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• file:(7.1)--第五章决策树.pdf
• file:(2.1)--第一章统计学习及监督学习概论-2019.pdf
• file:(8.1)--第六章Logistic回归.pdf
• file:(20.1)--第20讲深度学习优化方法.pdf
• file:(18.1)--第18讲神经网络和深度学习.pdf
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• file:[12.2.1]--2.Adaboost算法的训练误差分析.mp4
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• file:[16.4.1]--3.条件随机场的计算问题.mp4
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• file:[17.2.1]--1.精确推断法：变量消去法和信念传播法.mp4
• file:[13.5.1]--4.EM算法在高斯混合模型学习中的应用.mp4
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• file:[14.3.1]--2.概率近似正确学习理论.mp4
• 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.srt
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• folder:{2}--2.计算图形式的反向传播算法
• folder:{1}--1.深度学习简介和架构设计
• folder:{1}--1.提升方法Adaboost算法
• folder:{1}--1.神经网络的发展历程
• folder:{2}--2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）
• folder:{5}--4.条件随机场的学习算法
• 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:{2}--2.机器学习和人工智能的关系
• folder:{7}--7.大数据机器学习的主要特点