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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
│  │  下载说明.txt
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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
│  │  │  CART.py
│  │  │  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
│  │                      simplex.pch
│  │                      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
│      │      七月算法 支持向量机(中).mp4
│      │      
│      ├─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
│      │      七月算法 感性理解EM算法-GMM.mp4
│      │      
│      ├─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
│      │      七月算法 主题模型(上).mp4
│      │      七月算法 主题模型(下).mp4
│      │      七月算法 主题模型(中).mp4
│      │      
│      ├─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
│      │      七月算法 条件随机场(中).mp4
│      │      
│      ├─17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
│      │      17 PCA-SVD(上).mp4
│      │      17 PCA-SVD(下).mp4
│      │      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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│  │  0.烟雨蒙蒙.mp4
│  │  1.微积分和概率论.mp4
│  │  10.降维.mp4
│  │  11.聚类.mp4
│  │  12.Boosting.mp4
│  │  13.贝叶斯网络.mp4
│  │  14.EM算法.mp4
│  │  14.EM算法重制完整版.mp4
│  │  15.主题模型.mp4
│  │  16.采样.mp4
│  │  17.HMM.mp4
│  │  18.条件随机场.mp4
│  │  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
│  │  8.随机森林.mp4
│  │  9.支持向量机.mp4
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│  ├─8_9_随机森林_SVM
│  │  │  practice_logistic.html
│  │  │  practice_rf.html
│  │  │  practice_svm.html
│  │  │  rf.pdf
│  │  │  svm.pdf
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│  │              │  
│  │              └─snippets
│  │                      abap.js
│  │                      abc.js
│  │                      actionscript.js
│  │                      ada.js
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│  │                      elm.js
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│  │                      gcode.js
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│  │                      golang.js
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│  │                      haml.js
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│  │                      mips_assembler.js
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│  │                      vhdl.js
│  │                      xml.js
│  │                      xquery.js
│  │                      yaml.js
│  │                     
│  ├─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
│  │          Benson_Coursera_Week_1_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_2_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_2_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_3_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_3_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_4_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_4_繁空.pdf
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男友力max [VIP@钻石] 发表于 2018-1-15 14:14:51 | 显示全部楼层
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- z. c: g! C* E' ], K9 g! ?- c: j│  │  │  │      ex7data1.mat
3 Y/ Y7 c1 E! R! I│  │  │  │      ex7data2.mat
# U# \- B% e4 v' B│  │  │  │      ex7faces.mat3 |# }! @& ]+ Z3 S/ L
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│  │  │  │      pca.m
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0 B  [- t/ p8 k% J0 s│  │  │  │      & i# w0 f' Q. W) o* Y$ W5 v
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" b7 I) V( H" I0 F( ~│  │  │  │      cofiCostFunc.m/ Q8 M7 p- }0 g  n7 H1 ?7 a$ D1 a2 Q9 `
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: ^- |& [; P0 \- Y5 q- o$ T0 A│  │  │          ex5.pdf
6 u! _( t: W  d" `5 _- K: N│  │  │          ex6.pdf+ ^5 E: [6 R0 J7 H
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│  │  │          ex8.pdf
9 Q( D6 k) E! K│  │  │          Programming Exercise(机器学习2014练习).pdf. Z% x6 E( j6 T
│  │  │          源代码打印.pdf
4 q, j, k) R) ], ?  @' X│  │  │          源代码目录.docx
7 c1 W: r: y/ i8 o4 t) f│  │  │         
. I  W" G9 n: Z  X1 E│  │  └─网易视频教程
5 \$ A# R* W5 B/ A│  │          1.mp4$ g# e+ W) a4 W5 m& S2 [
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' P3 V3 r$ Q% q0 w│  │          12.mp4+ h, ~% b& r4 z1 q
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; z! r' ^9 b' @: ^│  │          14.mp4% Z0 D. J, ]- }( f7 d; \$ ?
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1 y+ F/ J8 j* Z+ p! ]* o: {│  │          16.mp4
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6 P, A( E/ a9 l9 H) d, R│  │          18.mp45 r$ A. }& s$ p& a( ~+ X
│  │          19.mp4
! D; a7 G2 m, l; u3 ~│  │          2.mp4
. A6 w0 P: b) v; b  U  c4 _│  │          20.mp4* E3 I8 j$ x  |
│  │          3.mp4
, `( P1 T* W/ n  L, o* ~│  │          4.mp4
( o, A, }( y4 i' [│  │          5.mp49 C% @0 a% y( i6 @6 }9 y
│  │          6.mp4
2 b$ f6 ~9 A3 G% c5 V8 n1 N- ~│  │          7.mp4- L; N' }% f) u, M( T/ i0 T
│  │          8.mp4
# y9 [5 \! M4 b2 s- y│  │          9.mp4. a# p: h# Q- R8 ^3 n- G, v
│  │          教程目录.txt; h1 J9 t6 U# C. ~1 _
│  │          & R2 d9 Y$ z0 s
│  ├─机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)3 ~  s" {, T9 ^" N5 o/ O3 h4 g
│  │      1 - 1 - Course Introduction (10-58)(1).mp4
3 S) m: r" q7 c│  │      1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp4
9 q5 \! W) h  q  S0 `│  │      1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56)(1).mp4
: j3 n; i. x$ C$ B- |) `1 U│  │      1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45)(1).mp44 ~! }5 c! v5 a! }- e. d
│  │      1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21)(1).mp4
2 Y- W3 \% d1 \( v+ e│  │      10 - 1 - Logistic Regression Problem (14-33).mp4" U0 I, |5 d/ P; T9 l0 `0 X
│  │      10 - 2 - Logistic Regression Error (15-58).mp4
6 a( A' {: g- c" X/ \│  │      10 - 3 - Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp4
" s& I, _  ]; k│  │      10 - 4 - Gradient Descent (19-18)(1).mp4
0 r( Q, K: G9 G$ z( L' C* [│  │      11 - 1 - Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4
; f4 ~$ r4 W2 t/ t) F│  │      11 - 2 - Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4  G1 \; n. E+ _% W* Y# t
│  │      11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp4
" i# u2 o) `4 X7 c3 d; z│  │      11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35).mp4$ E8 y% S- l$ o, G& g( Z
│  │      12 - 1 - Quadratic Hypothesis (23-47).mp40 S2 W* b6 H* y4 Z% k# Q1 f
│  │      12 - 2 - Nonlinear Transform (09-52).mp4
/ G& D- f4 G, _1 }! W2 V% O│  │      12 - 3 - Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4, _3 V# }0 Y0 ~$ ~' c* m
│  │      12 - 4 - Structured Hypothesis Sets (09-36).mp4
5 h9 m+ @) ?$ |9 p& }│  │      13 - 1 - What is Overfitting- (10-45).mp4
5 ^. E! o+ Y/ Z7 E% D│  │      13 - 2 - The Role of Noise and Data Size (13-36).mp4
5 R* g- b: B* H' g. `; n" @# }│  │      13 - 3 - Deterministic Noise (14-07).mp4' R/ l/ \4 U3 [, f$ s; y
│  │      13 - 4 - Dealing with Overfitting (10-49).mp43 M( _' |1 ]# d+ @1 X0 n# T
│  │      14 - 1 - Regularized Hypothesis Set (19-16).mp4
$ Y# Y9 x2 a& j│  │      14 - 2 - Weight Decay Regularization (24-08).mp4
1 C& a9 |9 O) D. b│  │      14 - 3 - Regularization and VC Theory (08-15).mp4
- b3 ?7 E( t4 B* [│  │      14 - 4 - General Regularizers (13-28).mp4
8 {" |* x. e/ T, u│  │      15 - 1 - Model Selection Problem (16-00).mp42 t: j8 ]5 D/ _+ k
│  │      15 - 2 - Validation (13-24).mp40 s8 B) E' b# L& j) k. M# K) T
│  │      15 - 3 - Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp4
* b" v4 G& U2 x7 V│  │      15 - 4 - V-Fold Cross Validation (10-41).mp4
0 ?3 g; F* k) L│  │      16 - 1 - Occam-'s Razor (10-08).mp4
/ o  }# k3 U+ \+ y│  │      16 - 2 - Sampling Bias (11-50).mp4; M% h+ T8 R, g8 Z$ a
│  │      16 - 3 - Data Snooping (12-28).mp4
4 c9 Y6 \- x1 ]) H- u5 v│  │      16 - 4 - Power of Three (08-49).mp47 L3 {! S$ s; D# z% O& Q
│  │      2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp4( L3 m' d6 ?+ @. i9 Z% o5 E
│  │      2 - 2 - Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp4
( ?1 v9 I; p& t/ p/ s│  │      2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37).mp4. V5 ]: l! d% `6 M) Z* ~
│  │      2 - 4 - Non-Separable Data (12-55).mp4, A% z: A5 P: G+ b/ F2 K
│  │      3 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26).mp4$ m- x  I( g0 J1 f
│  │      3 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12).mp4+ T/ @7 O( `5 S! Q1 L. G
│  │      3 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09).mp4
' W5 d: e7 m8 M+ U; r4 |│  │      3 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13).mp4
, S* h; w! p8 z/ B" s6 P0 d$ \$ b│  │      4 - 1 - Learning is Impossible- (13-32).mp4
) w; [. \0 Q  [9 @  ~3 \. x9 T│  │      4 - 2 - Probability to the Rescue (11-33).mp4
5 E9 g6 |# S$ h6 x7 Y3 e│  │      4 - 3 - Connection to Learning (16-46).mp4
. T1 j7 a+ L; x9 R6 W3 n7 _│  │      4 - 4 - Connection to Real Learning (18-06).mp4
# B2 M' ?6 t- n& A│  │      5 - 1 - Recap and Preview (13-44).mp42 [% i$ k- e8 I; I
│  │      5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26).mp4
2 W1 K6 \7 z7 S; k│  │      5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17).mp47 c) Z: W. O; m  A
│  │      5 - 4 - Break Point (07-44).mp4
0 R( [6 N6 o# D4 ]* T: ]; b│  │      6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18).mp4. {3 M( s; I: q: Z
│  │      6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4. B% ~  a3 u# M; ]- T: L! d2 g
│  │      6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4) X/ }3 l4 W2 o# |. n
│  │      6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01).mp4
1 s) u5 [5 L* ^' q│  │      7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10).mp4
; W  V  N* F3 G% R' R) t9 l│  │      7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4
/ w/ ]1 r* y- Z1 Q; V9 ~+ T, L│  │      7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp4
' W. S) W  x; e& R) W│  │      7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13).mp4
1 B/ b& @0 q& n+ k  M│  │      8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01).mp4
4 h$ H. f8 u8 q│  │      8 - 2 - Error Measure (15-10).mp4% }- p  d# M4 @% k( p
│  │      8 - 3 - Algorithmic Error Measure (13-46).mp4! C' v: N1 B' X% A* L! W
│  │      8 - 4 - Weighted Classification (16-54).mp4. v' a# c( P1 P$ x, b( p
│  │      9 - 1 - Linear Regression Problem (10-08).mp4* q: K8 M! R% @) a
│  │      9 - 2 - Linear Regression Algorithm (20-03).mp4
( w# w6 c; n4 \4 [0 b: d│  │      9 - 3 - Generalization Issue (20-34).mp4
3 b( G/ V0 E4 b( y; b+ h│  │      9 - 4 - Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp49 Y( R7 ^* q$ r5 G
│  │      $ E& o( ?+ e7 c) P
│  ├─机器学习导论_42_上海交大(张志华)
1 Q# K' a7 M7 i5 P8 c0 ]│  │      1 基本概念.mp4
. L# |: E) ~; c* J  L( G6 l│  │      10 核定义.mp4. d* k3 G6 D0 i$ R# T2 Y) o
│  │      11 正定核性质.mp4
  @& u" ]5 M& q. U4 i│  │      12 正定核应用.mp4
  R8 F( F7 b+ D3 ?; N│  │      13 核主元分析.mp4" u, D) {4 I1 o) u. }4 Z7 A. ^! {3 ?2 y
│  │      14 主元分析.mp4
+ |* W6 B$ d8 O7 M$ `│  │      15 主坐标分析.mp4
. Y$ h- ~; }8 C( \4 _│  │      16 期望最大算法.mp40 q; f+ U  n* Z4 u. a+ ~5 h
│  │      17 概率PCA.mp4  r& L8 T- d+ m- a: Z
│  │      18 最大似然估计方法.mp42 W& g+ T' n; X- G
│  │      19 EM算法收敛性.mp42 q- F$ }, E3 ]7 r0 O! K
│  │      2 随机向量.mp4+ n# a9 Z' B/ u2 P
│  │      20 MDS方法.mp4
' L- H9 b) M8 \' C* `│  │      21 MDS中加点方法.mp4
) N# ^# r' `# [. ~1 z% H! e│  │      22 矩阵次导数.mp4
$ B+ _* _8 a1 `! w│  │      23 矩阵范数.mp4! T, l7 ]9 F& G# x" I8 e
│  │      24 次导数.mp4/ s# H$ C" F* H* k
│  │      25 spectral clustering.mp4
% J$ B9 Z" `* K+ `( m1 J' D, V$ x│  │      26 K-means algorithm.mp4
% M# r* p; D1 @2 }& h* |% {│  │      27 Matr-x Completion.mp4
* V: Z. m( v4 N* @3 }: N: e│  │      28 Fisher判别分析.mp4& e! [6 m' t8 i! }4 V
│  │      29 谱聚类1 .mp4
: ]" g5 W" `+ `2 o# D│  │      3 随机向量性质.mp4/ F8 ^! o% k; p
│  │      30 谱聚类2.mp4
1 G1 h( E+ V. `3 i9 [# t( b$ f│  │      31 Computational Methods1.mp43 O9 ?/ J, _' p" s# C, o/ x+ {
│  │      32 Computational Methods2.mp4  H- e6 _8 K- C6 {
│  │      33 Fisher Discriminant Analysis.mp4/ v# y9 z+ F. f$ D* D
│  │      34 Kernel FDA.mp4
; q$ [9 G# N7 h" J& @6 ?│  │      35 Linear classification1.mp4
' F  N; C) u: [* E" g0 \& g. x│  │      36 Linear classification2.mp4! ~! ~$ d$ k2 [& L8 M, ]
│  │      37 Naive Bayes方法.mp4; P+ ], q0 ^  ^- X6 J$ S
│  │      38 Support Vector Machines1.mp4
4 H  m& o* n8 O6 R2 Q1 O│  │      39 Support Vector Machines2.mp4
* k* y2 M3 q) S│  │      4 多元高斯分布.mp4
- I1 c9 E# v+ ?' ?  P+ _% e│  │      40 SVM.mp4
" t5 t" ~% D* L& Z0 x  G│  │      41 Boosting1.mp42 k5 S! x! j+ {0 _4 c; W
│  │      42 Boosting2.mp4
0 W2 a9 X: @8 C6 t1 I# A  ~│  │      5 分布性质.mp4
% t2 X% z1 s6 f│  │      6 条件期望.mp4
% R/ t' T* N8 U) [│  │      7 多项式分布.mp4
+ j$ y% s5 o1 g! S│  │      8 多元高斯分布及应用.mp4- f" S5 ~) [6 @' I
│  │      9 渐近性质.mp46 S9 [- r2 o( `
│  │      
9 u- j% h6 t" ^- g│  ├─机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)
( y2 w. @( U7 B, b│  │  ├─01_Linear_Support_Vector_Machine
5 ?5 h* v  ^% c│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.pdf
: i. L% M4 D9 X│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.mp41 U+ D5 q. d, l) v- E
│  │  │      02_Large-Margin_Separating_Hyperplane_14-17.mp4( ?. ^- _5 i/ A
│  │  │      03_Standard_Large-Margin_Problem_19-16.mp4
4 W0 e  b" j8 M│  │  │      04_Support_Vector_Machine_15-33.mp4
$ y- e; L# a) b+ }│  │  │      05_Reasons_behind_Large-Margin_Hyperplane_13-31.mp4# o( p0 Q$ G* e! e5 T2 N: K/ b
│  │  │      # O3 V. W- e' E) n( q: A0 J- a& m0 Y
│  │  ├─02_Dual_Support_Vector_Machine
, Y, y( r. o2 C6 B6 n7 Q│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.pdf" Y+ ?1 I2 `0 H. L
│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.mp4
! w/ Y0 N6 v0 W" S8 A8 f) O! y8 G- a│  │  │      02_Lagrange_Dual_SVM_18-50.mp46 p: S0 v2 \# S: K
│  │  │      03_Solving_Dual_SVM_14-19.mp4
6 P4 G, C' n' d. \8 m│  │  │      04_Messages_behind_Dual_SVM_11-18.mp4/ U: l9 \' ?! {: \0 g
│  │  │      
% a  g6 C) Z0 q│  │  ├─03_Kernel_Support_Vector_Machine8 ?; t6 _+ x3 C! a8 t) {
│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.pdf$ X) Z9 n4 E- {
│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.mp4
8 u  r8 `$ a# w; c7 x│  │  │      02_Polynomial_Kernel_12-16.mp4! N) x- ^9 @- T+ S& ]. o3 L8 F  t1 g
│  │  │      03_Gaussian_Kernel_14-43.mp4
5 n/ @- X6 R+ s' q│  │  │      04_Comparison_of_Kernels_13-35.mp47 u; O$ n. T: n
│  │  │      7 B3 n7 q" {4 q) B- F: D
│  │  ├─04_Soft-Margin_Support_Vector_Machine) z9 I$ {- k- Q9 W, K
│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.pdf
3 o6 D( Y* k& t$ A: Q4 g2 h  M│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.mp4
2 W2 P: b9 T6 r│  │  │      02_Dual_Problem_7-38.mp4
0 v" i# R* F7 r  ~. I: c│  │  │      03_Messages_behind_Soft-Margin_SVM_13-44.mp42 U8 m0 F' U9 D- n0 C
│  │  │      04_Model_Selection_9-57.mp43 C) @4 \% x( C+ I' u+ a" s, f, }8 f
│  │  │      ( K, v0 \( k0 w
│  │  ├─05_Kernel_Logistic_Regression+ r& s3 q4 O$ y5 |
│  │  │      01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.pdf
. `  M: G# y1 E7 O4 T│  │  │      01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.mp4' m( I; J7 k# z# C
│  │  │      02_SVM_versus_Logistic_Regression_10-18.mp4, g: x# l2 D, m" F' W8 ^
│  │  │      03_SVM_for_Soft_Binary_Classification_9-36.mp4, t/ S+ x2 Y; a
│  │  │      04_Kernel_Logistic_Regression_16-22.mp4+ j* O" {1 ^) e3 l" a! D. _
│  │  │      * j% E7 w; J# [5 }( `
│  │  ├─06_Support_Vector_Regression
* N& D4 G+ k. [  R; t1 S+ j│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.pdf
' O9 W# M+ d: \2 h! F/ D& P9 \│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.mp49 K, u& e  E* S* F6 n& a
│  │  │      02_Support_Vector_Regression_Primal_18-44.mp4
) n  X7 h4 z3 b7 X2 A│  │  │      03_Support_Vector_Regression_Dual_13-05.mp49 M2 [0 s, S  l  F
│  │  │      04_Summary_of_Kernel_Models_09-06.mp4; Q0 _/ H- _$ U/ X. Y, O
│  │  │      
7 I3 h8 T$ l, ^1 B8 q5 ]/ c│  │  ├─07_Blending_and_Bagging# v1 e* x! S9 u+ {: \
│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.pdf
; i  @& n" |) M9 |, B* a6 f2 J0 F│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.mp4
/ `$ B$ }. p3 o/ C& P; x$ I  Y│  │  │      02_Uniform_Blending_20-31.mp4# F( ]2 P- K+ Y
│  │  │      03_Linear_and_Any_Blending_16-48.mp4/ T! W& j' E/ w' S4 c( n1 z  E
│  │  │      04_Bagging_Bootstrap_Aggregation_11-48.mp4
# e" M* s4 R6 T) e& N│  │  │      ; O8 O5 W# T* o$ h5 n. \. y
│  │  ├─08_Adaptive_Boosting
. }( ^6 r2 ~/ S9 @9 ?│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.pdf/ ?' ^4 G) e# i% s3 S5 R
│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.mp4
! A/ r$ m% Y" D│  │  │      02_Diversity_by_Re-weighting_14-28.mp4% j+ @( C/ `$ u4 k
│  │  │      03_Adaptive_Boosting_Algorithm_13-34.mp4
6 v: [; @* q8 l( x4 E8 P1 \3 S& n│  │  │      04_Adaptive_Boosting_in_Action_11-04.mp4
! g2 F" E0 g8 Q( V3 E2 R│  │  │      * c0 L: @7 e/ a' f! d% }; V" h9 A
│  │  ├─09_Decision_Tree' T; x0 `. S5 @8 Q$ M$ e/ ?
│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.pdf
: m) U: F- `' `0 Y% C│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.mp4
/ N* e' H! l% o5 P& j; d5 e│  │  │      02_Decision_Tree_Algorithm_15-20.mp4. B* F2 d: J& u9 Z9 a% W
│  │  │      03_Decision_Tree_Heuristics_in_CRT_13-21.mp4, A6 b" d2 `, i) k+ V
│  │  │      04_Decision_Tree_in_Action_8-44.mp4
- _- j7 ^6 X6 Q2 O- H% K│  │  │      
% o, u0 Q8 O/ b, g+ H│  │  ├─10_Random_Forest
3 k9 \' a8 V' |, f4 `- O│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.pdf
: z# P# t2 C( F  s) ?2 I8 o│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.mp4) F' _* T$ t' ~6 N5 S  V( S
│  │  │      02_Out-Of-Bag_Estimate_12-31.mp4& y$ R2 t/ {$ g2 G7 f% A
│  │  │      03_Feature_Selection_19-27.mp4/ w5 X6 E% K6 O/ \$ a% v2 G
│  │  │      04_Random_Forest_in_Action13-28.mp4
5 D% G- n5 S) M4 E+ s0 v7 R9 A│  │  │      / P& |) g% _: v* `0 ?
│  │  ├─11_Gradient_Boosted_Decision_Tree; x1 o+ ]0 z! P+ r0 ]  Q
│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.pdf; f* X1 X4 w1 h6 \
│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.mp48 }) h' y  W9 _& y$ K
│  │  │      02_Optimization_View_of_AdaBoost_27-25.mp4% [& g" L* F) e7 ]6 ^  @: q
│  │  │      03_Gradient_Boosting_18-20.mp4
8 G% u) I: }( P+ @3 [│  │  │      04_Summary_of_Aggregation_Models_11-19.mp4) k/ S0 Z# d, ?
│  │  │      
. d( E' P+ b& v" @& X& H5 U3 \/ ]" w│  │  ├─12_Neural_Network
6 ]+ Z. u4 [! W  u. c# k: U) J, s│  │  │      01_Motivation_20-36.pdf. V! d3 A0 ]' ~1 o' B  v
│  │  │      01_Motivation_20-36.mp4# Z/ L0 x  @0 ^. L5 c8 p1 }
│  │  │      02_Neural_Network_Hypothesis_18-01.mp4
8 ]; m7 R' m8 ?, u" l0 d│  │  │      03_Neural_Network_Learning_20-15.mp4
$ c; L9 e( d0 P3 e: Z2 L│  │  │      04_Optimization_and_Regularization_17-29.mp4
, o$ N( a: X0 L" c│  │  │      # ]& C' v3 O2 J4 @3 t3 p5 T9 k
│  │  ├─13_Deep_Learning
7 S* s: G3 u2 V2 D9 y│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.pdf
% Y, t7 S5 X, m2 B" E│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.mp4
. y9 R2 n" }5 @7 R! a8 X: m5 N% I│  │  │      02_Autoencoder_15-17.mp42 D- T' w; N7 @" x" q. g* t
│  │  │      03_Denoising_Autoencoder_8-30.mp4  `- ]( i0 X5 j5 p
│  │  │      04_Principal_Component_Analysis_31-20.mp4
8 A' h  z. c3 G2 R$ k; @│  │  │      7 J) m$ m5 E2 Z7 e# H
│  │  ├─14_Radial_Basis_Function_Network+ B  O7 J* V0 L; ?. }# M
│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.pdf
# v, H7 U1 M: `1 M│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.mp46 S4 l0 a  [) Y. h  k0 A+ u& y
│  │  │      02_RBF_Network_Learning_20-08.mp40 e7 Z7 Q9 l/ t  U! `. k
│  │  │      03_k-Means_Algorithm_16-19.mp4
- J2 i) q; h" h/ }3 q) g+ `│  │  │      04_k-Means_and_RBF_Network_in_Action_9-46.mp4+ T3 x) |* ]- L* l9 o7 H
│  │  │      + H. x% i& M+ u
│  │  ├─15_Matrix_Factorization
% \# a0 T9 L$ x5 G│  │  │      215_handout.pdf
! I; o( ^/ a! Z; A& e9 {5 y│  │  │      15 - 1 - Linear Network Hypothesis (20-16).mp4
" m; X; q, @( k1 R$ A│  │  │      15 - 2 - Basic Matrix Factorization (16-32).mp4
' s7 d: ?3 v1 ?│  │  │      15 - 3 - Stochastic Gradient Descent (12-22).mp42 i. n! a6 X! O+ M4 |/ v) `5 _
│  │  │      15 - 4 - Summary of Extraction Models (9-12).mp4
% d5 h7 t' K- b$ L# q0 n" p# a│  │  │      
/ ~0 D/ F, k9 B: r; r│  │  └─16_Finale$ ~+ F) ]5 L) o6 ?1 H
│  │          216_handout.pdf
5 z3 Q- S5 g- I2 Z│  │          16 - 1 - Feature Exploitation Techniques (16-11).mp4$ `. N- F7 ]( U+ ?
│  │          16 - 2 - Error Optimization Techniques (8-40).mp4  C% h$ W. V+ E1 G. I% [
│  │          16 - 3 - Overfitting Elimination Techniques (6-44).mp4+ x: c3 d- A7 |0 Z, @
│  │          16 - 4 - Machine Learning in Action (12-59).mp46 u0 h! m  B0 ?1 i- z  j; o; u
│  │         
! W3 z( |3 J+ j, l9 e& Z& E2 w│  ├─模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)
" U! h. ]0 o1 h( V* y2 P│  │      01.概述.mp4) Z8 n5 I/ `' i
│  │      02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.mp4
: M% K$ N, l4 h. y0 S. Q% U8 J│  │      03.聚类分析的概念、相似性测度.mp4
/ i3 X: C3 n/ x* l│  │      04.相似性测度(二).mp4
7 `. j1 \- Q: W4 w) e( u4 X; W│  │      05.类间距离、准则函数.mp4
# C" O- Y0 N/ {2 d; _│  │      06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法.mp4
/ F& y7 R* K0 G6 d  j7 J4 G│  │      07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法.mp4
7 Y# Z) P, t) p) M│  │      08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法.mp4, q: {( ?# g% o: R4 y/ @
│  │      09.聚类算法实验.mp4
2 N8 K1 c  {" e% u* H5 I│  │      10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.mp42 ^+ K* h' e$ z4 c& A  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* U+ J/ u) d, B7 K5 J% D6 q
│  │      12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.mp4. J4 B* I; }4 i( w, e0 h
│  │      13.一般情况下的判别函数权矢量算法.mp4. u9 u# x1 s+ {1 Y7 E
│  │      14.非线性判别函数.mp4
6 Y+ V( \, y/ C( p5 e3 Z│  │      15.最近邻方法.mp4) Z+ a% g/ {) K+ j5 ^" t; v
│  │      16.感知器算法实验.mp4
  k" u8 f8 X. u) Q" ^$ C" [! h& G│  │      17.最小误判概率准则.mp45 j' \6 I  U8 K, h: n
│  │      18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.mp45 X4 o* z$ N% k! W
│  │      19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.mp4
7 f. Y, F2 l( `  o. U3 R0 Z│  │      20.Neyman—Pearson判决、实例.mp4; G, f4 K. H4 |3 `) b7 t7 r
│  │      21.概述、矩法估计、最大似然估计.mp4
, A. v+ v8 B5 s7 V, V0 e- X0 C6 L  t│  │      22.贝叶斯估计.mp4" q  E2 n8 R0 W% f+ O
│  │      23.贝叶斯学习.mp4
9 p0 F* G8 `0 g8 L. p# T3 s│  │      24.概密的窗函数估计方法.mp4
& K/ B0 n! y2 w- x3 Y9 B│  │      25.有限项正交函数级数逼近法.mp4$ F" j& T4 T# e+ V: b
│  │      26.错误率估计.mp4- v. J1 f* G/ m. Y' n+ S
│  │      27.小结.mp4
  C/ g9 Q( j4 z+ n5 j│  │      28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.mp4
) F5 w( k; x. `) e. g; o│  │      29.概述、类别可分性判据(一).mp4
5 q7 y5 ~, u( k% }: R4 Y& I  t│  │      30.类别可分性判据(二).mp4
7 @4 j" l2 `! n# I% P│  │      31.基于可分性判据的特征提取.mp4
, h. q: v& ^6 K4 \. P│  │      32.离散KL变换与特征提取.mp4
0 n2 u; H) d4 Q+ {3 \; w1 q0 o8 H6 l│  │      33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.mp43 {! D# D3 P) h1 r6 Z% L
│  │      34.特征选择中的直接挑选法.mp4( c$ k9 S; x' G: [% x4 B, N& O
│  │      35.综合实验-图像中的字符识别.mp4
! ~) E& w9 |' N' ^2 A5 ]( J│  │      
9 R3 Q3 {* j0 g/ |" J  n. j+ c│  ├─炼数成金-机器学习- h7 S4 X: o2 q  O: y( H
│  │  │  机器学习第10周.rar3 s; E8 c# e+ ]4 k6 ?4 j' @7 |8 m( n
│  │  │  机器学习第11周.rar9 t2 e$ V/ l% H' z4 P0 q$ F4 @
│  │  │  机器学习第4周.rar
6 s" n$ q9 c7 ^$ B│  │  │  机器学习第5周.rar
1 |3 q4 e/ C3 P+ z. z9 r* k3 j  H* Z│  │  │  机器学习第6周.rar) H2 z$ w' A! I( b, h; Q% Y2 k
│  │  │  机器学习第7周.rar% z' p+ O) @: J1 R
│  │  │  机器学习第8周.rar& g6 G' a) f9 m" c4 H
│  │  │  机器学习第9周.rar5 _7 ^5 O6 t0 ]) e( {5 ~" o. x
│  │  │  解压密码.TXT
& P0 e1 R+ B5 d: P│  │  │  
( T; s6 c4 W2 P7 ?│  │  ├─第1课 机器学习概论
7 u; A! e+ d' T/ n│  │  │      ML01.pdf4 s+ ^- [( c) T$ ?: M% z" H1 r
│  │  │      ML01a.mp4
/ E, @. W* ?' y& y) c│  │  │      ML01b.mp4, u% p4 s7 z* m$ [7 K
│  │  │      ML01c.mp4
/ T* F! }9 J0 G│  │  │      ML01d.mp46 ]( n) M$ \  K- k7 W
│  │  │      2 f' j' K; |$ ]' b; }
│  │  ├─第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测$ l& @" {4 z+ B7 ]9 P
│  │  │      ML02.pdf
" a+ S1 F7 Y. O  O- G│  │  │      R-modeling.pdf- I# q) v; x! c  }8 m$ \) E; Y  ~. {
│  │  │      top_1000_sites.tsv/ ]/ V# G4 U: y/ ?" g; _' x" H8 p# E
│  │  │      假设检验讲解.rar  a! ~* ?$ d% Q9 U' _
│  │  │      ML02a.mp4
3 r! c, U. T: G, I2 X│  │  │      ML02b.mp42 J2 |( X0 W2 O8 g# I- I
│  │  │      ML02c.mp44 B: M# h1 d4 n$ e) Y- T  _2 i
│  │  │      ML02d.mp4
3 V8 x& |( A2 C; t" W2 i7 @. U│  │  │      ML02e.mp4" ?% w& v7 ]! x& T3 C( ?
│  │  │      ML02f.mp4
6 Z; y5 ^  M+ r5 H: j* b4 Q│  │  │      ML02g.mp44 I) P) n4 g9 Y' @9 D
│  │  │      ML02h.mp4
+ }. V9 A: D  g9 M# }; W│  │  │      薛毅书源程序.rar4 h9 @2 @! p. T
│  │  │      
2 F% y: J2 E6 W: k5 c│  │  ├─第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。案例:凯撒密码破译1 }6 c2 m* t  ~, B% j: v- e
│  │  │      20140408_213926.jpg
+ j; j7 F" p2 ?* s1 b│  │  │      20140408_214028.jpg
. g  `2 `* z3 D3 |/ l2 e│  │  │      ML03.pdf9 Z/ e6 o5 }. q6 U/ A. Z
│  │  │      ML03a.mp44 f- U! D/ t; l) Y. @, |4 V6 I
│  │  │      ML03b.mp4
+ z4 t2 Q# e7 G2 N& D  G5 N2 j# l/ m3 b│  │  │      ML03c.mp45 k& m* W. p6 K" K1 G) g( E7 @* B
│  │  │      ML03d.mp4
) l7 k1 t9 ^2 V( U│  │  │      ML03e.mp4, X. g  F( C: `
│  │  │      ML03f.mp4
0 g0 A1 T4 {% Y; T0 `& O│  │  │      ! P: r9 t% S# W
│  │  └─资料
7 ~1 _% J0 j& {1 a4 O│  │          DM_Practical_ML_Tools_and_Techs.rar
5 a8 Z2 _+ d( ?8 S7 g, |│  │          MIT.Foundations of ML.rar
9 V- |4 @8 L2 L- n│  │          MIT.Introduction to ML.2Ed.rar! v+ o2 X6 e( }) i
│  │          ML.part1.rar
5 [; K' J! a  D- s5 b6 d. s│  │          ML.part2.rar* `( f7 |, B% _$ l* X" o
│  │          ML.part3.rar: O4 w6 H3 z- ]0 i9 d
│  │          数据挖掘中文第三版.part1.rar
5 t- E( K( O! p! o│  │          数据挖掘中文第三版.part2.rar2 [. }. X% g- r- R  F0 o8 D  z8 f& }
│  │          数据挖掘中文第三版.part3.rar
* w7 {8 I  {- G6 Y5 S│  │          数据挖掘中文第三版.part4.rar
6 d; V% k* o8 T1 Q- c6 ?3 l│  │          , v: O7 x+ y8 ]" z
│  ├─统计机器学习_41_上海交大(张志华)
- O) w" A  h6 p! T/ X4 R5 D│  │      01 概率基础.mp40 W$ E* f7 v. q3 C( E, o1 a
│  │      02 随机变量1.mp4
+ M% p: d3 A# [# v1 e: L│  │      03 随机变量2.mp4
1 g4 }2 p. a5 ]4 {│  │      04 高斯分布.mp4
3 {* p3 F# |9 f│  │      05 高斯分布例子.mp4: p# \+ f9 D6 g. i, K  {
│  │      06 连续分布.mp4! ^+ {; H1 `# U7 Q( k$ p
│  │      07 jeffrey prior.mp4
! |) h9 u+ d& ?7 W│  │      08 scale mixture pisribarin.mp48 v$ C+ h2 Q/ v' V0 ^' k; u
│  │      09 statistic interence.mp4- i% t5 Z0 u/ J+ |" F; `
│  │      10 Laplace 变换.mp4+ o2 P) d* i5 U) ?: F. o3 a
│  │      11 多元分布定义.mp41 C/ Y- N4 N. q+ A
│  │      12 概率变换.mp4
' O/ ?/ w3 @4 P' _. L; H' s│  │      13 Jacobian.mp44 r) W; v1 A* G
│  │      14 Wedge production.mp4
6 r+ \! R* l/ r  l) A+ j* ]1 l7 B│  │      15 Wishart 分布.mp4% |6 F+ S: a! i0 V1 f7 O- X
│  │      16 多元正态分布.mp4
1 ^9 Z0 X2 C7 v+ O2 q$ b3 q; D7 Y! I│  │      17 统计量.mp4
. B2 Q8 v# Q' x3 w2 X│  │      18 矩阵元Beta分布.mp4
) \( y! N' U2 g2 e5 r/ ?! E2 S( T9 x│  │      19 共轭先验性质.mp4
+ ]- F# J& z8 x7 ]5 N/ ~│  │      20 统计量 充分统计量.mp4
) f/ B+ u5 v% F│  │      21 指数值分布.mp4
( C! J4 ~6 J1 H& q: q) v- Y* M│  │      22 Entropy.mp4/ g! D: A3 v: R1 u$ L- A* J
│  │      23 KL distance.mp4
5 |# {2 |) v8 d4 x" W- Y/ g│  │      24 Properties.mp45 W! I/ G6 K4 g! m' C3 ^0 Y
│  │      25 概率不等式1.mp4
) @8 ~6 B! W) R4 Z│  │      26 概率不等式2.mp4' @3 r" t  A) f; ~- D& W9 Z
│  │      27 概率不等式1.mp4! @$ N& f3 b$ p& u
│  │      28 概率不等式2.mp41 j" N3 D/ l1 g) u
│  │      29 概率不等式3.mp4
0 a+ D  f$ t9 o5 g" g│  │      30 John 引理.mp42 s; x6 R1 |+ r! ^# L4 i- \
│  │      31 概率不等式.mp45 B6 L6 K# d/ L& b* \" P( \* M5 ^5 L
│  │      32 随机投影.mp4: F1 N2 k, N- p0 ?( I: }" w5 F8 b
│  │      33 Stochastic Convergence-概念.mp4! Y7 `8 Q' j: Y& U/ k
│  │      34 Stochastic Convergence-性质.mp4
+ e3 S/ h1 Z0 P5 i) M, Q- O│  │      35 Stochastic Convergence-应用.mp4+ L5 M( x9 m4 p. y2 q6 p- v
│  │      36 EM算法1.mp47 Y$ v9 a1 F; P7 H* `' E- u7 V% @+ k
│  │      37 EM算法2.mp4; S  i, U# A! N& x2 r
│  │      38 EM算法3.mp4
9 `4 k, F; {! ?; Z$ f│  │      39 Bayesian Classification.mp4
- A# E% B' H- ^: [4 o2 ]1 t│  │      40 Markov Chain Monte carlo1.mp41 S2 X7 S0 F4 Q8 L$ b: M# O
│  │      41 Markov Chain Monte carlo2.mp45 q! s' w, @# X! x
│  │      % f0 y# H/ k1 M6 N: V
│  └─龙星计划_机器学
4 l( B, ^; i2 m$ Y, ~- n2 V│          下载之前必看!更多视频资料下载目录.docx4 N) [% T8 z7 h! d3 r8 s- ?
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│          9 K) u9 f7 h; |# |5 d+ k
├─ML_机器学习应用班
0 F2 W# o$ _1 R2 [' t3 A5 G3 Q│  │  下载说明.txt
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│  │  # k8 u! P4 w$ V# Y$ M: O7 d
│  ├─第一课
4 v( p' x! |4 L; e│  │      第一课.mp4
' O8 K5 B" c& Y4 @! L: m+ y│  │      机器学习应用班第1课数学基础 (1).pdf9 u1 z5 X8 E/ z1 {4 P4 R9 t
│  │      
4 |$ P8 p( L1 u│  ├─第七课" T% [) W4 v! P
│  │      7-1.mp42 g. x4 r% z# w$ @! Z4 f2 {
│  │      7-1~1.mp4
( f' r" E. a* H. v│  │      7-2.mp4
9 P$ i* s$ G3 Q8 Z│  │      7-2~1.mp4; j9 W9 ^" k) z( d& S1 L
│  │      4 h6 D8 \' U, [8 k1 o3 ~6 x, G: [3 V- y
│  ├─第三课/ X) M1 H7 l% c  t1 N
│  │      应用班第三节课.mp41 {3 e; D& O, e7 ^% k! k% _& D
│  │      应用班第三节课~1.mp4
% k* X# z: p; \2 i│  │      " v% U# n. r2 V6 t% D/ M8 L
│  ├─第九课
! m  e/ H2 m) m$ k4 V* E! I) h│  │      9-1.mp4- h# q3 E1 H! h$ u
│  │      9-1~1.mp4
! g1 c0 |5 c  w. \5 Y│  │      9-2.mp4  h0 B/ Z- H/ P
│  │      9-2~1.mp4
. S' F$ l5 ?3 F8 ^3 v% s│  │      
7 F% f5 v& h8 K! F│  ├─第二课+ P3 O$ e, {9 |. w; T
│  │      应用班2_1_1h44min.mp4
3 u  g8 G* X3 Y, d- q! y( d│  │      应用班2_1_1h44min~1.mp4
1 ~7 M+ {  Y. w; e& N) W│  │      应用班第二课第二部分  .mp4
7 s; r( l4 b- s  J9 ]2 |) j5 d│  │      
* u0 N5 F, V* s% P, Z- P│  ├─第五课
% G0 I/ A4 k7 }1 N# [2 U$ T5 p. }│  │      5-1.mp44 t/ f5 f& |9 H; u7 P8 E
│  │      5-2.mp4
- p8 [7 S, U; B/ w! V+ u7 {1 Q│  │      
$ \: W! S; p9 q. |6 U1 v- e8 R│  ├─第八课
. F  \) w1 C0 c; Z│  │      8.mp40 h- {1 i) ^" n
│  │      
; w$ Q4 d- z& V0 Z│  ├─第六课7 A# y7 v' h  B1 {; X9 M
│  │      6-1.mp4
# y. a) t* V* A- }│  │      6-2.mp4
# E1 h+ I0 e) _* x% l6 H+ X, }│  │      
7 X  m6 T7 v' o/ R- P│  ├─第十课, P6 F" z$ B& u1 e3 ~
│  │      10.mp4) Q+ v! {, J8 F# L- J
│  │      
  J$ Z0 ~8 q8 @* w. K1 t│  └─第四课9 t1 m$ o9 {% S+ u2 g8 t! Z
│          应用班第四节课1_1h44_33.mp4
7 M  o7 V, F2 M% L! G$ |! H0 f│          第二部分.mp44 _9 M, V( M+ n6 Q7 h3 e4 o
│          1 j/ L2 H+ d) }6 B& w! Z5 j! q& e! L8 z
├─算法_10月机器学习算法班6 y$ m( c* a/ `
│  │  下载说明.txt
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$ E( Z  r* {  J2 T│  │  01.第1课 概率论与数理统计.mp4. `- Z$ R# L# b+ e: X2 h" U
│  │  02.第2课 矩阵和线性代数.mp44 F* j- j3 @% X  q
│  │  03.第3课 凸优化.mp43 d2 A5 S, G; }, X
│  │  04.第4课 回归.mp4
' I& y( p# a! n│  │  05.第5课 决策树、随机森林.mp47 {$ L  w% L! P8 O% M) U; h" J
│  │  06.第6课 SVM.mp4' P; o% I5 _* N4 G6 m6 @
│  │  07.第7课 最大熵与EM算法.mp4
" B" l1 ~  T& X, N9 S│  │  08.第8课 特征工程.mp4( [8 f4 n" w# Y# d0 A, K
│  │  09.第9课 模型调优.mp4- h9 w1 f1 s, p$ r2 S3 c) U
│  │  10.第10课 推荐系统.mp4
* X  y# o% R% m% Q│  │  11.第11课 从分类到CTR预估.mp4
5 G* W, M5 R% I│  │  12.第12课 聚类.mp4
0 d7 C( A1 f- h8 N2 p' y* \+ p│  │  13.第13课 贝叶斯网络.mp4/ c+ m& P9 ~$ l
│  │  14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mp4+ r4 \8 K+ y. S) B) [5 I
│  │  15.第15课 主题模型.mp4
) r) X4 ^8 a) F1 d! Q+ G│  │  16.第16课 采样与变分.mp4" O3 J8 x" C1 w! |% h
│  │  17.第17课 人工神经网络.mp49 Z* t! D' e" \
│  │  18.第18课 深度学习之CNN.mp4' R* {8 E  R. g& A, O. i2 ~: Z; P9 R
│  │  19.第19课 深度学习之RNN.mp4  _; s1 P0 c4 {6 e# H( V8 E3 }1 t
│  │  20.第20课 深度学习实践.mp4
6 O3 @9 ]# F! q4 l* i│  │  解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt
0 M1 O" g5 y" O, Q. _9 l0 g: d7 y│  │    q# l6 ?1 W$ z. A, ?( @5 c
│  ├─ppt, r  y/ Q3 Z2 ~6 {
│  │      Thumbs.db' B  i4 Y2 ]1 L! Q3 ^; s
│  │      十月算法班第10讲:推荐系统.pdf
2 r$ f5 u) R* \' S│  │      十月算法班第11讲:CTR预估.pdf
, l& k) J  d; k- @' U│  │      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.pdf3 U  b9 p& k2 e$ c2 K4 @9 Q
│  │      十月算法班第13讲:机器学习算法之图模型初步.pdf4 J) p6 z0 P$ e, j
│  │      十月算法班第15讲:主体模型.pdf* I0 A+ I" d. F( t' v  F
│  │      十月算法班第16讲:人工神经网络.pdf
4 J9 d, K' ~3 f: d9 o│  │      十月算法班第17讲:计算机视觉与卷积神经网络.pdf' ]: W5 m2 J  o3 g: j0 c2 ]" t
│  │      十月算法班第18讲:循环神经网络与自然语言处理.pdf
! o; B8 ~# P8 G0 i9 |6 V│  │      十月算法班第19讲:深度学习框架与应用.pdf6 F0 n( S7 q+ }
│  │      十月算法班第1讲.pdf
4 D& P" J2 q: z  ^/ @0 C/ C│  │      十月算法班第20讲:采样与变分.pdf
1 s$ \/ i- }, j  B│  │      十月算法班第2讲.pdf% \# e4 h# p. |' J+ i* i$ C9 A3 L
│  │      十月算法班第3讲:凸优化初步.pdf& ~2 b3 Q6 J' S
│  │      十月算法班第4节:最大熵模型与EM.pdf1 C4 L$ N# o! E7 C) U
│  │      十月算法班第5讲:决策树随机森林.pdf, Y% s8 b2 h  [/ Z3 R; ~' q
│  │      十月算法班第8讲:机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
' ?: y7 o2 Y$ n; G! E│  │      十月算法班第9讲:机器学习调优与融合.pdf3 x  H8 f. a; g& j
│  │      
) U9 K! q: D9 f- [2 k│  └─源码2 v+ n8 v% i  u% l8 M3 n
│          Image_seg.zip
; m# D0 \; ?' m( m8 ~  Y│          课程PPT与代码.zip+ q5 ]- f3 j$ v, L
│         
  D( T3 D! ]5 q+ S) |  Q3 U  G# y. a  D└─算法_4月机器学习算法班
* b6 S- K3 z/ j- W; X7 J& k    │  9 E3 w3 f' T( R' ]* H0 h. P
    ├─(01)机器学习与相关数学初步) q7 D$ ?1 b2 K. R: p4 F6 q3 p2 B5 d
    │      (1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
6 e# K& l4 K& B3 J* U    │      (1)机器学习与相关数学初步.mp44 n6 V. W: F! a* u" g8 f
    │      
  u. \$ e2 |  X8 M% U    ├─(02)数理统计与参数估计
( O7 ~% r: D" p, w8 d# I% z    │      (2)数理统计与参数估计.pdf
9 L; F* g* j* h& u" u4 d    │      (2)数理统计与参数估计.mp4. A+ Z2 Y- x% `% j( S
    │      
! P) L2 F' c8 Z" m3 U# N; [    ├─(03)矩阵分析与应用
4 A, M) z+ v5 z& b8 t    │      (3)矩阵分析与应用.pdf" C4 ^; T$ X5 R$ |: {
    │      (3)矩阵分析与应用.mp4
# {# ~; g; j5 D! w$ D6 M6 l8 ]9 p    │      
+ @+ A4 j& b) ?( V  X    ├─(04)凸优化初步. V! b/ i2 Z. U. a/ W
    │      (4)凸优化初步.pdf
, _& V' D+ @: z' Y2 i: d2 t! T    │      (4)凸优化初步.mp41 n* m( i" K8 ]1 \) D: ^. _
    │      
. B5 V1 h& k+ ~7 I/ e4 D7 g    ├─(05)回归分析与工程应用
) F8 ^9 d, V2 D$ X- @    │  │  (5)回归分析与工程应用.mp4  m, ]- E' e* I8 C: O9 d
    │  │  
( p' Q/ x. j& H( f3 ~& n    │  └─课件和数据及代码& A  c- _! B  g2 ~* I
    │      │  4月班第5课课件:回归及工程应用经验.pdf
) U: E/ m( G6 A3 h. Q: H    │      │  data1.txt6 _; h$ ^* O  B  ?3 R; U& O
    │      │  data2.txt8 b8 R& R7 i3 a2 i* H$ z) B
    │      │  logistic_regression_example.ipynb
$ t" K3 K8 m) w4 p$ x  m    │      │  Untitled.ipynb
/ J/ K) K6 v2 x( D& Q& }    │      │  
. P/ x% s2 Q0 |+ `6 k    │      └─.ipynb_checkpoints
  m7 N& X9 [# _/ o8 d6 C    │              logistic_regression_example-checkpoint.ipynb
7 q8 E1 t' s  T! U' W    │              Untitled-checkpoint.ipynb/ Z2 ~' l; B& {. _
    │              
5 Z: o5 U; `1 H2 T    ├─(06)特征工程
. _; Z+ S: {* i* X* Q, P    │  │  (6)特征工程.mp41 C* r' X1 t0 O+ B
    │  │  
7 g( P0 k" b6 {* s, L, x$ E    │  └─课件与数据及代码! m" z3 n! X* p% {1 y
    │          4月班第6课课件:特征工程.pdf0 K2 J& q9 ?7 r0 k
    │          feature_engineering_example.ipynb
4 e. T: X3 ?/ p& D( f    │          kaggle_bike_competition_train.csv
: f- V9 s& y1 ~: D9 l3 N5 s* w    │         
3 ^' ?* m% y- e* v5 I0 w    ├─(07)工作流程与模型调优
. N: W1 [# ^  ^6 S    │      (7)工作流程与模型调优.zip
, ~2 Q& D7 i8 U/ ]3 b    │      (7)工作流程与模型调优.mp4
" `) r' H' J4 O0 a$ \9 a    │      
1 |% ~& ?4 [$ r# z( y: ~% w    ├─(08)最大熵模型与EM算法
/ V! X, s3 m. l; j    │      (8)最大熵模型与EM算法.pdf
) a0 f4 w) O+ p, D    │      (8)最大熵模型与EM算法.mp4
0 I3 S8 M5 `# Z    │      
6 ]. g  a& I4 q5 J( e    ├─(09)推荐系统与应用  k; r1 E# E1 ?- S
    │  │  (9)推荐系统与应用.mp4/ R" [' B, L6 }) O
    │  │  0 f; Y+ b6 T! r3 u9 N2 M
    │  └─(9)推荐系统与应用
; x) f5 D$ \" J5 v6 N    │          4月机器学习班第9课--推荐系统.pdf+ L: V; q: S$ R; B
    │          CF&&MF recommendation system.zip: I7 i5 O. N) C. d6 e
    │          Reccomendation System Examples.ipynb
- O3 s5 a0 [- a" ^    │          2 E5 x; m5 E  m7 i+ T7 F( q
    ├─(10)聚类算法与应用$ \* e% Z2 u. l7 ~* u; ?8 N
    │      (10)聚类算法与应用.pdf
& q+ T3 g4 m5 |* _    │      (10)聚类算法与应用.mp4
, |9 z  g! R6 }8 l    │      
; R) i: v" N$ t  i: t0 F    ├─(11)决策树随机森林和adaboost
9 t4 h* S2 ^  \- C0 t    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.pdf
6 h1 |' @1 `$ b/ L. n$ \' r5 I- P    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.mp4
+ J0 ^# @* w+ u# L3 \" n& ?    │  │  
0 D  [5 F0 }! H/ [: [' S    │  └─代码
, ^2 {9 P; w2 d, w: l! I3 E: k    │      │  randomforests.py- [( P. U0 m$ M. \
    │      │  randomforests.pyc
# X8 ?7 ^. p; C6 _* I4 X! W    │      │  samtrain.csv
9 R: n: }8 T. T) x' D    │      │  samval.csv
) P" ?9 |- p7 T/ d, X% @5 D    │      │  随机森林.ipynb
, o/ V% B; R$ ^2 ~0 l$ n    │      │  
$ [# D: R6 s1 I' E    │      └─.ipynb_checkpoints
2 \% [# Q- n' [. b9 |% T4 L    │              随机森林-checkpoint.ipynb3 K  E1 I/ l% {& E
    │              " o" t- j/ g7 Y2 P# V3 Q8 \& z' @/ x" v
    ├─(12)SVM
9 a5 o+ p( C" K* ]. r* e& }    │  │  (12)SVM.pdf$ C7 ?) j* \, R( Q% l
    │  │  (12)支持向量机.ipynb
7 R5 c* Y# c6 M3 E5 E3 B6 _. f    │  │  (12)SVM.mp4
$ _2 y  X3 @8 D! B/ V# X    │  │  ) }% H+ n' g8 f8 U( L2 L1 O
    │  ├─(补充材料1)SVM补充视频
1 x4 Z! F5 m5 h2 P$ O1 W; D4 m( }. P    │  │      补充SVM视频下载地址.txt, w# s! G- Z8 |. B5 B# ?7 l7 {. q& s
    │  │      
, P5 p; f2 c. b- `# P6 h    │  └─(补充材料2)SVM的Python程序代码
% M' y9 M. w. `( ?) E5 W9 n    │          sklearnExample.py
: o. J6 j" a! H    │          ) ]: G- k1 f7 A/ A2 q' F
    ├─(13)贝叶斯方法" J# `/ [3 ]5 y+ `9 U: a
    │      (13)贝叶斯方法.pdf
/ r# L( J' n# i/ n    │      naive_bayes-master.zip$ s* i' n( f+ s4 c& q
    │      (13)贝叶斯方法.mp4. H$ y, Z+ [( k- x% I
    │      + V( I' `( q- @& @
    ├─(14)主题模型
+ E1 A4 Q% {# o: x# x" j    │      (14)主题模型.pdf
2 b7 U. D$ `3 j5 X+ g9 L- F4 z. Z    │      (补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf# Z( \9 t) l: n! d
    │      (补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf
  B$ J# ?2 r& X6 P/ J! r    │      LDAClassify.zip
) Q" D2 p+ L, j2 S    │      (14)主题模型.mp4. n) B0 \; o* j! Y7 x) M
    │      
: ?/ {/ t8 ^- ^    ├─(15)贝叶斯推理采样与变分* m; w' [) l( t: D' s
    │      (15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf
  [  g2 l. Y' l    │      gibbsGauss.py6 `. e6 \* m! {( ?* m
    │      (15)贝叶斯推理采样变分方法.mp43 c7 g0 a9 }* w6 M) h
    │      0 s" `, j! a* i; V( o+ e
    ├─(16)人工神经网络
0 _; s5 r8 w! y7 M  F    │      (16)人工神经网络.pdf
# d, b0 L6 n$ o' j  L& k3 ^) Y    │      Lesson_16_Neural_network_example.ipynb) n4 q5 R9 v: d# r
    │      (16)人工神经网络.mp4
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    ├─(17)卷积神经网络
2 |+ y- F' h- f5 I) K6 e    │      (17)卷积神经网络.pdf
! p( E% C$ V* O* X5 m3 V    │      (17)卷积神经网络.mp4  {  \  o; L2 U( t. s2 s- C
    │      + g/ C5 E' v. O- ^  f' X
    ├─(18)循环神经网络与LSTM, u) y4 [5 s7 i0 x* \* x7 U
    │      (18)循环神经网络与LSTM.pdf
2 ]2 b% ^# ^" S3 a+ B0 s    │      (18)循环神经网络和LSTM.mp49 p& N2 |6 D  M& t( q
    │      
' G( C. N6 n3 \( u    ├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
  f; A% Q/ c% L    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf- V+ [( N8 C3 F) f; A
    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.mp4
( N, `* u8 Z5 I1 n1 i    │      1 u  C5 e9 M8 q8 K1 |8 d* O) ]
    ├─(20)贝叶斯网络和HMM
2 p2 U& I6 J- |7 {% a3 L    │      (20)贝叶斯网络和HMM.pdf/ j0 N! ~  n9 k) ~
    │      (20)贝叶斯网络和HMM.mp41 e7 S: K2 a- g; s
    │        r& D8 K* f+ w3 G# O7 R
    └─(额外补充)词嵌入word embedding. U/ ]+ w" {: L% a
            (额外补充)词嵌入原理及应用简介.pdf
) Y! e. J+ `1 v# Z9 ~( s& p! x, V            (额外补充)词嵌入word embedding.mp4
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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 [Lv9 无所不能] 发表于 2018-1-15 16:47:52 | 显示全部楼层
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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 [Lv8 技术精悍] 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 [Lv7 精益求精] 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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