尔可夫模型.html (0.57 MB)

  *   06 33 序列化建模：隐马尔可夫模型.mp3 (7.10 MB)

  *   07 34 连续序列化模型：线性动态系统.html (0.48 MB)

  *   07 34 连续序列化模型：线性动态系统.mp3 (6.90 MB)

  *   08 35 精确推断：变量消除及其拓展.html (1.07 MB)

  *   08 35 精确推断：变量消除及其拓展.mp3 (6.05 MB)

  *   09 36 确定近似推断：变分贝叶斯.html (0.85 MB)

  *   09 36 确定近似推断：变分贝叶斯.mp3 (6.90 MB)

  *   10 37 随机近似推断：MCMC.html (1.46 MB)

  *   10 37 随机近似推断：MCMC.mp3 (7.76 MB)

  *   11 38 完备数据下的参数学习：有向图与无向图.html (0.70 MB)

  *   11 38 完备数据下的参数学习：有向图与无向图.mp3 (6.32 MB)

  *   12 39 隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.html (1.24 MB)

  *   12 39 隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.mp3 (7.42 MB)

  *   13 40 结构学习：基于约束与基于评分.html (0.61 MB)

  *   13 40 结构学习：基于约束与基于评分.mp3 (5.47 MB)

  *   14 总结课 贝叶斯学习的模型体系.html (0.31 MB)

  *   14 总结课 贝叶斯学习的模型体系.mp3 (3.26 MB)

*   05 结束语/

  *   01 结课 终有一天，你将为今天的付出骄傲.html (0.64 MB)

  *   01 结课 终有一天，你将为今天的付出骄傲.mp3 (2.38 MB)

*   06 加餐/

  *   01 如何成为机器学习工程师.html (0.41 MB)

  *   01 如何成为机器学习工程师.mp3 (15.68 MB)

  *   02 结课测试 这些机器学习知识你都掌握了吗.html (0.25 MB)