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作者: 男友力max
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[人工智能] 高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

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├─17年7月14日机器学习项目班(完)
│  │  
│  ├─视频课程
│  │      第10课 金融反欺诈模型训练.mp4
│  │      第1课 音乐推荐系统_(上).mp4
│  │      第2课 音乐推荐系统_(下).mp4
│  │      第3课 神经网络实现机器翻译.mp4
│  │      第4课 基于pytorch的风格转换.mp4
│  │      第5课  文本主题与分类_(上).mp4
│  │      第6课 文本主题与分类_(下).mp4
│  │      第7课 电商点击率预估_(上).mp4
│  │      第8课 电商点击率预估_(下).mp4
│  │      第9课 视觉聊天机器.mp4
│  │      
│  └─讲义代码
│      │  blagging.py
│      │  LC.html
│      │  LC.ipynb
│      │  LCDataDictionary.xlsx
│      │  LoanStats_2016Q3.csv.zip
│      │  Tencent cvr prediction.zip
│      │  互联网金融风控中的数据科学--王婷--public.pdf
│      │  
│      ├─第01-02课
│      │      lesson_1.zip
│      │      playlist.detail.all.tar.gz
│      │      popular.playlist
│      │      recommendation_system_codes.tar.gz
│      │      《推荐系统》数据与代码说明.txt
│      │      
│      ├─第03课
│      │      nmt-seq2seq-master.zip
│      │      第3课 GitHub链接.docx
│      │      
│      ├─第04课
│      │      Johnson-pytorch.zip
│      │      nmt-seq2seq-master.zip
│      │      seq2seq学习笔记 - 大学之道,在明明德 - 博客频道 - CSDN.NET.jpg
│      │      Sequence to Sequence Learning with Neural Networks.pdf
│      │      
│      ├─第05-06课
│      │      NLP_project.zip
│      │      Tencent cvr prediction.zip
│      │      机器学习项目班第5-6课.txt
│      │      
│      ├─第07课
│      │      blagging.py
│      │      lesson 7 data && codes.zip
│      │      
│      ├─第08课
│      │      blagging.py
│      │      lesson 8 data && codes.zip
│      │      
│      ├─第10课
│      │      机器学习项目班-金融反欺诈.zip
│      │      
│      └─第9课
│              VQA.zip
│              课件—视觉聊天机器人 - 次世代的图灵测试.docx
│              
├─ML_3月机器学习在线班
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│  ├─material
│  │  │  1.1微积分与概率论.pdf
│  │  │  1.微积分与概率论.pdf
│  │  │  10.1贝叶斯网络.pdf
│  │  │  11.支持向量机.pdf
│  │  │  12.EM和GMM.pdf
│  │  │  13.0主题模型_预习材料.pdf
│  │  │  13.主题模型.pdf
│  │  │  14.隐马尔科夫模型.pdf
│  │  │  2.1.1参数估计的评价准则.pdf
│  │  │  2.1参数估计与矩阵运算.pdf
│  │  │  2.参数估计与矩阵运算.pdf
│  │  │  2012.李航.统计学习方法.pdf
│  │  │  3.凸优化.pdf
│  │  │  4.1广义线性回归和对偶优化.pdf
│  │  │  5.梯度下降和拟牛顿.pdf
│  │  │  6.最大熵模型.pdf
│  │  │  7.聚类.pdf
│  │  │  8.决策树与随机森林.pdf
│  │  │  9.Adaboost导论.pdf
│  │  │  9.贝叶斯网络.ppt
│  │  │  Adaboost.pdf
│  │  │  Adaboost.py
│  │  │  book11April2014.pdf
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│  │  │  Finding scientific topics.pdf
│  │  │  kernel.py
│  │  │  lda.py
│  │  │  mcmc.pdf
│  │  │  七月教育LDA学员分享_version2.pdf
│  │  │  凸优化-中译本(扫描).pdf
│  │  │  学习率代码.cpp
│  │  │  推荐系统实践.pdf
│  │  │  
│  │  └─4月19日晚的分享_黄高乐
│  │      └─4月19日晚的分享_黄高乐
│  │          │  4月19日学员分享.pptx
│  │          │  
│  │          └─单纯形法源代码_by C
│  │              │  amoeba.c
│  │              │  amotry.c
│  │              │  nrutil.c
│  │              │  nrutil.h
│  │              │  simplex.cpp
│  │              │  simplex.dsp
│  │              │  simplex.dsw
│  │              │  simplex.ncb
│  │              │  simplex.opt
│  │              │  simplex.plg
│  │              │  
│  │              └─Debug
│  │                      simplex.exe
│  │                      simplex.ilk
│  │                      simplex.obj
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│  │                      simplex.pdb
│  │                      vc60.idb
│  │                      vc60.pdb
│  │                     
│  └─video
│      ├─01 微积分与概率论基础
│      │      01 微积分与概率论基础.mp4
│      │      七月算法 数理统计.mp4
│      │      七月算法 概率论.mp4
│      │      七月算法 概率面试题精讲.mp4
│      │      
│      ├─02 参数估计与矩阵运算基础
│      │      02 参数估计与矩阵运算基础.mp4
│      │      七月算法 矩阵运算修改版.mp4
│      │      
│      ├─03 凸优化基础
│      │      03 凸优化基础.mp4
│      │      七月算法 凸优化.mp4
│      │      
│      ├─04  广义线性回归和对偶优化
│      │      04 广义线性回归和对偶优化.mp4
│      │      
│      ├─05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
│      │      05 梯度下降和拟牛顿.mp4
│      │      
│      ├─06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
│      │      06 最大熵模型.mp4
│      │      
│      ├─07 聚类(k-means、层次聚类、谱聚类等)
│      │      07 聚类方法.mp4
│      │      七月算法 Kmeans聚类.mp4
│      │      七月算法 谱聚类.mp4
│      │      
│      ├─08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
│      │      08 决策树和随机森林.mp4
│      │      
│      ├─09 Adaboost
│      │      09 Adaboost.mp4
│      │      七月算法 Adaboost.mp4
│      │      
│      ├─10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
│      │      10 贝叶斯网络.mp4
│      │      七月算法 贝叶斯网络.mp4
│      │      七月算法 贝叶斯网络节选.mp4
│      │      
│      ├─11 支持向量机(最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO)
│      │      11 支持向量机.mp4
│      │      七月算法 SVM数据试验.mp4
│      │      七月算法 支持向量机(上).mp4
│      │      七月算法 支持向量机(下).mp4
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│      │      
│      ├─12 EM、混合高斯模型
│      │      12 EM.mp4
│      │      七月算法 18分钟理解EM算法.mp4
│      │      七月算法 EM.mp4
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│      ├─12 衣服推荐系统
│      │      12 衣服推荐系统by黄高乐.mp4
│      │      
│      ├─13 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)
│      │      13 主题模型.mp4
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│      │      
│      ├─14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
│      │      15 IP与MCMC(上).mp4
│      │      15 IP与MCMC(下).mp4
│      │      15 IP与MCMC(中).mp4
│      │      
│      ├─16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
│      │      七月算法 条件随机场(上).mp4
│      │      七月算法 条件随机场(下).mp4
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│      ├─17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
│      │      17 PCA-SVD(上).mp4
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│      │      17 PCA-SVD(中).mp4
│      │      
│      ├─18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
│      │      18 CNN.mp4
│      │      
│      ├─19 变分推断方法
│      └─20 知识图谱
│              20 代码实现.mp4
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│  │  15.主题模型.mp4
│  │  16.采样.mp4
│  │  17.HMM.mp4
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│  │  19.人工神经网络.mp4
│  │  2.数理统计与参数估计.mp4
│  │  20.CNN&RNN.mp4
│  │  3.矩阵运算.mp4
│  │  4.凸优化.mp4
│  │  5.回归.mp4
│  │  6.梯度下降和拟牛顿.mp4
│  │  7.最大熵模型.mp4
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│  ├─8_9_随机森林_SVM
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│  │              │  
│  │              └─snippets
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│  │                      abc.js
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│  │                     
│  ├─回归代码
│  │      d8.txt
│  │      Regression.py
│  │      
│  ├─基础补习-概率-台湾大学叶柄成
│  │  ├─第七周
│  │  │      8 - 1 - 7-0:咱們聊聊,每天都在忙,忙的有用嗎?.mp4
│  │  │      8 - 2 - 7-1.a:期望值 II (上) (14-31).mp4
│  │  │      8 - 3 - 7-1.b:期望值 II (下) (13-07).mp4
│  │  │      8 - 4 - 7-2.a- 隨機變數之函數 (上) (10-35).mp4
│  │  │      8 - 5 - 7-2.b- 隨機變數之函數 (下) (08-42).mp4
│  │  │      8 - 6 - 7-3.a- 條件機率分佈與失憶性 (上) (15-07).mp4
│  │  │      8 - 7 - 7-3b- 條件機率分佈與失憶性 (下) (19-20).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第三周
│  │  │      3 - 1 - 2-0:咱們聊聊,是學習,還是應付- (15-32).zip
│  │  │      3 - 1 - 2-0:咱們聊聊,是學習,還是應付- (15-32).mp4
│  │  │      4 - 2 - 3-1.a:機率的獨立性 (上)  (09-12).mp4
│  │  │      4 - 3 - 3-1.b:機率的獨立性 (下) (10-35).mp4
│  │  │      4 - 4 - 3-2:圖解繁複機率 (08-47).mp4
│  │  │      4 - 5 - 3-3.a:數數算機率 (上) (16-57).mp4
│  │  │      4 - 6 - 3-3.b:數數算機率 (下) (12-58).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第九周
│  │  │      10 - 1 - 9-1.a:隨機變數之和 (上) (11-18).mp4
│  │  │      10 - 2 - 9-1.b:隨機變數之和 (下) (13-49).mp4
│  │  │      10 - 3 - 9-2.a:MGF (上) (10-17).mp4
│  │  │      10 - 4 - 9-2.b:MGF (中) (14-06)_2.mp4
│  │  │      10 - 5 - 9-2.c:MGF (下) (15-53).mp4
│  │  │      10 - 6 - 9-3.a:多個隨機變數和 (上) (10-35).mp4
│  │  │      10 - 7 - 9-3.b:多個隨機變數和 (下) (13-01).mp4
│  │  │      10 - 8 - 9-4.a:中央極限定理-萬佛朝宗 (上) (16-45).mp4
│  │  │      10 - 9 - 9-4.b:中央極限定理-萬佛朝宗 (下) (17-19).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第二周
│  │  │      2 - 3 - 1-2.a:集合論 (上) (11-46).mp4
│  │  │      2 - 4 - 1-2.b:集合論 (下) (09-40).mp4
│  │  │      2 - 5 - 1-3.a:機率名詞 (上) (11-24).mp4
│  │  │      2 - 6 - 1-3.b:機率名詞 (下) (16-36).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第五周
│  │  │      6 - 1 - 5-0:咱們聊聊,願你夜夜好眠到天明! (14-09).mp4
│  │  │      6 - 2 - 5-1.a:離散機率分佈 II (上) (10-36).mp4
│  │  │      6 - 3 - 5-1.b:離散機率分佈 II (中) (12-06).mp4
│  │  │      6 - 4 - 5-1.c:離散機率分佈 II (下) (20-28).mp4
│  │  │      6 - 5 - 5-2:機率密度函數 PDF (18-56).mp4
│  │  │      6 - 6 - 5-3:連續機率分佈 I (18-12).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第八周
│  │  │      9 - 1 - 8-0:咱們聊聊,如何探索有意義的人生?.mp4
│  │  │      9 - 2 - 8-1.a:聯合機率分佈 (上) (14-36).mp4
│  │  │      9 - 3 - 8-1.b:聯合機率分佈 (中) (15-05).mp4
│  │  │      9 - 4 - 8-1.c:聯合機率分佈 (下) (17-00).mp4
│  │  │      9 - 5 - 8-1.d:聯合機率分佈 (末) (11-18).mp4
│  │  │      9 - 6 - 8-2:邊際機率分佈 (12-32).mp4
│  │  │      9 - 7 - 8-3.a:雙變數期望值 (上) (10-06)_2.mp4
│  │  │      9 - 8 - 8-3.b:雙變數期望值 (下) (17-27).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第六周
│  │  │      7 - 1 - 6-0:咱們聊聊,成功者的條件是什麼? (10-13).mp4
│  │  │      7 - 2 - 6-1.a:連續機率分佈 II (上) (15-25)(1).mp4
│  │  │      7 - 2 - 6-1.a:連續機率分佈 II (上) (15-25).mp4
│  │  │      7 - 3 - 6-1.b:連續機率分佈 II (中) (16-08).mp4
│  │  │      7 - 4 - 6-1.c:連續機率分佈 II (下) (17-16).mp4
│  │  │      7 - 5 - 6-1.d:連續機率分佈 II (末) (5-40).mp4
│  │  │      7 - 6 - 6-2.a:期望值 I (上) (16-35).mp4
│  │  │      7 - 7 - 6-2.b:期望值 I (中) (10-41).mp4
│  │  │      7 - 8 - 6-2.c:期望值 I (下) (16-44).mp4
│  │  │      7 - 9 - 6-2.d:期望值 I (末) (14-30).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第四周
│  │  │      5 - 1 - 4-0:咱們聊聊,如何幫自己面對未來挑戰? (17-33).mp4
│  │  │      5 - 10 - 4-4.b:離散機率分佈 I (下) (8-47).mp4
│  │  │      5 - 2 - 4-1.a:隨機變數 (上) (13-53).mp4
│  │  │      5 - 3 - 4-1.b:隨機變數 (中) (14-43).mp4
│  │  │      5 - 4 - 4-1.c:隨機變數 (下) (5-18).mp4
│  │  │      5 - 5 - 4-2.a:累績分佈函數 CDF (上) (9-48).mp4
│  │  │      5 - 6 - 4-2.b:累績分佈函數 CDF (中) (8-59).mp4
│  │  │      5 - 7 - 4-2.c:累績分佈函數 CDF (下) (9-00).mp4
│  │  │      5 - 8 - 4-3:機率質量函數 PMF (11-26).mp4
│  │  │      5 - 9 - 4-4.a:離散機率分佈 I (上) (14-41).mp4
│  │  │      
│  │  └─课堂讲义
│  │          Benson_Coursera_Week_1_繁.pdf
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' ^' q* f$ B3 V│  │  │  │      projectData.m3 ^, B% K4 D  t0 [5 D
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│  │  │  ├─mlclass-ex8-jin
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9 Z' M, z& ?, d5 r+ U│  │  │  │      cofiCostFunc.m
. ^9 ?# D) \9 L$ |% a, A$ n- A# J│  │  │  │      computeNumericalGradient.m
( x4 g8 x7 [. c9 F; ^6 g( h│  │  │  │      estimateGaussian.m
& S; R3 o7 i, c7 A+ [( b& W! U7 p│  │  │  │      ex8.m
, T6 J' {  K  j$ n) ~! C│  │  │  │      ex8.pdf
, m: F6 X. Y2 T│  │  │  │      ex8data1.mat
# z5 p4 ?; U+ b" G8 F. m: C│  │  │  │      ex8data2.mat& K0 T' `0 [2 J! f0 ]
│  │  │  │      ex8_cofi.m
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3 o5 H# H6 z7 @( y. P( A" d│  │  │  │      multivariateGaussian.m
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& `& {& K' _- o2 Z│  │  │  │      
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│  │  │          ex2.pdf0 o6 k: z& U  m; E( q
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: P0 u) n' J5 X" H( W4 ~8 ]│  │  │          ex4.pdf
! l! [! C! E# S│  │  │          ex5.pdf, p/ T9 L7 q7 V. @) R3 p: h
│  │  │          ex6.pdf- O% c! y0 v" \! @
│  │  │          ex7.pdf
- G/ n, N5 x8 W, R. ?% W│  │  │          ex8.pdf) `* k" }6 O8 N
│  │  │          Programming Exercise(机器学习2014练习).pdf* T/ O% W( T, r- Y2 @* i5 _
│  │  │          源代码打印.pdf6 A  x  h/ U3 o: U' G& @
│  │  │          源代码目录.docx
3 r) v7 l, P& w3 y- i$ G2 H6 S│  │  │          " e  r# P4 b# {1 _# u3 M8 M& R( d
│  │  └─网易视频教程$ K& r7 f/ p. J. p  V  z
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│  │          11.mp4
9 n1 Y. @' Y$ b, F1 N, \│  │          12.mp4
$ j: l/ k1 X) s% u5 ?; w│  │          13.mp4  h/ q. ^9 @8 Y0 O
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% o1 d5 {0 w: K/ N- S- d│  │          15.mp4) X; X) z7 r9 d  h# O
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9 R" c' A) @! }. Q0 ]│  │          18.mp4" O3 h/ h- A6 g* k) _  {
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│  │          2.mp40 h* V) ^4 m7 f* Y
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│  │          3.mp47 A# O9 P4 l! n; k" V
│  │          4.mp4% Y4 H2 \% g& k& b- G
│  │          5.mp4
  H4 C% e  L$ \) F) C' ^5 R│  │          6.mp4" g# l0 P0 {( ], N
│  │          7.mp4
/ \1 Q' Z- E2 Z  h7 X│  │          8.mp42 K# H8 S4 W) V* ~
│  │          9.mp4, d/ r2 w& f" l) ]) |) m( c/ p5 _
│  │          教程目录.txt5 \6 g, }% i. Q
│  │          1 k! l) h) X! G, J  l. S
│  ├─机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)
/ y' M0 A) `6 \3 g│  │      1 - 1 - Course Introduction (10-58)(1).mp4$ q) A. B7 F4 P  v# c  J
│  │      1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp4
0 G( e: H( J8 d1 O7 Z) w. {4 O│  │      1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56)(1).mp45 l, e8 c8 D) D$ B- G& S2 Q
│  │      1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45)(1).mp4
8 {5 m- _, }8 d8 `6 C│  │      1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21)(1).mp4
" u6 }6 W, o) Y( A4 s│  │      10 - 1 - Logistic Regression Problem (14-33).mp4" U1 ]; C! Z: A$ j
│  │      10 - 2 - Logistic Regression Error (15-58).mp4
! r; Q, C' [: ~9 n! a; I$ p│  │      10 - 3 - Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp41 Z0 M$ k0 S4 u$ K2 I
│  │      10 - 4 - Gradient Descent (19-18)(1).mp44 i: r# O/ W4 B
│  │      11 - 1 - Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4( k6 a& X2 O3 t8 F( i2 o# l! l/ ]
│  │      11 - 2 - Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4
# g' b+ K" g8 M4 H4 Y│  │      11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp40 J7 n+ T& e: L" D" Y0 M$ O, P; ?/ [9 I
│  │      11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35).mp4
/ M' z$ D& Q  C) R4 s1 ?, n; ?& e│  │      12 - 1 - Quadratic Hypothesis (23-47).mp4" a, F  e. R8 X" n/ L
│  │      12 - 2 - Nonlinear Transform (09-52).mp4$ P1 g; d  S( J! m" @4 j9 }
│  │      12 - 3 - Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4
8 f0 @" N+ B2 r' K" J# V/ V( z│  │      12 - 4 - Structured Hypothesis Sets (09-36).mp4% u; @$ r" a9 L6 l! l$ ?2 u
│  │      13 - 1 - What is Overfitting- (10-45).mp42 j! k0 N; q( S( W; z( H0 l- o
│  │      13 - 2 - The Role of Noise and Data Size (13-36).mp4, X& L7 q3 |1 T0 i1 L+ n
│  │      13 - 3 - Deterministic Noise (14-07).mp43 L  c. P6 f" t" y7 r
│  │      13 - 4 - Dealing with Overfitting (10-49).mp44 z4 T) Q$ V. v: B" l
│  │      14 - 1 - Regularized Hypothesis Set (19-16).mp4+ l+ ~/ `! M6 `
│  │      14 - 2 - Weight Decay Regularization (24-08).mp4
4 B( _" ]2 h- _1 c* o% j3 n; x│  │      14 - 3 - Regularization and VC Theory (08-15).mp4
, O6 B1 {! P, @8 G│  │      14 - 4 - General Regularizers (13-28).mp41 e( t7 l  V# ~
│  │      15 - 1 - Model Selection Problem (16-00).mp46 L( I/ L& K1 ?- ?  X5 \6 r
│  │      15 - 2 - Validation (13-24).mp4/ d2 W" N' M# W2 _9 r# ]. n
│  │      15 - 3 - Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp4- t) Y/ Z5 h. g  N" l
│  │      15 - 4 - V-Fold Cross Validation (10-41).mp4. A9 c5 K9 W% x, O. n8 W1 d* o% ?4 c
│  │      16 - 1 - Occam-'s Razor (10-08).mp4
' W+ q9 L4 D. N: q5 x  C│  │      16 - 2 - Sampling Bias (11-50).mp49 y1 i& v" w, e0 _
│  │      16 - 3 - Data Snooping (12-28).mp4! `2 {* N7 @* T$ ]1 _8 V1 g
│  │      16 - 4 - Power of Three (08-49).mp48 D3 Z" C/ I0 s( P$ v
│  │      2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp43 }/ ~& H/ L% K( Z& L; Z  f- k
│  │      2 - 2 - Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp4& F7 h7 \9 I9 p' h" z( {7 W4 D8 D
│  │      2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37).mp42 K2 v, _; a0 `& |2 P6 ]0 |
│  │      2 - 4 - Non-Separable Data (12-55).mp42 R) M; \  S9 P' w
│  │      3 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26).mp4
( M- `3 {" g0 G  S, Q│  │      3 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12).mp4
8 V( C' j$ z/ I; t│  │      3 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09).mp4
6 s& ^( E5 k* A% d│  │      3 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13).mp4
& A* C& b& h1 e4 ~│  │      4 - 1 - Learning is Impossible- (13-32).mp4: p0 c; \# f0 l/ b5 H
│  │      4 - 2 - Probability to the Rescue (11-33).mp4
' \, g5 \* Z0 j+ h* T5 s: V│  │      4 - 3 - Connection to Learning (16-46).mp41 x; O9 {2 P7 {" [8 Q6 p- V1 k4 [# ?
│  │      4 - 4 - Connection to Real Learning (18-06).mp45 X4 k3 K- o% g% l0 [& N, ?" |
│  │      5 - 1 - Recap and Preview (13-44).mp4
: a6 q& q+ e* m! X6 B  l: _│  │      5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26).mp45 d6 {' t, |% W9 X( ]; a2 z
│  │      5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17).mp4) ?4 X: A* |! [, h) F3 n+ I
│  │      5 - 4 - Break Point (07-44).mp4" |  K! f3 ?$ k3 N) `* `
│  │      6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18).mp47 I. Q/ p. k2 z8 @7 K2 E% s
│  │      6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4
) r- M# f$ d4 p& x│  │      6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4
; t& t! L& I0 R$ a- v( B│  │      6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01).mp4
6 Q- P4 L6 ?" K3 }% n5 i. S" l│  │      7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10).mp43 M: I8 ~% `+ ]7 [. V' d) S
│  │      7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4- ]7 u, G$ h" Q6 W( N/ O9 Q
│  │      7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp42 j) w0 G0 p! n. w. ?& c" [
│  │      7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13).mp4
6 {0 J5 Z6 v, m1 l* x│  │      8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01).mp4" D2 @5 T" `  @) _
│  │      8 - 2 - Error Measure (15-10).mp4" _$ _, U" m4 s5 k6 T& G
│  │      8 - 3 - Algorithmic Error Measure (13-46).mp4, `: B' E4 I" {( A; G# k2 ]; `) v
│  │      8 - 4 - Weighted Classification (16-54).mp41 i  I7 [+ ]7 U# z, |8 e
│  │      9 - 1 - Linear Regression Problem (10-08).mp4
6 F7 ~2 h0 N7 \9 b│  │      9 - 2 - Linear Regression Algorithm (20-03).mp4
/ L4 d/ R0 Y6 d& y; ]% S│  │      9 - 3 - Generalization Issue (20-34).mp4
' B3 U1 q& [$ v1 [│  │      9 - 4 - Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp4
' V! o' x0 U/ Z2 h1 Z│  │      
3 `: Y) A: ]8 o1 I│  ├─机器学习导论_42_上海交大(张志华)
" Z& s& d) q  n+ m$ V│  │      1 基本概念.mp4
8 a8 V% q( g! K8 ~' q│  │      10 核定义.mp48 `! M" Y  J0 A* |5 Q
│  │      11 正定核性质.mp43 e8 u8 m/ s/ m' ]& N
│  │      12 正定核应用.mp4
/ H8 j# ^$ Q# Z) ^│  │      13 核主元分析.mp4
! u; L0 v' }# r0 U│  │      14 主元分析.mp4# U7 k, s0 Y  n5 }* e* C1 E  u
│  │      15 主坐标分析.mp4
2 S( N% w, E" U│  │      16 期望最大算法.mp4
6 l7 ~* m* y5 T1 @. H│  │      17 概率PCA.mp4$ `% \! S" ]$ C" t
│  │      18 最大似然估计方法.mp4
; Q, F  U" b% j2 O( h& n- ]% V│  │      19 EM算法收敛性.mp4
) R0 x8 Z, ~0 F( @  e% @; d" d│  │      2 随机向量.mp44 H: _4 ~7 q; w7 b; K% A! c
│  │      20 MDS方法.mp43 O, Q; n& V& @* x1 R" d' Z+ r- M8 m
│  │      21 MDS中加点方法.mp42 T! v1 N) x, c0 U
│  │      22 矩阵次导数.mp4
' m* X! t0 c' n# W1 W' T; K% B│  │      23 矩阵范数.mp4. G6 I" K7 P3 l: _! L+ b& x
│  │      24 次导数.mp4- o* ?, @2 f, w7 \, k7 ^3 L0 o# q- ]
│  │      25 spectral clustering.mp4$ F- ~: v# ~& b- W
│  │      26 K-means algorithm.mp47 m; g" d( ?$ p, [  @  E5 x
│  │      27 Matr-x Completion.mp4
& O- E+ l, S8 O" ]│  │      28 Fisher判别分析.mp4) s5 I- u4 R. L& q1 }: d
│  │      29 谱聚类1 .mp4
$ m. Q4 X* R) C4 y│  │      3 随机向量性质.mp4
+ S. Q3 \) _3 M3 g3 |│  │      30 谱聚类2.mp4
/ M* _/ k  W7 I. B$ l. X6 u$ F│  │      31 Computational Methods1.mp4
' P* m& O* w! o│  │      32 Computational Methods2.mp4+ M0 r" u; S6 n! _& J2 l, p
│  │      33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
/ G7 l4 }( U0 ~, \0 T│  │      34 Kernel FDA.mp4
! V- K6 p) d5 s/ ]│  │      35 Linear classification1.mp4( u  f- O* k: v; M, F4 U
│  │      36 Linear classification2.mp4
  s1 E) [8 j- l8 c│  │      37 Naive Bayes方法.mp4
& i4 i. Q& j; [- ^. R4 N" S, F/ W0 H6 `│  │      38 Support Vector Machines1.mp49 D# {$ g' _; s2 c4 e" B' V
│  │      39 Support Vector Machines2.mp47 E7 S# Z3 [4 |
│  │      4 多元高斯分布.mp4) \! E& W$ A: H) Z
│  │      40 SVM.mp4, ?( n( _, E" ^) p& v! t5 `$ C
│  │      41 Boosting1.mp4$ K% t* r9 ?4 Q
│  │      42 Boosting2.mp4
, }9 E( }5 c6 ]* V! E- O│  │      5 分布性质.mp43 Y- s5 e5 N: G" B/ Z; w* {& K% D
│  │      6 条件期望.mp4) X: R: R( n* z! l% {5 T! }8 `" Y
│  │      7 多项式分布.mp4
$ w& D4 Z9 u7 v% u% q│  │      8 多元高斯分布及应用.mp4
7 N: c8 y- Z2 h│  │      9 渐近性质.mp4
+ p1 ~( m8 o. T' `$ C│  │      ) \9 q3 _" v8 {. p
│  ├─机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)
: B" o& a* W4 [- M8 @│  │  ├─01_Linear_Support_Vector_Machine: X7 q$ z9 W7 P' `) Y& ~% j
│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.pdf
& a3 j5 `7 V. ~, F4 _│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.mp47 ~5 A" b# J/ O# t; I4 P; l
│  │  │      02_Large-Margin_Separating_Hyperplane_14-17.mp4$ j7 c" u6 S, a5 N/ c  r6 W
│  │  │      03_Standard_Large-Margin_Problem_19-16.mp44 i1 K4 H+ x2 Y6 C# E% o
│  │  │      04_Support_Vector_Machine_15-33.mp4
1 \1 }+ b# w( y$ C3 ^; _) E" e│  │  │      05_Reasons_behind_Large-Margin_Hyperplane_13-31.mp4
+ R$ X4 r" `1 X- M% W│  │  │      
5 E9 @3 B5 B& u& @+ A│  │  ├─02_Dual_Support_Vector_Machine
6 R7 S0 |  w6 e, A9 n4 }$ l' m│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.pdf
; ?3 ^8 d( a% r8 [│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.mp4
& p9 R  _3 `' J% B) X│  │  │      02_Lagrange_Dual_SVM_18-50.mp4
0 K4 u7 S' u) [: b│  │  │      03_Solving_Dual_SVM_14-19.mp4
( b$ K4 Q0 j5 I( e│  │  │      04_Messages_behind_Dual_SVM_11-18.mp4
' F- K! I! [, L- V│  │  │      
' g  B" p) G* H" J│  │  ├─03_Kernel_Support_Vector_Machine( G7 U9 U+ ]# r) N
│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.pdf) N6 m. `; t1 c7 f) [! m! {
│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.mp4
% O3 Z1 z0 _% b8 ?; N' m! |4 w* W│  │  │      02_Polynomial_Kernel_12-16.mp4
4 V& v0 y$ B. h5 _│  │  │      03_Gaussian_Kernel_14-43.mp47 b& c6 v7 Z4 M/ L
│  │  │      04_Comparison_of_Kernels_13-35.mp4
+ s. K, G% {( Y1 }6 |& E( v│  │  │      0 [  w0 S! [' m) ^5 Z8 f5 D" y' u
│  │  ├─04_Soft-Margin_Support_Vector_Machine3 _4 k( E; q# P% U! a
│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.pdf
) g, m+ X$ h* y; E' y' g; F/ }│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.mp4
/ a# ~3 \# B& N1 R3 V/ X0 h3 y│  │  │      02_Dual_Problem_7-38.mp4
, q% l2 {+ _) d6 S+ p; D: x1 s0 F│  │  │      03_Messages_behind_Soft-Margin_SVM_13-44.mp4: l5 g+ p  K: C% H+ o' r
│  │  │      04_Model_Selection_9-57.mp4, @! R6 t2 Z$ ^% _5 V9 `
│  │  │      
" Q5 t6 O! i* Q2 v: l& P+ A│  │  ├─05_Kernel_Logistic_Regression
+ h- {7 ]4 J0 N│  │  │      01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.pdf
( O6 K6 z6 R, Z+ Y0 `9 f9 |* |0 M│  │  │      01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.mp42 w; H" P$ h+ B/ [. C! ?
│  │  │      02_SVM_versus_Logistic_Regression_10-18.mp4- z8 t0 k, g4 @4 A. H0 e
│  │  │      03_SVM_for_Soft_Binary_Classification_9-36.mp4
! H/ S* N& q; u) Q│  │  │      04_Kernel_Logistic_Regression_16-22.mp4$ K  x* J/ i: r( d
│  │  │      5 w( n6 y# `: k: f8 n5 X1 f
│  │  ├─06_Support_Vector_Regression2 c) m/ Q! f5 l& w
│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.pdf0 j# E: ?8 N* @0 ~$ A8 ]) I
│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.mp4
& J1 g% W# g! j6 u/ J2 B│  │  │      02_Support_Vector_Regression_Primal_18-44.mp44 H( Q! J) Y8 D, x  K; b* Y! t2 i. X
│  │  │      03_Support_Vector_Regression_Dual_13-05.mp4
3 l1 R3 \0 B* Y( `3 T8 T3 I│  │  │      04_Summary_of_Kernel_Models_09-06.mp4
. O5 _( B, C7 \6 J│  │  │      
2 N( p/ {2 a) i0 @& F) A│  │  ├─07_Blending_and_Bagging4 H6 w3 r/ E* ?) u: @
│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.pdf
' @* S3 f# C$ [3 X│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.mp45 @1 I0 y5 @8 z- G
│  │  │      02_Uniform_Blending_20-31.mp4
: b+ m$ K% A1 B0 o/ B9 h9 k" X- O│  │  │      03_Linear_and_Any_Blending_16-48.mp4
! q" o; P  z- @6 @: H3 D9 j│  │  │      04_Bagging_Bootstrap_Aggregation_11-48.mp4- s) G$ w# }6 q8 v/ J( J
│  │  │      . l( Z' v% L. m# a8 N! Y- q
│  │  ├─08_Adaptive_Boosting
$ s: m3 w# T% G& O! [) C0 M│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.pdf
6 s# U6 R4 P: o: R│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.mp4
" i! ]% G! c; S9 v$ E& o│  │  │      02_Diversity_by_Re-weighting_14-28.mp4
8 a% ~$ p( }  R+ n! T) w6 V! Z4 G│  │  │      03_Adaptive_Boosting_Algorithm_13-34.mp4, B3 B& ~( Q- q4 G; r, f( p
│  │  │      04_Adaptive_Boosting_in_Action_11-04.mp45 R' D, w. [" d, O# W% U" d5 k
│  │  │      6 }: R# b# n/ k  o% j. @
│  │  ├─09_Decision_Tree7 L1 I7 I1 l& G0 {& I" o+ l5 y
│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.pdf9 M, b2 i: D" p/ k) y$ a
│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.mp4; ]: r& d  m. M! d( \
│  │  │      02_Decision_Tree_Algorithm_15-20.mp4
7 w- E- d; D/ {8 c5 v* M- P5 i2 i│  │  │      03_Decision_Tree_Heuristics_in_CRT_13-21.mp4
) j# k* P* u+ j0 A│  │  │      04_Decision_Tree_in_Action_8-44.mp4  g. Q& Z& ^% c7 F1 z
│  │  │      
8 y, j- S. }  o2 b- C│  │  ├─10_Random_Forest
: c  m& C" q) e( ]; w6 E│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.pdf4 h' u: U: {# S. t; n! k
│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.mp4& w8 {( _1 k- F4 l* _. k9 R" n
│  │  │      02_Out-Of-Bag_Estimate_12-31.mp4
% L9 _% a2 L/ S  J$ o│  │  │      03_Feature_Selection_19-27.mp4
: x4 B( ]4 T5 K* \$ k" J│  │  │      04_Random_Forest_in_Action13-28.mp4' E6 H' P4 \7 V7 B) Q
│  │  │      
: ~8 d: b" b0 K  R; q2 H8 F& R: {│  │  ├─11_Gradient_Boosted_Decision_Tree
* T$ z, v" E4 n0 z- H# `4 y│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.pdf4 G. ~$ p' h* _7 E
│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.mp4) F3 d- ]- e7 h0 b6 F, |$ A
│  │  │      02_Optimization_View_of_AdaBoost_27-25.mp40 s  D- M# m4 y, r- p) o# \
│  │  │      03_Gradient_Boosting_18-20.mp4
! \0 w+ H, A  l/ A4 Q; t$ H│  │  │      04_Summary_of_Aggregation_Models_11-19.mp4
/ {: N5 |# [2 W0 ^- c7 h7 q: n7 }+ n│  │  │      
) s1 s* F( E- h2 a" U' g( q│  │  ├─12_Neural_Network. H2 u! {3 z. d
│  │  │      01_Motivation_20-36.pdf+ x7 e$ f* S* Z' q
│  │  │      01_Motivation_20-36.mp4
5 A+ ]* Q0 S8 E! Q1 H. A+ t* T│  │  │      02_Neural_Network_Hypothesis_18-01.mp49 y$ E: l6 S$ ]
│  │  │      03_Neural_Network_Learning_20-15.mp4
5 T; p# }5 g2 G  [" R│  │  │      04_Optimization_and_Regularization_17-29.mp4" l, |, H  ^% G! _2 v
│  │  │      
' D2 E; e+ _0 n3 O  m7 k  f│  │  ├─13_Deep_Learning
1 o' ]7 p% ]' o4 @, c! s8 x│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.pdf2 @+ p/ [; _4 l  }. y, y1 c1 T
│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.mp4
. y: n/ k& l0 F: @, Y│  │  │      02_Autoencoder_15-17.mp4
+ A- N7 j+ E4 ]! F│  │  │      03_Denoising_Autoencoder_8-30.mp4' m  g" W4 A3 m% [
│  │  │      04_Principal_Component_Analysis_31-20.mp4
, e+ R# n! U0 h! ^5 ^│  │  │      2 C/ V+ q# g  V* o) \" \5 _- Q
│  │  ├─14_Radial_Basis_Function_Network9 [  d1 e0 p7 [, l* z
│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.pdf
/ z, {5 U) |2 y! h0 ^│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.mp4
4 @! P: a" O" [( M, c, m│  │  │      02_RBF_Network_Learning_20-08.mp4/ g/ x: B: b8 Z) }( u
│  │  │      03_k-Means_Algorithm_16-19.mp4
+ y" ^3 i8 K: k. B│  │  │      04_k-Means_and_RBF_Network_in_Action_9-46.mp4
; M; Y' p, P% A7 O, \│  │  │      
$ |# {* z* L8 X; d, U│  │  ├─15_Matrix_Factorization: }+ _3 e# u9 _- z
│  │  │      215_handout.pdf
* q) W) }3 U; U7 L│  │  │      15 - 1 - Linear Network Hypothesis (20-16).mp4
3 l# Y; a8 X( e6 c0 L/ G│  │  │      15 - 2 - Basic Matrix Factorization (16-32).mp4
; ]) o5 O' g& J6 |2 @│  │  │      15 - 3 - Stochastic Gradient Descent (12-22).mp4! M# f2 I1 s! ~. k# v2 E
│  │  │      15 - 4 - Summary of Extraction Models (9-12).mp4
0 V& H4 ]5 R  d/ P1 L! b│  │  │      / T$ s" a) B2 k4 D
│  │  └─16_Finale, L) o! F* J8 C3 d( d5 `& `% Q
│  │          216_handout.pdf$ m# y, l, T2 K  Z0 I- n) c0 e3 {
│  │          16 - 1 - Feature Exploitation Techniques (16-11).mp4
. `, M0 @) r% f( h│  │          16 - 2 - Error Optimization Techniques (8-40).mp4( ~& L6 c) \/ b! W
│  │          16 - 3 - Overfitting Elimination Techniques (6-44).mp4  z( S; N" `; h# ]' r
│  │          16 - 4 - Machine Learning in Action (12-59).mp4
7 l0 X$ C7 |* S& H1 D# K/ f│  │          ) O+ D/ o/ S0 T$ q5 D' R/ ]
│  ├─模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)
* L3 D' c5 j1 O( w│  │      01.概述.mp4: |5 p/ Y% I+ |% ^; l% e
│  │      02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.mp4
: L2 y6 i/ h7 V+ o  Y5 e│  │      03.聚类分析的概念、相似性测度.mp4
3 k, s9 K/ V8 V│  │      04.相似性测度(二).mp4
( b5 B2 I7 h: V8 v% D│  │      05.类间距离、准则函数.mp40 B9 U9 `) J8 d! L
│  │      06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法.mp4" g* H" C6 q( |( G( p. Z, l
│  │      07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法.mp4
- D. ^4 }* n; g6 E* |7 g7 h2 H# U│  │      08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法.mp4
6 `% a! k* C6 N1 D# |! z7 v│  │      09.聚类算法实验.mp4
# J* V2 y' D. B* h" S/ d│  │      10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.mp4% k+ n  _  t2 m7 `4 t
│  │      11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.mp4
. v; F4 A# V  E% o5 c; ?# x5 L│  │      12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.mp4
; ]/ n5 z0 W8 m│  │      13.一般情况下的判别函数权矢量算法.mp4% x! d; j; u+ }/ I4 }2 K
│  │      14.非线性判别函数.mp43 ?5 a- }. `+ [, P+ D  R; E
│  │      15.最近邻方法.mp4( s  K% c7 R1 `) u
│  │      16.感知器算法实验.mp4
/ i3 |  f7 }9 o0 U1 Q( d, V│  │      17.最小误判概率准则.mp4* f* b8 C% L( R. c% a( s
│  │      18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.mp4) U+ v: h# Y' a& b6 Z
│  │      19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.mp4$ k! q5 Y, o% V  v+ ^& t$ P0 a; x
│  │      20.Neyman—Pearson判决、实例.mp4* C3 ^6 S- @6 T1 J; _3 k
│  │      21.概述、矩法估计、最大似然估计.mp4# x- G$ k& u& g" g2 r
│  │      22.贝叶斯估计.mp4
# m$ i+ X2 ]4 ^) x" A+ i) E│  │      23.贝叶斯学习.mp4
0 S$ ^. p( p! Y: A# f│  │      24.概密的窗函数估计方法.mp4
) [* c5 b8 h0 J; w* r$ X* {2 j! ^│  │      25.有限项正交函数级数逼近法.mp46 S; c* S7 f& ?( t! K
│  │      26.错误率估计.mp4
, z" Z2 H2 C6 a5 G0 U/ e% e4 W│  │      27.小结.mp4
3 Z) [- ]) N2 V! V  T$ V- s0 I│  │      28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.mp4
1 H$ W: m7 F* S7 X│  │      29.概述、类别可分性判据(一).mp4
- W; @9 Q: q0 U1 d1 T% f: y│  │      30.类别可分性判据(二).mp4# l$ p& d8 b) \7 _4 W, v, ~4 ?( h
│  │      31.基于可分性判据的特征提取.mp4% L- ~& \- v) M  f0 _! r6 U1 U- T
│  │      32.离散KL变换与特征提取.mp46 n$ P+ I0 c  b$ l9 ?7 O& J0 X
│  │      33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.mp41 P) s8 q# v' P) F
│  │      34.特征选择中的直接挑选法.mp4: @  C6 r7 z' ?+ T2 b
│  │      35.综合实验-图像中的字符识别.mp44 f# W# Q; U% D7 s% N7 L8 M: C
│  │      
( _7 _2 h* ?" S1 c; l: D│  ├─炼数成金-机器学习
. l( m3 g9 W! T+ W│  │  │  机器学习第10周.rar
8 D! f( U( K" Y│  │  │  机器学习第11周.rar0 G# j4 w% s& k0 N! [: I0 n
│  │  │  机器学习第4周.rar( ]* ]8 g0 }3 G. e5 F
│  │  │  机器学习第5周.rar  a  V2 a' {% `! \. q+ m0 z
│  │  │  机器学习第6周.rar6 d, O! Y$ C9 i* R8 D
│  │  │  机器学习第7周.rar
2 m) a# z- C! S7 y│  │  │  机器学习第8周.rar% [2 f1 ?" ]. i. {# U9 y2 e
│  │  │  机器学习第9周.rar) @1 ~: p& D9 j, Q
│  │  │  解压密码.TXT
- s' h7 a- a1 Q- ?% R: \9 G│  │  │  7 }1 I5 {- u* ^/ L2 d# X. e- j# Q
│  │  ├─第1课 机器学习概论
, S! C. u4 s& }7 A" _  w" e$ I. M  \│  │  │      ML01.pdf
+ C: L! I) _$ N3 q│  │  │      ML01a.mp4. ]. G. z' p. ~( L8 F1 e! @$ p) v& S1 O
│  │  │      ML01b.mp4
6 s/ E1 V8 s- v3 t4 d( X* V9 |9 K│  │  │      ML01c.mp4
; j' l% i! V8 \2 [5 O  E9 s│  │  │      ML01d.mp4* n, P  {- E* i; r; U# f) B
│  │  │      
* K$ E  o! [  t' m: ?% m6 u8 e│  │  ├─第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
: c  g- @4 y  f) A( C1 u│  │  │      ML02.pdf: P+ M% J3 }8 u6 l$ P% w
│  │  │      R-modeling.pdf- |5 i% P- A: ?
│  │  │      top_1000_sites.tsv* ^* i( S( W* v" Q0 v5 w$ e7 @
│  │  │      假设检验讲解.rar+ L8 `; F2 |' ]
│  │  │      ML02a.mp49 g! a0 Q3 J* ~6 \2 |2 K5 m
│  │  │      ML02b.mp4
( b. _5 ]7 {4 h' M/ J. z& q5 v% `& \│  │  │      ML02c.mp4- `0 d" O* r! l- [' o  R& F% S* G
│  │  │      ML02d.mp4( r( n, R! Z5 c
│  │  │      ML02e.mp48 G, }0 i: b2 G  R# i, C2 n
│  │  │      ML02f.mp4
) Q; f- @  Z* f│  │  │      ML02g.mp4' D  r; E. O9 f  F
│  │  │      ML02h.mp4
6 @" R) s: \1 b) N, X1 K/ @& U9 `' p│  │  │      薛毅书源程序.rar2 ^% C; R6 `# B4 I
│  │  │      . [0 O" ]8 a4 ?" Z3 ~- C( T: G) N# ^
│  │  ├─第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。案例:凯撒密码破译( G& N- t# s/ b. D
│  │  │      20140408_213926.jpg
  e( m' a$ T; u9 d4 y│  │  │      20140408_214028.jpg: v: G. l3 n: x
│  │  │      ML03.pdf+ B8 p% E# D; e* e3 O7 ?9 x
│  │  │      ML03a.mp43 U4 S% u1 _* e% a1 ]! `
│  │  │      ML03b.mp4
& F8 z) Y3 b5 X0 Q3 B5 l+ g# @│  │  │      ML03c.mp4
/ E. l# Q1 v0 |3 s; k│  │  │      ML03d.mp46 z$ g1 U9 _! \
│  │  │      ML03e.mp4+ c1 z- Q4 s0 R" B/ y- p2 A# x% B
│  │  │      ML03f.mp45 h+ C' ~. o  |3 U+ `/ L1 M
│  │  │      
% o7 `  E8 M7 ]( I5 D% ~5 K! Y│  │  └─资料+ ?# T2 C1 t$ r6 T
│  │          DM_Practical_ML_Tools_and_Techs.rar1 L. O, F. B3 o6 p8 a
│  │          MIT.Foundations of ML.rar; M, \8 ]  O9 p4 q, w, a( g
│  │          MIT.Introduction to ML.2Ed.rar3 C1 c/ x: B+ e. h) f
│  │          ML.part1.rar* h1 i+ P  c. @$ X
│  │          ML.part2.rar" T6 Q$ r' p) m9 o6 U
│  │          ML.part3.rar- x" u) n4 a3 T9 I# G6 a& S
│  │          数据挖掘中文第三版.part1.rar! w9 ^$ |" d. N4 i6 T8 _6 O, h# \
│  │          数据挖掘中文第三版.part2.rar+ O4 F/ z& G+ }3 F5 q
│  │          数据挖掘中文第三版.part3.rar& L/ W+ X7 B$ O+ g' O+ s
│  │          数据挖掘中文第三版.part4.rar/ m) l  _, o4 o! U2 ^
│  │          4 i8 c  `4 K1 X1 m4 _
│  ├─统计机器学习_41_上海交大(张志华)8 J5 Y0 v6 V) W0 m' r7 X! ?
│  │      01 概率基础.mp4! X+ k# {4 [+ y( g1 W: ?) ^2 `( d
│  │      02 随机变量1.mp4
0 c3 L9 I+ a+ f$ f# v2 x│  │      03 随机变量2.mp47 z1 g  q4 p0 K; _8 \
│  │      04 高斯分布.mp4$ e9 ]. g- a2 B
│  │      05 高斯分布例子.mp4
, L( l9 Y5 M; \$ b/ x│  │      06 连续分布.mp4
4 b, d/ E3 V2 a4 l) {- {│  │      07 jeffrey prior.mp4
0 R2 Z- s% t2 f! q4 E  ~7 h, g4 p│  │      08 scale mixture pisribarin.mp4
/ p' Q1 }# F& K6 b* p│  │      09 statistic interence.mp4
$ Z" ^4 j' u1 ]: i/ r. A* v│  │      10 Laplace 变换.mp42 t1 R" E7 C( h1 Q- @9 Q3 Y$ i
│  │      11 多元分布定义.mp4
! _7 u/ G2 ~( M) r9 `! @/ Y4 h" D│  │      12 概率变换.mp4
) r# V* W: s0 `( c- O% s│  │      13 Jacobian.mp4) K' ^' q1 l4 {" C
│  │      14 Wedge production.mp4' |  G7 h. ]- B5 C6 z0 L, @
│  │      15 Wishart 分布.mp4
7 h$ v  C8 C  @; n. ?│  │      16 多元正态分布.mp47 m+ s9 {9 c. u
│  │      17 统计量.mp4, b* m% @- d3 ]+ {2 b/ ^
│  │      18 矩阵元Beta分布.mp4
9 u5 _* v, f8 y# y+ y" X│  │      19 共轭先验性质.mp4$ e- n7 I$ T2 Z: |1 t* B
│  │      20 统计量 充分统计量.mp4. s: ~3 \' d4 B: D# s
│  │      21 指数值分布.mp4
. B2 a& d0 C4 Q' z│  │      22 Entropy.mp4
" W0 T, _9 B9 r8 q4 H+ z  g│  │      23 KL distance.mp4
: V) I7 k7 @0 m" W│  │      24 Properties.mp46 i2 R1 ?$ X8 V) G! k2 ~
│  │      25 概率不等式1.mp4
3 p( o/ B$ _2 Y" ?│  │      26 概率不等式2.mp4
  Q5 a. R- s- f  j' M' ]/ Z* b4 A│  │      27 概率不等式1.mp4
8 p. C7 O8 ?  l% [3 ~3 E0 q│  │      28 概率不等式2.mp4
  }; v9 `& i* q│  │      29 概率不等式3.mp4
! T7 C. m3 q2 G1 l4 I& b│  │      30 John 引理.mp4
- u9 B; [. B) U3 t9 v$ _│  │      31 概率不等式.mp4
; w2 M8 Q  d6 A! ~" P│  │      32 随机投影.mp4  X2 c8 M) L0 @* r1 m
│  │      33 Stochastic Convergence-概念.mp4
# Z% |- W# j$ V' d│  │      34 Stochastic Convergence-性质.mp4
; _+ a: W7 B2 B│  │      35 Stochastic Convergence-应用.mp4- n' S/ t7 q' O1 z
│  │      36 EM算法1.mp4$ G  H0 X1 P# _
│  │      37 EM算法2.mp4( a8 d. K, }& G. }
│  │      38 EM算法3.mp4+ |' B. Y, }# \1 G4 A; n2 [
│  │      39 Bayesian Classification.mp4/ G& X& Q- K5 L: B( F  i
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- e# d6 K. ]1 p/ t' W" s' c├─ML_机器学习应用班6 R4 p! X, y( m% h$ @
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1 X$ G* Y6 z" K) i│  ├─第一课
! f9 v1 `1 O6 w( }8 _: ^# R' P│  │      第一课.mp4
8 {" z1 J4 k0 C) c1 t# |4 z: U6 d│  │      机器学习应用班第1课数学基础 (1).pdf" L- N* ^9 L( |* K0 @4 o: H
│  │      ) ~$ r; z" V4 e* f6 m. g$ Z
│  ├─第七课8 B' T' T( V) p; W# Y
│  │      7-1.mp4
+ z! L  p# M0 T( Q8 ]- d4 x) X│  │      7-1~1.mp4
9 G( x  M0 B) [" \  f│  │      7-2.mp4
' _. o3 A# w/ q│  │      7-2~1.mp43 D) u& s3 b; F4 [
│  │      
; X, A! ?, s5 }+ D, z│  ├─第三课# ]/ _/ Z3 V  F
│  │      应用班第三节课.mp4% ^  b6 B. U8 V6 x- N0 C- V& B- F
│  │      应用班第三节课~1.mp4* x0 k5 C6 S6 k1 q) U; x
│  │      : u3 M8 h& n/ K, _( l/ w
│  ├─第九课
/ r2 k# r3 |1 Q6 h) d│  │      9-1.mp4. Y, @3 y8 m1 p0 l
│  │      9-1~1.mp4* _  v* y; v. i' ?2 G3 c+ K. ]6 _
│  │      9-2.mp4( C0 j$ x/ {4 W  Q$ P4 |/ x
│  │      9-2~1.mp4
# g* h3 }* F. I3 s4 N4 e1 y│  │      ( b) T4 f' x# b* O4 w" c) A
│  ├─第二课; d6 ?# ~  f! x6 ^1 o5 |4 G
│  │      应用班2_1_1h44min.mp4( E$ z+ [4 S" r+ N! d5 E) l5 u% w9 q
│  │      应用班2_1_1h44min~1.mp4
3 j$ C/ x8 I1 k│  │      应用班第二课第二部分  .mp4/ b$ E' b) d, ?+ ?) ~( r5 I4 ?: ^
│  │      
" `/ s% G" i! \1 w│  ├─第五课2 x! G5 g, I. s5 L
│  │      5-1.mp4
/ x5 [. f3 P  `; ]% l5 w│  │      5-2.mp4
6 \( a4 H9 h0 c8 x( A│  │      ' C% w" a0 v: i+ Y0 W# p8 C
│  ├─第八课
- Q6 A$ r  X  n2 s: b4 v│  │      8.mp4
; E& t4 K; {: W, `7 |│  │      
% P* Q, X% y% x( P: G│  ├─第六课5 V6 C# [- h2 C+ W% \2 l
│  │      6-1.mp4
+ X/ P" E: J/ `" F$ A7 E& V│  │      6-2.mp4* ]5 D9 X- F4 ^
│  │      
; [" n, }- f) G; J6 n│  ├─第十课7 ]- V  F  _" g- R+ @& c' Q% w% P
│  │      10.mp4
. E2 O2 F0 M$ y' p5 |│  │      * J/ b  }% S" B& O  K5 F
│  └─第四课
' G! A6 p" |9 E; P/ H3 V7 n! P│          应用班第四节课1_1h44_33.mp4
$ R5 |! D2 |0 o* |2 Y9 b│          第二部分.mp4) T; W% g) Z: r& @/ C% E( g( {  u
│         
. Z( l2 v- [& _. v8 n- P: N6 X├─算法_10月机器学习算法班# M+ \9 D2 F& _- [
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│  │  01.第1课 概率论与数理统计.mp4: G& ]# X0 O) `: W' A7 Y
│  │  02.第2课 矩阵和线性代数.mp4
& W7 P, L$ B1 C: Y4 `│  │  03.第3课 凸优化.mp4$ t* L# R( g0 q, L" h) u
│  │  04.第4课 回归.mp44 n, g, H/ {/ t5 s
│  │  05.第5课 决策树、随机森林.mp4
( Z! s, w- a7 Q│  │  06.第6课 SVM.mp4( a) u3 K2 c4 j2 \
│  │  07.第7课 最大熵与EM算法.mp4
! E' C3 L+ V( u│  │  08.第8课 特征工程.mp4
( H7 s2 F6 {5 W; b│  │  09.第9课 模型调优.mp4
& a/ l6 T) ~! [│  │  10.第10课 推荐系统.mp45 G: V0 f5 \! P  D/ V
│  │  11.第11课 从分类到CTR预估.mp49 q! n" X" s. H3 ]" E; L0 m, f
│  │  12.第12课 聚类.mp4+ O3 {5 }' F. @6 Z/ i; S
│  │  13.第13课 贝叶斯网络.mp4
* j1 N7 X& E: z% ^│  │  14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mp4
' |" m) }7 u3 q, n2 M│  │  15.第15课 主题模型.mp4
# L' j; s$ t! P# ^* E0 f│  │  16.第16课 采样与变分.mp4
9 D# D0 Q( ?# ]  ~# S6 @6 }│  │  17.第17课 人工神经网络.mp4
. _7 i2 ^0 u" R# g( ?% j│  │  18.第18课 深度学习之CNN.mp4
5 T/ f0 D' r- w* N6 v8 x│  │  19.第19课 深度学习之RNN.mp4
, Z* @1 T& A% E+ m- J│  │  20.第20课 深度学习实践.mp4% G. u. N1 Q3 b* l" x
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│  │      十月算法班第10讲:推荐系统.pdf
* W. s$ c, c8 V5 K4 `1 v2 B2 n: y│  │      十月算法班第11讲:CTR预估.pdf' {: l7 M' ^$ L6 z; G* e
│  │      十月算法班第12讲:聚类和社交网络算法-10月机器学习算法班.pdf  T# k; a% e/ D+ d# Y+ f  K5 ~
│  │      十月算法班第13讲:机器学习算法之图模型初步.pdf8 s5 l! I% v! t" F
│  │      十月算法班第15讲:主体模型.pdf( d5 e: A' a7 _. [$ W9 U4 k# u
│  │      十月算法班第16讲:人工神经网络.pdf! K5 T& @+ k& `/ g) s
│  │      十月算法班第17讲:计算机视觉与卷积神经网络.pdf" p9 I$ y$ i# |9 v4 N$ a, L
│  │      十月算法班第18讲:循环神经网络与自然语言处理.pdf
7 h- z6 B+ b* i7 _6 ], s$ k1 V( v│  │      十月算法班第19讲:深度学习框架与应用.pdf
1 a0 d, M2 w  `: c) }│  │      十月算法班第1讲.pdf
) C1 X6 {. L. \. a│  │      十月算法班第20讲:采样与变分.pdf
0 j. J7 A3 `! a, h) ~│  │      十月算法班第2讲.pdf
. u( t/ r4 y0 C  X# z│  │      十月算法班第3讲:凸优化初步.pdf: [' I* }7 P5 P& c% @' c
│  │      十月算法班第4节:最大熵模型与EM.pdf. {  K/ t; F0 U- B5 S8 R, ]
│  │      十月算法班第5讲:决策树随机森林.pdf
! M0 M6 d7 M9 v9 L│  │      十月算法班第8讲:机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
% M" p+ }  ?( X" }% P│  │      十月算法班第9讲:机器学习调优与融合.pdf
  t- a! @' J7 S' e% U! y$ i1 ^! u7 ~│  │      , @2 B3 e4 C8 X8 Y
│  └─源码
" |* A- F* @/ Q, c- G" _. F; z│          Image_seg.zip. n) G$ F: A3 j
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│         
5 Y! d( F4 T& ]4 r! J└─算法_4月机器学习算法班
1 |# K, m& }4 r5 w+ M" Z& a    │  
- R, Q1 {( p7 _1 i    ├─(01)机器学习与相关数学初步
1 j/ @+ Z' M/ P5 _/ ]4 `7 P1 p    │      (1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
* m6 t: O1 Y. @, k  `    │      (1)机器学习与相关数学初步.mp4( q8 `( R" s( M3 x- U8 P& B% z
    │        S' i$ h2 n; R3 ~! d2 u
    ├─(02)数理统计与参数估计
* T# S0 U& m$ H  V& [* ~; C  |/ O    │      (2)数理统计与参数估计.pdf0 a, @5 s# t5 L) u3 a( Y
    │      (2)数理统计与参数估计.mp4! X5 f2 X8 m$ h5 M, h" G$ {
    │      4 G5 y+ ]2 [! o
    ├─(03)矩阵分析与应用9 ^+ x9 e. k2 N
    │      (3)矩阵分析与应用.pdf
1 f8 e: V. N: m3 D0 J    │      (3)矩阵分析与应用.mp4) {" s- S, x: j7 F6 {4 d; M/ i
    │      4 ?5 S6 z$ e4 Q; ?
    ├─(04)凸优化初步; p0 o" ~& r* ?2 y* T
    │      (4)凸优化初步.pdf, ?! Q- M8 N  C) D$ ^* M) }5 p
    │      (4)凸优化初步.mp4
5 j! |- S$ C: `2 s5 V" _% L    │      
9 T  e1 _9 L, J8 w    ├─(05)回归分析与工程应用7 r/ M/ N0 R4 a2 F2 w1 F3 I
    │  │  (5)回归分析与工程应用.mp4
/ k8 y/ ]: H- @( A. L# J8 [    │  │  9 y) W. u' z5 h( M+ @
    │  └─课件和数据及代码% a) j# k$ v" N7 d7 J# [
    │      │  4月班第5课课件:回归及工程应用经验.pdf
$ }1 q2 L6 t' i" m) q( z    │      │  data1.txt
$ ?8 `% W, G' e+ _    │      │  data2.txt0 s! h+ `' J1 w  K6 G) F* [
    │      │  logistic_regression_example.ipynb
& `! i  I( a4 h9 `" b2 X    │      │  Untitled.ipynb8 Z5 e  `8 B6 ~" `2 L
    │      │    b% N+ ]; s- B3 u1 Q
    │      └─.ipynb_checkpoints) t1 V+ D9 Q# A0 T
    │              logistic_regression_example-checkpoint.ipynb' J0 y  |+ H! {" T- ^0 H( [
    │              Untitled-checkpoint.ipynb9 ?' i1 M& ?- ^& @3 {* K4 Y
    │              
* r" Q, E! K/ o& m3 Y$ b: w. ~    ├─(06)特征工程
( i$ V7 O7 C3 e& L) ~    │  │  (6)特征工程.mp4% y$ Y; H- p7 j  M6 N
    │  │  5 M; ?/ z( `% Z' v
    │  └─课件与数据及代码
. m7 K6 R( L8 h5 ]& y- C0 i    │          4月班第6课课件:特征工程.pdf% K9 W' J' ~3 v" a$ @
    │          feature_engineering_example.ipynb
9 k1 j& k9 f9 T" ]* M6 A: q4 s    │          kaggle_bike_competition_train.csv
; O4 b. V' w2 x/ a8 Q    │          ; {) P  ?: V. f
    ├─(07)工作流程与模型调优
% N4 ~/ g  Z1 V2 v/ g, a) c. J9 k- k' S    │      (7)工作流程与模型调优.zip
' H; K1 j1 P" O/ P; b0 M! u/ I    │      (7)工作流程与模型调优.mp4$ l& q) m6 O  Q- \! I) N
    │      . L0 |4 x/ w& S) z/ R8 p* q
    ├─(08)最大熵模型与EM算法( [) W) a- e; x3 k! V7 Y3 m
    │      (8)最大熵模型与EM算法.pdf( W1 ^4 A: T3 l/ I7 W' y: o
    │      (8)最大熵模型与EM算法.mp4+ c2 t/ R2 D: y8 U) @
    │      
* E' d/ H# e6 l" J# L5 _    ├─(09)推荐系统与应用( H, A" Y1 Q1 G( @2 e/ e" q6 P
    │  │  (9)推荐系统与应用.mp49 P  C  w$ f8 F& ?8 _4 r
    │  │  - I& ^0 K' M8 P$ J
    │  └─(9)推荐系统与应用
6 D/ b6 U. a% y    │          4月机器学习班第9课--推荐系统.pdf
. V/ O! Q' B" ?2 }. J1 i- c    │          CF&&MF recommendation system.zip
$ J4 `9 @- y4 U; G5 V    │          Reccomendation System Examples.ipynb
- R9 T1 G7 N7 E    │          1 ^! F  S: Z- l# T# ~/ K( E
    ├─(10)聚类算法与应用
4 f0 N$ T$ g2 [, Q  V    │      (10)聚类算法与应用.pdf3 X# S0 s/ W" b4 R9 d; v# @
    │      (10)聚类算法与应用.mp4
3 q$ x1 H9 ~1 {  Q2 c2 ^" W    │      
2 q/ K$ }+ ?2 U. @5 K    ├─(11)决策树随机森林和adaboost. h, w, `& K# V2 X, P
    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.pdf
  q2 \. d3 U6 K; h, x6 b+ v' G  y    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.mp45 M2 u* F$ W/ A3 P0 h
    │  │  ) `. J- Z% D  u  |+ \& h
    │  └─代码+ k3 \. D* F' o6 k3 r
    │      │  randomforests.py; v+ ^* P) Q, @2 i( B
    │      │  randomforests.pyc
0 ^; {- b8 ~2 y6 x( S# W/ y2 [    │      │  samtrain.csv
/ q* k5 t: ]" R; Y    │      │  samval.csv
5 t! ?7 j' i' z; Q+ [    │      │  随机森林.ipynb$ c; i2 o) |" U1 g& h
    │      │  , x! A( N$ c$ [! U6 v9 g; `% Y
    │      └─.ipynb_checkpoints  v! H; |8 Q7 q& u( p+ w
    │              随机森林-checkpoint.ipynb
' |# i7 R4 u- r) Q0 `    │              4 {+ _( z: A/ w4 ^+ C8 M4 l9 a
    ├─(12)SVM/ }" d8 F' G+ H, l% o
    │  │  (12)SVM.pdf
/ N' t' B3 I7 o3 E; ~    │  │  (12)支持向量机.ipynb+ S$ H, o) Q9 W6 n
    │  │  (12)SVM.mp4! ^, w6 B$ B3 I! a8 u; _: Y0 ^
    │  │  
3 S& _# W: n+ V+ \$ S    │  ├─(补充材料1)SVM补充视频9 B% R8 C2 ~5 G
    │  │      补充SVM视频下载地址.txt
4 L, A& a1 s) ?0 K4 a) K& S1 ]    │  │      " T9 p6 v9 J1 p5 M# [
    │  └─(补充材料2)SVM的Python程序代码
) L2 `0 }! n9 D+ w: b    │          sklearnExample.py
  Y# e& K: J4 G, J+ L3 D    │          $ ^3 Q) I8 h2 z$ f+ _1 c& E
    ├─(13)贝叶斯方法1 ], r) L4 I8 F2 f' |) w
    │      (13)贝叶斯方法.pdf
5 `4 s' e3 v' p* W4 J2 o4 r' `; B1 I    │      naive_bayes-master.zip! O. F- c! m, X9 c, O
    │      (13)贝叶斯方法.mp4
: B4 d% _& f( \3 \$ y8 y* x    │      
9 b$ u) P/ Y, j    ├─(14)主题模型& N% ]4 M! I4 w6 P
    │      (14)主题模型.pdf
& k$ F0 E2 i, X1 S0 y- v    │      (补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
- |% E" V  ~; x4 s    │      (补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf6 i& i1 q: x& i7 G  D3 p- O
    │      LDAClassify.zip
* V6 N, U) ~4 w, l. P9 a2 Y    │      (14)主题模型.mp4
7 S, Z! s4 ?) Y    │      6 A) k7 b# H; a  b& K
    ├─(15)贝叶斯推理采样与变分7 {7 A. R! [4 J0 r; B. x( f
    │      (15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf$ `7 W- ]6 n& P5 L) g& M" e$ ?
    │      gibbsGauss.py# \' U& |+ u" [( ]' H6 N
    │      (15)贝叶斯推理采样变分方法.mp4, `5 {8 `! W0 ~' A: g9 T  T
    │      
9 o- B% p; `. e' O* x    ├─(16)人工神经网络0 v8 w# W2 b. L7 Z
    │      (16)人工神经网络.pdf
: O* @6 d8 ^+ C) ]1 i3 f7 Y; q    │      Lesson_16_Neural_network_example.ipynb3 C1 {/ Q+ f( O5 M" D$ U1 o
    │      (16)人工神经网络.mp4
" u" ]$ h/ U0 e% V1 l) J  t. B6 A    │      
0 u% X$ b  Y* \' o' w! ^( W( V! q2 p" ?    ├─(17)卷积神经网络! @2 S" ~5 `- k$ g4 S8 \! N
    │      (17)卷积神经网络.pdf3 w7 c" o  r' o( ~% x" ]) z
    │      (17)卷积神经网络.mp4/ O; g: q+ a4 h! H! V/ }% \
    │      
4 L# g: W  {$ M- ]    ├─(18)循环神经网络与LSTM; p2 n+ |1 H1 k' U6 c3 r
    │      (18)循环神经网络与LSTM.pdf
8 o; i) y( g0 Q4 T$ D# Y    │      (18)循环神经网络和LSTM.mp4, a; y; x9 ~9 `. H5 u
    │      $ {$ S3 }3 m. J& ~; X
    ├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介2 X6 T& g, s6 }" A+ M8 Z+ @
    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
' d# L$ f, u  d! j  u. c4 t/ w$ S    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.mp4
( j& ]# F, V) a& @$ W1 i3 L    │      
# `: F* V. k5 n( @    ├─(20)贝叶斯网络和HMM
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chinahanlulu [Lv6 略有所成] 发表于 2018-1-15 15:56:51 | 显示全部楼层
啥也不说了,楼主就是给力!
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iminbj [Lv10 举世无双] 发表于 2018-1-15 16:47:52 | 显示全部楼层
每天签到得积分 下载资料的同时也可以帮助别人 再也不用担心金币不够用了 http://bbs.vlan5.com/forum-97-1.html
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yuejunzhi [Lv8 技术精悍] 发表于 2018-1-15 16:53:57 | 显示全部楼层
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allen_ji [Lv9 无所不能] 发表于 2018-1-15 17:16:51 | 显示全部楼层
攻城狮论坛的资料就是全,在这里找不到的资料在其他网站也很难找到!
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shaopingccie [Lv8 技术精悍] 发表于 2018-1-15 17:21:27 | 显示全部楼层
最新思科ccna(200-125)考试认证题库在这里下载 2016年最新更新http://bbs.vlan5.com/thread-15970-1-1.html
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小記者 [Lv8 技术精悍] 发表于 2018-1-15 17:53:56 | 显示全部楼层
轻松3步 无限次刷金币 每次200 只需20秒http://bbs.vlan5.com/thread-14477-1-1.html
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kenchong [Lv9 无所不能] 发表于 2018-1-15 19:15:13 | 显示全部楼层
啥也不说了,楼主就是给力!
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你知道么? 通过论坛客服报名CCNA,CCNP,CCIE 最高可省2000元培训费. 联系QQ 80766391
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