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- file:(2.1)--第一章统计学习及监督学习概论-2019.pdf
- file:(1.1)--概述-20190919.pdf
- file:(5.1)--第五章聚类.pdf
- file:(19.1)--第19讲深度学习正则化方法.pdf
- file:(8.1)--第六章Logistic回归.pdf
- file:[2.2.1]--2.监督学习.mp4
- file:[2.1.1]--1机器学习的基本术语.srt
- file:[2.7.1]--7.训练误差和测试误差.srt
- file:[2.10.1]--10.生成模型和判别模型.mp4
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- file:[1.4.1]--4.机器学习和数据挖掘的关系.mp4
- file:[1.3.1]--3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异.mp4
- file:[1.7.1]--7.大数据机器学习的主要特点.mp4
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- file:[5.4.1]--3.2原型聚类学习向量算法.srt
- file:[13.4.1]--3.EM算法的收敛性.mp4
- file:[13.5.1]--4.EM算法在高斯混合模型学习中的应用.srt
- file:[19.1.1]--1.深度学习简介和架构设计.mp4
- file:[19.2.1]--2.计算图形式的反向传播算法.mp4
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- file:[16.4.1]--3.条件随机场的计算问题.srt
- file:[6.6.1]--6.贝叶斯网络结构学习推断.srt
- file:[6.5.1]--5.半朴素贝叶斯分类器v.mp4
- file:[12.2.1]--2.Adaboost算法的训练误差分析.srt
- file:(12.5.1)--第八章adaboost.pdf
- file:[12.1.1]--1.提升方法adaboost算法.mp4
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- file:[14.3.1]--2.概率近似正确学习理论.srt
- file:[18.2.1]--2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一).srt
- file:[17.2.1]--1.精确推断法:变量消去法和信念传播法.srt
- file:[17.3.1]--2.近似推断法:MCMC和变分推断.mp4
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- folder:{1}--1.机器学习定义和典型应用
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- folder:{7}--svm相关拓展资料
- folder:{3}--3.线性可分支持向量机
- folder:{4}--3.2原型聚类学习向量算法
- folder:{2}--2.计算图形式的反向传播算法
- folder:{4}--3.条件随机场的计算问题
- folder:{6}--6.贝叶斯网络结构学习推断
- folder:{4}--4.Adaboost的实现
- folder:{2}--1.计算学习理论的基础知识
- folder:{3}--2.概率近似正确学习理论
- folder:{3}--3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二)
分享时间 | 2024-12-17 |
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入库时间 | 2024-12-21 |
状态检测 | 有效 |
资源类型 | QUARK |
分享用户 | 勇敢*畏的菠菜 |
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