本站已运行

攻城狮论坛

IE-LAB

IE-LAB

作者: 男友力max
查看: 1711|回复: 320

more +今日重磅推荐Recommend No.1

所有IT类厂商认证考试题库下载所有IT类厂商认证考试题库下载

more +随机图赏Gallery

最新20180811录制 IT爱好者-清风羽毛 - 网络安全IPSec VPN实验指南视频教程最新20180811录制 IT爱好者-清风羽毛 - 网络安全IPSec VPN实验指南视频教程
最新20180807录制EVE开机自启动虚拟路由器并桥接物理网卡充当思科路由器最新20180807录制EVE开机自启动虚拟路由器并桥接物理网卡充当思科路由器
最新2018/07/29录制 IT爱好者清风羽毛-Cisco IOS ZBF防火墙视频最新2018/07/29录制 IT爱好者清风羽毛-Cisco IOS ZBF防火墙视频
乾颐堂 教主技术进化论 2018年 最新1-30期合集视频(各种最新技术杂谈视频)乾颐堂 教主技术进化论 2018年 最新1-30期合集视频(各种最新技术杂谈视频)
Cisco CCW售前销售报价系统使用方法Cisco commerce workspaceCisco CCW售前销售报价系统使用方法Cisco commerce workspace
2018.6.20 广州 CCNA战报 908 PASS2018.6.20 广州 CCNA战报 908 PASS
[KiKi原创]EVE-NG Community2.0.3-92 v1.4 中英双语一键切换.支持热插拔修改版[KiKi原创]EVE-NG Community2.0.3-92 v1.4 中英双语一键切换.支持热插拔修改版
2018.06.03 上海 943 CCNA R&S PASS2018.06.03 上海 943 CCNA R&S PASS
CCNA(200-125)题库V3.0(2018.04.07)的题库一共453道选择题的中文翻译+题库中参...CCNA(200-125)题库V3.0(2018.04.07)的题库一共453道选择题的中文翻译+题库中参...
2018.5.6 参加CCNA 考试通过。分享考试经验和那些试题2018.5.6 参加CCNA 考试通过。分享考试经验和那些试题
2018新版 肖哥 华为HCNA HCNP安全入门课程视频教程2018新版 肖哥 华为HCNA HCNP安全入门课程视频教程
华为HCNP最新战报950分通过。迎战总结。H12-223华为HCNP最新战报950分通过。迎战总结。H12-223

[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

  [复制链接]
查看: 1711|回复: 320
开通VIP 免金币+免回帖+批量下载+无广告

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享 - 攻城狮论坛 - 高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享 - 攻城狮论坛 - 高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享 - 攻城狮论坛 - 高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享 - 攻城狮论坛 - 高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享 - 攻城狮论坛 - 高大上 人工智能 机器学习 专题视频 7套打包分享

├─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
│  │  关注我们.png
│  │  攻城狮论坛=网络技术+编程视频.url
│  │  解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt
│  │  
│  ├─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
│              
├─ML_9月机器学习在线班
│  │  下载说明.txt
│  │  关注我们.png
│  │  攻城狮论坛=网络技术+编程视频.url
│  │  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
│  │  解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt
│  │  
│  ├─8_9_随机森林_SVM
│  │  │  practice_logistic.html
│  │  │  practice_rf.html
│  │  │  practice_svm.html
│  │  │  rf.pdf
│  │  │  svm.pdf
│  │  │  
│  │  ├─css
│  │  │  │  mystyle.css
│  │  │  │  
│  │  │  ├─fonts
│  │  │  │      glyphicons-halflings-regular.eot
│  │  │  │      glyphicons-halflings-regular.svg
│  │  │  │      glyphicons-halflings-regular.ttf
│  │  │  │      glyphicons-halflings-regular.woff
│  │  │  │      glyphicons-halflings-regular.woff2
│  │  │  │      
│  │  │  └─lib
│  │  │          bootstrap-theme.min.css
│  │  │          bootstrap.min.css
│  │  │          jquery-ui.min.css
│  │  │          jquery-ui.structure.min.css
│  │  │          jquery-ui.theme.min.css
│  │  │         
│  │  ├─data
│  │  │  └─titanic
│  │  │          makedb.js
│  │  │          submit.csv
│  │  │          test.csv
│  │  │          testData.js
│  │  │          train.csv
│  │  │          trainData.js
│  │  │         
│  │  ├─images
│  │  │      2dground.png
│  │  │      smo_alpha_pair.png
│  │  │      smo_b_update.png
│  │  │      
│  │  └─js
│  │      │  index.js
│  │      │  
│  │      └─lib
│  │          │  bootstrap.min.js
│  │          │  d3.min.js
│  │          │  jquery-1.11.3.min.js
│  │          │  jquery-ui-1.11.4.min.js
│  │          │  remarkable.js
│  │          │  
│  │          └─ace
│  │              │  ace.js
│  │              │  ext-beautify.js
│  │              │  ext-chromevox.js
│  │              │  ext-elastic_tabstops_lite.js
│  │              │  ext-emmet.js
│  │              │  ext-error_marker.js
│  │              │  ext-keybinding_menu.js
│  │              │  ext-language_tools.js
│  │              │  ext-linking.js
│  │              │  ext-modelist.js
│  │              │  ext-old_ie.js
│  │              │  ext-searchbox.js
│  │              │  ext-settings_menu.js
│  │              │  ext-spellcheck.js
│  │              │  ext-split.js
│  │              │  ext-static_highlight.js
│  │              │  ext-statusbar.js
│  │              │  ext-textarea.js
│  │              │  ext-themelist.js
│  │              │  ext-whitespace.js
│  │              │  keybinding-emacs.js
│  │              │  keybinding-vim.js
│  │              │  mode-abap.js
│  │              │  mode-abc.js
│  │              │  mode-actionscript.js
│  │              │  mode-ada.js
│  │              │  mode-apache_conf.js
│  │              │  mode-applescript.js
│  │              │  mode-asciidoc.js
│  │              │  mode-assembly_x86.js
│  │              │  mode-autohotkey.js
│  │              │  mode-batchfile.js
│  │              │  mode-c9search.js
│  │              │  mode-cirru.js
│  │              │  mode-clojure.js
│  │              │  mode-cobol.js
│  │              │  mode-coffee.js
│  │              │  mode-coldfusion.js
│  │              │  mode-csharp.js
│  │              │  mode-css.js
│  │              │  mode-curly.js
│  │              │  mode-c_cpp.js
│  │              │  mode-d.js
│  │              │  mode-dart.js
│  │              │  mode-diff.js
│  │              │  mode-django.js
│  │              │  mode-dockerfile.js
│  │              │  mode-dot.js
│  │              │  mode-eiffel.js
│  │              │  mode-ejs.js
│  │              │  mode-elixir.js
│  │              │  mode-elm.js
│  │              │  mode-erlang.js
│  │              │  mode-forth.js
│  │              │  mode-ftl.js
│  │              │  mode-gcode.js
│  │              │  mode-gherkin.js
│  │              │  mode-gitignore.js
│  │              │  mode-glsl.js
│  │              │  mode-golang.js
│  │              │  mode-groovy.js
│  │              │  mode-haml.js
│  │              │  mode-handlebars.js
│  │              │  mode-haskell.js
│  │              │  mode-haxe.js
│  │              │  mode-html.js
│  │              │  mode-html_ruby.js
│  │              │  mode-ini.js
│  │              │  mode-io.js
│  │              │  mode-jack.js
│  │              │  mode-jade.js
│  │              │  mode-java.js
│  │              │  mode-javascript.js
│  │              │  mode-json.js
│  │              │  mode-jsoniq.js
│  │              │  mode-jsp.js
│  │              │  mode-jsx.js
│  │              │  mode-julia.js
│  │              │  mode-latex.js
│  │              │  mode-lean.js
│  │              │  mode-less.js
│  │              │  mode-liquid.js
│  │              │  mode-lisp.js
│  │              │  mode-livescript.js
│  │              │  mode-live_script.js
│  │              │  mode-logiql.js
│  │              │  mode-lsl.js
│  │              │  mode-lua.js
│  │              │  mode-luapage.js
│  │              │  mode-lucene.js
│  │              │  mode-makefile.js
│  │              │  mode-markdown.js
│  │              │  mode-mask.js
│  │              │  mode-matlab.js
│  │              │  mode-maze.js
│  │              │  mode-mel.js
│  │              │  mode-mipsassembler.js
│  │              │  mode-mips_assembler.js
│  │              │  mode-mushcode.js
│  │              │  mode-mysql.js
│  │              │  mode-nix.js
│  │              │  mode-objectivec.js
│  │              │  mode-ocaml.js
│  │              │  mode-pascal.js
│  │              │  mode-perl.js
│  │              │  mode-pgsql.js
│  │              │  mode-php.js
│  │              │  mode-plain_text.js
│  │              │  mode-powershell.js
│  │              │  mode-praat.js
│  │              │  mode-prolog.js
│  │              │  mode-properties.js
│  │              │  mode-protobuf.js
│  │              │  mode-python.js
│  │              │  mode-r.js
│  │              │  mode-rdoc.js
│  │              │  mode-rhtml.js
│  │              │  mode-ruby.js
│  │              │  mode-rust.js
│  │              │  mode-sass.js
│  │              │  mode-scad.js
│  │              │  mode-scala.js
│  │              │  mode-scheme.js
│  │              │  mode-scss.js
│  │              │  mode-sh.js
│  │              │  mode-sjs.js
│  │              │  mode-smarty.js
│  │              │  mode-snippets.js
│  │              │  mode-soy_template.js
│  │              │  mode-space.js
│  │              │  mode-sql.js
│  │              │  mode-sqlserver.js
│  │              │  mode-stylus.js
│  │              │  mode-svg.js
│  │              │  mode-swift.js
│  │              │  mode-swig.js
│  │              │  mode-tcl.js
│  │              │  mode-tex.js
│  │              │  mode-text.js
│  │              │  mode-textile.js
│  │              │  mode-toml.js
│  │              │  mode-twig.js
│  │              │  mode-typescript.js
│  │              │  mode-vala.js
│  │              │  mode-vbscript.js
│  │              │  mode-velocity.js
│  │              │  mode-verilog.js
│  │              │  mode-vhdl.js
│  │              │  mode-xml.js
│  │              │  mode-xquery.js
│  │              │  mode-yaml.js
│  │              │  theme-ambiance.js
│  │              │  theme-chaos.js
│  │              │  theme-chrome.js
│  │              │  theme-clouds.js
│  │              │  theme-clouds_midnight.js
│  │              │  theme-cobalt.js
│  │              │  theme-crimson_editor.js
│  │              │  theme-dawn.js
│  │              │  theme-dreamweaver.js
│  │              │  theme-eclipse.js
│  │              │  theme-github.js
│  │              │  theme-idle_fingers.js
│  │              │  theme-iplastic.js
│  │              │  theme-katzenmilch.js
│  │              │  theme-kr_theme.js
│  │              │  theme-kuroir.js
│  │              │  theme-merbivore.js
│  │              │  theme-merbivore_soft.js
│  │              │  theme-monokai.js
│  │              │  theme-mono_industrial.js
│  │              │  theme-pastel_on_dark.js
│  │              │  theme-solarized_dark.js
│  │              │  theme-solarized_light.js
│  │              │  theme-sqlserver.js
│  │              │  theme-terminal.js
│  │              │  theme-textmate.js
│  │              │  theme-tomorrow.js
│  │              │  theme-tomorrow_night.js
│  │              │  theme-tomorrow_night_blue.js
│  │              │  theme-tomorrow_night_bright.js
│  │              │  theme-tomorrow_night_eighties.js
│  │              │  theme-twilight.js
│  │              │  theme-vibrant_ink.js
│  │              │  theme-xcode.js
│  │              │  worker-coffee.js
│  │              │  worker-css.js
│  │              │  worker-html.js
│  │              │  worker-javascript.js
│  │              │  worker-json.js
│  │              │  worker-lua.js
│  │              │  worker-php.js
│  │              │  worker-xml.js
│  │              │  worker-xquery.js
│  │              │  
│  │              └─snippets
│  │                      abap.js
│  │                      abc.js
│  │                      actionscript.js
│  │                      ada.js
│  │                      apache_conf.js
│  │                      applescript.js
│  │                      asciidoc.js
│  │                      assembly_x86.js
│  │                      autohotkey.js
│  │                      batchfile.js
│  │                      c9search.js
│  │                      cirru.js
│  │                      clojure.js
│  │                      cobol.js
│  │                      coffee.js
│  │                      coldfusion.js
│  │                      csharp.js
│  │                      css.js
│  │                      curly.js
│  │                      c_cpp.js
│  │                      d.js
│  │                      dart.js
│  │                      diff.js
│  │                      django.js
│  │                      dockerfile.js
│  │                      dot.js
│  │                      eiffel.js
│  │                      ejs.js
│  │                      elixir.js
│  │                      elm.js
│  │                      erlang.js
│  │                      forth.js
│  │                      ftl.js
│  │                      gcode.js
│  │                      gherkin.js
│  │                      gitignore.js
│  │                      glsl.js
│  │                      golang.js
│  │                      groovy.js
│  │                      haml.js
│  │                      handlebars.js
│  │                      haskell.js
│  │                      haxe.js
│  │                      html.js
│  │                      html_ruby.js
│  │                      ini.js
│  │                      io.js
│  │                      jack.js
│  │                      jade.js
│  │                      java.js
│  │                      javascript.js
│  │                      json.js
│  │                      jsoniq.js
│  │                      jsp.js
│  │                      jsx.js
│  │                      julia.js
│  │                      latex.js
│  │                      lean.js
│  │                      less.js
│  │                      liquid.js
│  │                      lisp.js
│  │                      livescript.js
│  │                      live_script.js
│  │                      logiql.js
│  │                      lsl.js
│  │                      lua.js
│  │                      luapage.js
│  │                      lucene.js
│  │                      makefile.js
│  │                      markdown.js
│  │                      mask.js
│  │                      matlab.js
│  │                      maze.js
│  │                      mel.js
│  │                      mipsassembler.js
│  │                      mips_assembler.js
│  │                      mushcode.js
│  │                      mysql.js
│  │                      nix.js
│  │                      objectivec.js
│  │                      ocaml.js
│  │                      pascal.js
│  │                      perl.js
│  │                      pgsql.js
│  │                      php.js
│  │                      plain_text.js
│  │                      powershell.js
│  │                      praat.js
│  │                      prolog.js
│  │                      properties.js
│  │                      protobuf.js
│  │                      python.js
│  │                      r.js
│  │                      rdoc.js
│  │                      rhtml.js
│  │                      ruby.js
│  │                      rust.js
│  │                      sass.js
│  │                      scad.js
│  │                      scala.js
│  │                      scheme.js
│  │                      scss.js
│  │                      sh.js
│  │                      sjs.js
│  │                      smarty.js
│  │                      snippets.js
│  │                      soy_template.js
│  │                      space.js
│  │                      sql.js
│  │                      sqlserver.js
│  │                      stylus.js
│  │                      svg.js
│  │                      swift.js
│  │                      swig.js
│  │                      tcl.js
│  │                      tex.js
│  │                      text.js
│  │                      textile.js
│  │                      toml.js
│  │                      twig.js
│  │                      typescript.js
│  │                      vala.js
│  │                      vbscript.js
│  │                      velocity.js
│  │                      verilog.js
│  │                      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
│  │          Benson_Coursera_Week_5_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_5_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_6_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_6_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_7_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_7_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_8_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_8_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_9_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_9_繁空.pdf
│  │         
│  └─课程ppt
│          1.1微积分与概率论.pdf
│          1.微积分与概率论原.pdf
│          10.降维.pdf
│          11.聚类.pdf
│          12.提升.pdf
│          13.贝叶斯网络.pdf
│          14.EM.pdf
│          15.主题模型.pdf
│          16.采样_更新.pdf
│          17.HMM.pdf
│          18.条件随机场.pdf
│          19_20_神经网络.pdf
│          2.1数理统计与参数估计.pdf
│          3.1矩阵运算.pdf
│          4.凸优化.pdf
│          5.1回归.pdf
│          6.1梯度下降和拟牛顿.pdf
│          7.1最大熵模型.pdf
│          8.1rf.pdf
│          9.1svm.pdf
│          cs229-notes1.pdf
│          凸优化_CN.pdf
│          凸优化_EN.pdf
│          探秘2016校招笔试面试.pdf
│         
├─ML_机器学习其他资料
│  │  下载说明.txt
│  │  关注我们.png
│  │  南京大学周志华老师的一个讲普适机器学习的ppt【精品-ppt】.ppt
│  │  攻城狮论坛=网络技术+编程视频.url
│  │  解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt
│  │  
│  ├─2014斯坦福大学机器学习mkv视频
│  │  │  1 - 1 - Welcome (7 min).mp4
│  │  │  1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mp4
│  │  │  1 - 3 - Supervised Learning (12 min).mp4
│  │  │  1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mp4
│  │  │  10 - 1 - Deciding What to Try Next (6 min).mp4
│  │  │  10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mp4
│  │  │  10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mp4
│  │  │  10 - 4 - Diagnosing Bias vs. Variance (8 min).mp4
│  │  │  10 - 5 - Regularization and Bias_Variance (11 min).mp4
│  │  │  10 - 6 - Learning Curves (12 min).mp4
│  │  │  10 - 7 - Deciding What to Do Next Revisited (7 min).mp4
│  │  │  11 - 1 - Prioritizing What to Work On (10 min).mp4
│  │  │  11 - 2 - Error Analysis (13 min).mp4
│  │  │  11 - 3 - Error Metrics for Skewed Classes (12 min).mp4
│  │  │  11 - 4 - Trading Off Precision and Recall (14 min).mp4
│  │  │  11 - 5 - Data For Machine Learning (11 min).mp4
│  │  │  12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mp4
│  │  │  12 - 2 - Large Margin Intuition (11 min).mp4
│  │  │  12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mp4
│  │  │  12 - 4 - Kernels I (16 min).mp4
│  │  │  12 - 5 - Kernels II (16 min).mp4
│  │  │  12 - 6 - Using An SVM (21 min).mp4
│  │  │  13 - 1 - Unsupervised Learning_ Introduction (3 min).mp4
│  │  │  13 - 2 - K-Means Algorithm (13 min).mp4
│  │  │  13 - 3 - Optimization Objective (7 min)(1).mp4
│  │  │  13 - 3 - Optimization Objective (7 min).mp4
│  │  │  13 - 4 - Random Initialization (8 min).mp4
│  │  │  13 - 5 - Choosing the Number of Clusters (8 min).mp4
│  │  │  14 - 1 - Motivation I_ Data Compression (10 min).mp4
│  │  │  14 - 2 - Motivation II_ Visualization (6 min).mp4
│  │  │  14 - 3 - Principal Component Analysis Problem Formulation (9 min).mp4
│  │  │  14 - 4 - Principal Component Analysis Algorithm (15 min).mp4
│  │  │  14 - 5 - Choosing the Number of Principal Components (11 min).mp4
│  │  │  14 - 6 - Reconstruction from Compressed Representation (4 min).mp4
│  │  │  14 - 7 - Advice for Applying PCA (13 min).mp4
│  │  │  15 - 1 - Problem Motivation (8 min).mp4
│  │  │  15 - 2 - Gaussian Distribution (10 min).mp4
│  │  │  15 - 3 - Algorithm (12 min).mp4
│  │  │  15 - 4 - Developing and Evaluating an Anomaly Detection System (13 min).mp4
│  │  │  15 - 5 - Anomaly Detection vs. Supervised Learning (8 min).mp4
│  │  │  15 - 6 - Choosing What Features to Use (12 min).mp4
│  │  │  15 - 7 - Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mp4
│  │  │  15 - 8 - Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mp4
│  │  │  16 - 1 - Problem Formulation (8 min).mp4
│  │  │  16 - 2 - Content Based Recommendations (15 min).mp4
│  │  │  16 - 3 - Collaborative Filtering (10 min).mp4
│  │  │  16 - 4 - Collaborative Filtering Algorithm (9 min).mp4
│  │  │  16 - 5 - Vectorization_ Low Rank Matrix Factorization (8 min).mp4
│  │  │  16 - 6 - Implementational Detail_ Mean Normalization (9 min).mp4
│  │  │  17 - 1 - Learning With Large Datasets (6 min).mp4
│  │  │  17 - 2 - Stochastic Gradient Descent (13 min).mp4
│  │  │  17 - 3 - Mini-Batch Gradient Descent (6 min).mp4
│  │  │  17 - 4 - Stochastic Gradient Descent Convergence (12 min).mp4
│  │  │  17 - 5 - Online Learning (13 min).mp4
│  │  │  17 - 6 - Map Reduce and Data Parallelism (14 min).mp4
│  │  │  18 - 1 - Problem Description and Pipeline (7 min).mp4
│  │  │  18 - 2 - Sliding Windows (15 min).mp4
│  │  │  18 - 3 - Getting Lots of Data and Artificial Data (16 min).mp4
│  │  │  18 - 4 - Ceiling Analysis_ What Part of the Pipeline to Work on Next (14 min).mp4
│  │  │  19 - 1 - Summary and Thank You (5 min).mp4
│  │  │  2 - 1 - Model Representation (8 min).mp4
│  │  │  2 - 2 - Cost Function (8 min).mp4
│  │  │  2 - 3 - Cost Function - Intuition I (11 min).mp4
│  │  │  2 - 4 - Cost Function - Intuition II (9 min).mp4
│  │  │  2 - 5 - Gradient Descent (11 min).mp4
│  │  │  2 - 6 - Gradient Descent Intuition (12 min).mp4
│  │  │  2 - 7 - GradientDescentForLinearRegression  (6 min).mp4
│  │  │  2 - 8 - What_'s Next (6 min).mp4
│  │  │  3 - 1 - Matrices and Vectors (9 min).mp4
│  │  │  3 - 2 - Addition and Scalar Multiplication (7 min).mp4
│  │  │  3 - 3 - Matrix Vector Multiplication (14 min).mp4
│  │  │  3 - 4 - Matrix Matrix Multiplication (11 min).mp4
│  │  │  3 - 5 - Matrix Multiplication Properties (9 min).mp4
│  │  │  3 - 6 - Inverse and Transpose (11 min).mp4
│  │  │  4 - 1 - Multiple Features (8 min).mp4
│  │  │  4 - 2 - Gradient Descent for Multiple Variables (5 min).mp4
│  │  │  4 - 3 - Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling (9 min).mp4
│  │  │  4 - 4 - Gradient Descent in Practice II - Learning Rate (9 min).mp4
│  │  │  4 - 5 - Features and Polynomial Regression (8 min).mp4
│  │  │  4 - 6 - Normal Equation (16 min).mp4
│  │  │  4 - 7 - Normal Equation Noninvertibility (Optional) (6 min).mp4
│  │  │  5 - 1 - Basic Operations (14 min).mp4
│  │  │  5 - 2 - Moving Data Around (16 min).mp4
│  │  │  5 - 3 - Computing on Data (13 min).mp4
│  │  │  5 - 4 - Plotting Data (10 min).mp4
│  │  │  5 - 5 - Control Statements_ for, while, if statements (13 min).mp4
│  │  │  5 - 6 - Vectorization (14 min).mp4
│  │  │  5 - 7 - Working on and Submitting Programming Exercises (4 min).mp4
│  │  │  6 - 1 - Classification (8 min).mp4
│  │  │  6 - 2 - Hypothesis Representation (7 min).mp4
│  │  │  6 - 3 - Decision Boundary (15 min).mp4
│  │  │  6 - 4 - Cost Function (11 min).mp4
│  │  │  6 - 5 - Simplified Cost Function and Gradient Descent (10 min).mp4
│  │  │  6 - 6 - Advanced Optimization (14 min).mp4
│  │  │  6 - 7 - Multiclass Classification_ One-vs-all (6 min).mp4
│  │  │  7 - 1 - The Problem of Overfitting (10 min).mp4
│  │  │  7 - 2 - Cost Function (10 min).mp4
│  │  │  7 - 3 - Regularized Linear Regression (11 min).mp4
│  │  │  7 - 4 - Regularized Logistic Regression (9 min).mp4
│  │  │  8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mp4
│  │  │  8 - 2 - Neurons and the Brain (8 min).mp4
│  │  │  8 - 3 - Model Representation I (12 min).mp4
│  │  │  8 - 4 - Model Representation II (12 min).mp4
│  │  │  8 - 5 - Examples and Intuitions I (7 min).mp4
│  │  │  8 - 6 - Examples and Intuitions II (10 min).mp4
│  │  │  8 - 7 - Multiclass Classification (4 min).mp4
│  │  │  9 - 1 - Cost Function (7 min).mp4
│  │  │  9 - 2 - Backpropagation Algorithm (12 min).mp4
│  │  │  9 - 3 - Backpropagation Intuition (13 min).mp4
│  │  │  9 - 4 - Implementation Note_ Unrolling Parameters (8 min).mp4
│  │  │  9 - 5 - Gradient Checking (12 min).mp4
│  │  │  9 - 6 - Random Initialization (7 min).mp4
│  │  │  9 - 7 - Putting It Together (14 min).mp4
│  │  │  9 - 8 - Autonomous Driving (7 min).mp4
│  │  │  
│  │  ├─pdf
│  │  │      Lecture1.pdf
│  │  │      Lecture10.pdf
│  │  │      Lecture11.pdf
│  │  │      Lecture12.pdf
│  │  │      Lecture13.pdf
│  │  │      Lecture14.pdf
│  │  │      Lecture15.pdf
│  │  │      Lecture16.pdf
│  │  │      Lecture17.pdf
│  │  │      Lecture18.pdf
│  │  │      Lecture2.pdf
│  │  │      Lecture3.pdf
│  │  │      Lecture4.pdf
│  │  │      Lecture5.pdf
│  │  │      Lecture6.pdf
│  │  │      Lecture7.pdf
│  │  │      Lecture8.pdf
│  │  │      Lecture9.pdf
│  │  │      
│  │  ├─ppt
│  │  │      Lecture1.pptx
│  │  │      Lecture10.pptx
│  │  │      Lecture11.pptx
│  │  │      Lecture12.pptx
│  │  │      Lecture13.pptx
│  │  │      Lecture14.pptx
│  │  │      Lecture15.pptx
│  │  │      Lecture16.pptx
│  │  │      Lecture17.pptx
│  │  │      Lecture18.pptx
│  │  │      Lecture2.pptx
│  │  │      Lecture3.pptx
│  │  │      Lecture4.pptx
│  │  │      Lecture5.pptx
│  │  │      Lecture6.pptx
│  │  │      Lecture7.pptx
│  │  │      Lecture8.pptx
│  │  │      Lecture9.pptx
│  │  │      
│  │  ├─推荐播放器
│  │  │      PotPlayer_1.6.51270.zip
│  │  │      
│  │  ├─教程和笔记
│  │  │      机器学习个人笔记完整版2.5_Kindle7寸(1).pdf
│  │  │      机器学习个人笔记完整版v4.11.epub
│  │  │      机器学习个人笔记完整版v4.21.pdf
│  │  │      课程答案(比以前版本更全面的答案).zip
│  │  │      
│  │  ├─机器学习课程2014源代码
│  │  │  │  .gitattributes
│  │  │  │  .gitignore
│  │  │  │  coursera作业答案 仅供参考.zip
│  │  │  │  README.md
│  │  │  │  
│  │  │  ├─mlclass-ex1-jin
│  │  │  │      computeCost.m
│  │  │  │      computeCostMulti.m
│  │  │  │      ex1.m
│  │  │  │      ex1data1.txt
│  │  │  │      ex1data2.txt
│  │  │  │      ex1_multi.m
│  │  │  │      featureNormalize.m
│  │  │  │      gradientDescent.m
│  │  │  │      gradientDescentMulti.m
│  │  │  │      ml_login_data.mat
│  │  │  │      normalEqn.m
│  │  │  │      OGLdpf.log
│  │  │  │      plotData.m
│  │  │  │      submit.m
│  │  │  │      submitWeb.m
│  │  │  │      warmUpExercise.m
│  │  │  │      

链接:https://pan.baidu.com/s/1mjG0gys 密码:

购买主题 已有 3 人购买  本主题需向作者支付 400 金币 才能浏览
CCNA考试 官方正规报名 仅需1500元
回复 论坛版权

使用道具 举报

男友力max [VIP@钻石] 发表于 2018-1-15 14:14:51 | 显示全部楼层
9 j6 m- {; u( d% y9 C
│  │  │  ├─mlclass-ex2-jin' U: Q6 d8 }8 h6 G8 y. \/ W
│  │  │  │      costFunction.m
9 P- s6 W8 I/ f* q+ j│  │  │  │      costFunctionReg.m
+ e! R; f% e1 L* X/ k& {│  │  │  │      ex2.m6 `+ a8 r/ {) o6 b- }/ R$ m( O
│  │  │  │      ex2.pdf
& Y! B4 k) D  o* K3 Q8 e│  │  │  │      ex2data1.txt
2 M" j4 |$ C5 A$ s1 A' S6 Y' _│  │  │  │      ex2data2.txt
& f& E8 F4 {$ c6 F0 s, H1 R│  │  │  │      ex2_reg.m1 k+ R' b( K3 _7 p
│  │  │  │      mapFeature.m3 m/ y0 l* W, Y4 O
│  │  │  │      plotData.m" R' E# }! C5 }' C5 g0 d
│  │  │  │      plotDecisionBoundary.m
! |2 l. L* m' U  _& U$ q% |│  │  │  │      predict.m+ V9 |; c/ r9 @4 p& L, W% |4 O# _" k
│  │  │  │      sigmoid.m* t0 a9 C7 W" m/ `' a& d
│  │  │  │      submit.m
; a5 b4 g+ z" Q│  │  │  │      submitWeb.m
3 o4 t9 z! g6 Q* p8 `2 E( O│  │  │  │      
1 C6 `% U3 X1 G% J│  │  │  ├─mlclass-ex3-jin7 U( ]( B4 h* X# g# `' j6 e
│  │  │  │      displayData.m
4 g% c/ H5 Y* r5 K5 D2 K│  │  │  │      ex3.m
7 [4 Z, U2 A7 Y' d│  │  │  │      ex3.pdf
+ w( P# k6 L# F$ F│  │  │  │      ex3data1.mat, ]" P. O: D1 t0 v7 `
│  │  │  │      ex3weights.mat& Y" f& A: O/ Q- s& f' s
│  │  │  │      ex3_nn.m
  c0 ~2 ?% f) `3 K( S* V& _│  │  │  │      fmincg.m
3 f5 Q* n& ]+ q3 @) f8 C│  │  │  │      lrCostFunction.m
4 t$ w9 i2 z- W: `│  │  │  │      oneVsAll.m( y7 m; b$ D% Q$ M$ F( U+ \) E
│  │  │  │      predict.m# x  D& I" n8 N! o
│  │  │  │      predictOneVsAll.m  Z6 L  n4 N# y3 d
│  │  │  │      sigmoid.m
( {1 D& w% }; B│  │  │  │      submit.m; {! B# D1 @5 N' U
│  │  │  │      submitWeb.m; ?' z4 J# C3 C1 x8 k
│  │  │  │      
% J; v* w2 r3 {# K/ \│  │  │  ├─mlclass-ex4-jin
. W9 }) [2 |; a│  │  │  │      checkNNGradients.m
3 b' e. \6 a% t* h) A│  │  │  │      computeNumericalGradient.m5 ^$ ?4 v( Y! }- a7 j* R7 V, d% |
│  │  │  │      debugInitializeWeights.m
. t3 W' _( }8 k% ?- q│  │  │  │      displayData.m
% T* l2 ]" ]: w" z9 N) s/ F│  │  │  │      ex4.m
  |& p; H3 x" K! V│  │  │  │      ex4.pdf, ^5 P4 }+ U2 p2 P; g3 m$ }
│  │  │  │      ex4data1.mat: q2 m- x, u8 w! G
│  │  │  │      ex4weights.mat5 k" ^- z( z8 j! g6 m$ c4 e' f
│  │  │  │      fmincg.m
8 F0 i7 @1 p3 T/ g( \- [│  │  │  │      nnCostFunction.m4 U& d7 f) X/ Q+ Q( H( t
│  │  │  │      predict.m  [' b6 P, n& s
│  │  │  │      randInitializeWeights.m
( f( p/ r* e; W7 X3 z" G$ D│  │  │  │      sigmoid.m
; `5 V' J) s5 y│  │  │  │      sigmoidGradient.m% x# F7 e3 ~( t+ O) r5 _) V7 L
│  │  │  │      submit.m. q( U  f2 u5 x
│  │  │  │      submitWeb.m& o; V2 A+ z; G2 _5 K' \
│  │  │  │      
7 H3 O. v5 u4 V  W* ~  p9 D* z│  │  │  ├─mlclass-ex5-jin
8 C. U3 D+ ^5 F, O│  │  │  │      ex5.m
/ m% _8 d3 H% B, d│  │  │  │      ex5.pdf2 P& a2 c7 T+ c! E% o6 O: @
│  │  │  │      ex5data1.mat
( c. w! p8 ^% {! z- O- E│  │  │  │      featureNormalize.m
% @. e7 B6 P0 w& s2 I" i& M│  │  │  │      fmincg.m
0 L3 H3 s3 R0 d│  │  │  │      learningCurve.m8 M' x6 ^8 S3 O) I+ \- W1 ^
│  │  │  │      linearRegCostFunction.m
# g  P' ^7 F# R% G. s│  │  │  │      plotFit.m$ ~  @$ r) n4 g
│  │  │  │      polyFeatures.m
8 m+ {# s; B8 f" \│  │  │  │      submit.m
! V& l6 A, h7 e8 A2 W* @│  │  │  │      submitWeb.m
; r% t" i" p2 O0 `│  │  │  │      trainLinearReg.m2 l% U- r- q4 z$ V
│  │  │  │      validationCurve.m
5 O; y3 {6 B. V7 Q# r: D│  │  │  │      
9 ^6 }, r$ W- M' Y4 c4 T. ^/ W│  │  │  ├─mlclass-ex6-jin
2 I3 r1 e: a3 [! Z% P│  │  │  │      dataset3Params.m) E5 j1 P0 A! W2 l$ G4 J
│  │  │  │      emailFeatures.m
2 w, T. `7 n5 a, H│  │  │  │      emailSample1.txt
$ }6 X( p3 d$ w4 x; y│  │  │  │      emailSample2.txt
- e1 O3 C7 W! |9 z& l- m" ?0 t" D│  │  │  │      ex6.m# M5 v4 P" I: ?/ D% ^% \
│  │  │  │      ex6.pdf8 ^0 Q2 [( z* q- e5 ^7 d8 w
│  │  │  │      ex6data1.mat) E) v3 p, j! f/ s8 D! \2 Y7 Z; a
│  │  │  │      ex6data2.mat
  {3 p7 Q1 {4 E│  │  │  │      ex6data3.mat
$ d  i( X8 U) U5 [' n7 K│  │  │  │      ex6_spam.m+ }# Y, j2 |& k$ f+ B4 q% d' N/ K6 N
│  │  │  │      gaussianKernel.m
# f0 o- w, I! {+ w' {9 r( ]# T│  │  │  │      getVocabList.m9 ]& }1 ^% g4 g& z) U7 H
│  │  │  │      linearKernel.m
. Y8 f9 l6 T, u) c2 I│  │  │  │      plotData.m
+ o5 ^  ?+ \8 K4 A" [2 r3 c- c│  │  │  │      porterStemmer.m
: l' J8 E- l2 Z7 f1 f1 `│  │  │  │      processEmail.m
% T4 [* S+ Y% f7 O8 b│  │  │  │      readFile.m; `7 i: P' r1 ~
│  │  │  │      spamSample1.txt: N, l: p5 P9 Q1 S3 E6 ]2 W
│  │  │  │      spamSample2.txt
' q3 g( ~; R  x│  │  │  │      spamTest.mat8 ~* W* T( _4 p$ n4 R# W
│  │  │  │      spamTrain.mat# m* a# A  a! a6 I
│  │  │  │      submit.m5 h* Y: m. J" a; G
│  │  │  │      submitWeb.m
! s8 K) B1 e$ Q: f: e& Q" r│  │  │  │      svmPredict.m
+ d. t; E6 `/ E4 {. d│  │  │  │      svmTrain.m
7 c- N) ]  h7 ^. g% n; R│  │  │  │      visualizeBoundary.m* M6 F& \' R4 W1 U
│  │  │  │      visualizeBoundaryLinear.m; s" {$ k& O* a  v8 \- a# s
│  │  │  │      vocab.txt7 y# r; b" e; j6 \! I2 A: [
│  │  │  │      8 z: _5 p- {" E5 B, D+ A' a
│  │  │  ├─mlclass-ex7-jin9 O5 k% r* I" m# J) R, u/ b
│  │  │  │      bird_small.mat- M% a/ P$ v( R
│  │  │  │      bird_small.png  R4 `3 J" ^6 T1 e$ g. ?- B/ U
│  │  │  │      computeCentroids.m  \5 O6 ]4 ~+ z; m* Z5 K
│  │  │  │      displayData.m
; H+ l. Q* B6 E7 P│  │  │  │      drawLine.m: q- E; z3 r* }* Y& j) D* j3 J5 F
│  │  │  │      ex7.m
0 J; Z& R' m: D; o! S4 @│  │  │  │      ex7.pdf
& i5 r: ?2 V; y" @. M7 p; t│  │  │  │      ex7data1.mat
- n. z5 @$ `$ s- o│  │  │  │      ex7data2.mat- j$ F. D- o# r7 q6 J+ G$ W
│  │  │  │      ex7faces.mat6 e8 U& u6 J9 C
│  │  │  │      ex7_pca.m9 Q( H% H  B' F6 }. E
│  │  │  │      featureNormalize.m$ t* n2 K+ D2 T; V
│  │  │  │      findClosestCentroids.m
1 M6 J9 E% X/ ]* G│  │  │  │      kMeansInitCentroids.m! |; C( J  S. Q1 j: r- j
│  │  │  │      pca.m
8 L, }& c. f. V4 Y; {; B, S│  │  │  │      plotDataPoints.m
8 ^& S, G( k$ \2 V; r5 N2 i6 Q" w│  │  │  │      plotProgresskMeans.m
4 R8 L/ @3 D6 O* Y│  │  │  │      projectData.m0 M) v$ C3 ]* I1 E" S" w
│  │  │  │      recoverData.m
' }8 V( x% |- w4 Q2 `4 t│  │  │  │      runkMeans.m
. t9 I0 G! h* c1 o/ m+ g1 U│  │  │  │      submit.m& A% X! [& i/ U$ W
│  │  │  │      submitWeb.m
) y3 y- w! `4 B9 N6 H, [│  │  │  │      
  F8 {- d5 ^2 ?! h5 z│  │  │  ├─mlclass-ex8-jin
) A2 w* Y4 a( a│  │  │  │      checkCostFunction.m
3 p: b2 Y! }# v+ Z0 f2 s│  │  │  │      cofiCostFunc.m
0 d2 U% l/ N; F( F2 P│  │  │  │      computeNumericalGradient.m
0 |4 r% n  e4 E" ~: j│  │  │  │      estimateGaussian.m( M2 R" q- }& t2 p5 u
│  │  │  │      ex8.m
& c' y, k/ v4 {8 Z, O+ X/ H│  │  │  │      ex8.pdf
8 E  l  c/ e3 l9 K" e( g3 u/ p│  │  │  │      ex8data1.mat" @; o9 m% P: t7 H: t3 b4 X
│  │  │  │      ex8data2.mat
  J0 l" F$ ]& Y9 {│  │  │  │      ex8_cofi.m
! x( @8 Y. ]- e; P│  │  │  │      ex8_movieParams.mat
: N% o( j. C7 Q( |" K│  │  │  │      ex8_movies.mat3 {3 W% w+ q4 m" s. `4 N) Z  j
│  │  │  │      fmincg.m3 H" \$ y5 Z; o6 ]( A
│  │  │  │      loadMovieList.m
" p) O% D' x9 E' M5 `6 v│  │  │  │      movie_ids.txt
; p' A: V- @! u) U, f9 w1 f- s│  │  │  │      multivariateGaussian.m
" I2 H+ @5 @* E* K│  │  │  │      normalizeRatings.m
! _$ B* i  x8 W+ w5 f│  │  │  │      selectThreshold.m' \  g  r% I; P# k* G) b, E
│  │  │  │      submit.m; o+ a0 P' v; M- r+ O% J
│  │  │  │      submitWeb.m$ [9 C) @: T  _6 L
│  │  │  │      visualizeFit.m
/ w6 L" @% d8 ?0 y% R" S% J│  │  │  │      * f/ J! Y4 c+ K/ ?
│  │  │  └─整合pdf
- A9 k2 `1 l. f│  │  │          ex1.pdf: J6 H% @2 A" b) _' w+ p0 a
│  │  │          ex2.pdf, p# B3 O& W$ B" Q
│  │  │          ex3.pdf
& V  {% V( O$ J4 B& M# U│  │  │          ex4.pdf& D; K* ?2 _& q1 b8 k& S# N2 |$ |+ Z
│  │  │          ex5.pdf' ~2 c  j9 W- x" G8 s/ e# ^. P1 n3 d
│  │  │          ex6.pdf
2 M5 K. v+ z& L9 n2 K+ I│  │  │          ex7.pdf' y, b# L1 e5 c- c: ^8 v) l: `/ `
│  │  │          ex8.pdf5 b6 z( |) a# W
│  │  │          Programming Exercise(机器学习2014练习).pdf
" _; P4 r) j+ j, E. S, Z. _4 Q│  │  │          源代码打印.pdf
; H' g" b6 @* b5 L' F( i8 ~3 s# v│  │  │          源代码目录.docx8 ]; C9 @5 ]) b( R6 @' L
│  │  │          7 V, i7 E5 l6 d& Z
│  │  └─网易视频教程
/ c2 \7 i% a& a( e│  │          1.mp4+ d" V, }3 j, a9 E% @( \6 C6 {
│  │          10.mp40 c" o2 O; I6 ~* m4 O& w, r1 A
│  │          11.mp4
+ R* k8 c1 h2 t+ P: f0 {│  │          12.mp4
7 g3 D5 \0 y# y$ r" K" d│  │          13.mp4
: d' T* t" o; s; i" B6 L& F* ~2 S│  │          14.mp4) q. i. S1 Q1 v. x2 d
│  │          15.mp4
: q3 K5 _  q3 T4 G│  │          16.mp4: \8 l2 ~0 B$ I# p$ ]
│  │          17.mp4) d' G" ^# O0 j% P) b, O
│  │          18.mp4
+ a% N9 G; A2 \- y: k│  │          19.mp4
. j$ p, i4 x8 Z8 M9 }4 q: H│  │          2.mp4
! h% p4 m9 g; P, g1 S' H│  │          20.mp4, Z/ _- ?+ \4 g5 y
│  │          3.mp4/ g( e% m5 g% i
│  │          4.mp40 o0 H4 \) ]- B' d' _
│  │          5.mp4# D/ k5 |: N  N, s1 ^; c
│  │          6.mp4
: u. _0 }& x) i, o4 W  r* `│  │          7.mp4
) u# V% C. [; H) l) Y$ m│  │          8.mp4
  W; |: _5 |5 k6 g) _│  │          9.mp4
: ?: V* i$ u( }9 Q" R3 Q: F│  │          教程目录.txt! [* W! h3 T& W: M4 h
│  │         
/ P5 m/ T: ]. e) Z│  ├─机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)
! E- d6 O& ~3 B3 Y│  │      1 - 1 - Course Introduction (10-58)(1).mp49 B, K) n& u7 P* w, @0 a- @
│  │      1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp4( u! z2 y. R. c( {, X/ T' R+ x
│  │      1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56)(1).mp4
( X, m6 \: {+ v2 s$ o│  │      1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45)(1).mp4
- ^9 \) @0 i5 W1 O│  │      1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21)(1).mp4
; m& v( P2 V4 ^) M8 y│  │      10 - 1 - Logistic Regression Problem (14-33).mp4, r+ Z# Y2 X  J0 d  U
│  │      10 - 2 - Logistic Regression Error (15-58).mp4
% x6 H5 ~1 S0 x+ l% J8 [1 ?│  │      10 - 3 - Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp4/ u. P) h% i; u$ c9 n2 c7 p; I
│  │      10 - 4 - Gradient Descent (19-18)(1).mp49 }1 w7 j+ S) W0 p) c, B: Z: S+ E
│  │      11 - 1 - Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4! _5 A4 G  R. K- ^! _/ ^
│  │      11 - 2 - Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4
8 I4 k- |7 X4 j- C5 {│  │      11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp42 g  e! M$ [6 \. a( O
│  │      11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35).mp4" ^! G/ ~+ t0 j) q3 |2 }5 y
│  │      12 - 1 - Quadratic Hypothesis (23-47).mp4
4 `  I7 ~1 W8 I" H0 Q│  │      12 - 2 - Nonlinear Transform (09-52).mp4
9 \0 B! Y+ z' u9 [3 C│  │      12 - 3 - Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4
+ d0 D' N5 y  |. V│  │      12 - 4 - Structured Hypothesis Sets (09-36).mp45 S; K* y) J0 [! F) D
│  │      13 - 1 - What is Overfitting- (10-45).mp4
5 o* Y7 L5 g* t│  │      13 - 2 - The Role of Noise and Data Size (13-36).mp4# d* f& X% t$ F1 c* F5 W
│  │      13 - 3 - Deterministic Noise (14-07).mp4
1 O8 K$ w+ }+ Y+ w2 O; j2 H│  │      13 - 4 - Dealing with Overfitting (10-49).mp4
/ A) m: s" p( F, n│  │      14 - 1 - Regularized Hypothesis Set (19-16).mp45 y  Q( R. n$ @) Y6 ?
│  │      14 - 2 - Weight Decay Regularization (24-08).mp46 I8 z2 S2 R" }7 v8 d9 l( [% \4 m
│  │      14 - 3 - Regularization and VC Theory (08-15).mp4: V3 N9 x7 c' E6 R* ?  G1 P# F  T2 p
│  │      14 - 4 - General Regularizers (13-28).mp4
) n/ s: ~: G9 e+ n( e* C│  │      15 - 1 - Model Selection Problem (16-00).mp4
& M/ v$ q3 Y: s) E' X1 S( A7 d+ x│  │      15 - 2 - Validation (13-24).mp4+ b2 k7 s: R% X. f/ q
│  │      15 - 3 - Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp42 T( _- R4 W% [/ D% ~6 z; l
│  │      15 - 4 - V-Fold Cross Validation (10-41).mp46 P: f5 P( p& f+ q
│  │      16 - 1 - Occam-'s Razor (10-08).mp4
& f# u" p/ N( j( N+ s; B( A- t│  │      16 - 2 - Sampling Bias (11-50).mp4
$ ~" B1 a/ ?7 w  w│  │      16 - 3 - Data Snooping (12-28).mp4
& i8 f. z- X% K$ p! r6 f' m1 S5 x│  │      16 - 4 - Power of Three (08-49).mp4& H, I' S4 b, Y
│  │      2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp4
  c+ b0 @) g4 r* |6 _│  │      2 - 2 - Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp4
3 S) X, p4 _2 m: W7 Y│  │      2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37).mp4
" F3 E7 v6 F, W. d& Z+ [' M│  │      2 - 4 - Non-Separable Data (12-55).mp48 G2 P: _; n3 I8 K, X
│  │      3 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26).mp4
, }- c0 b9 n7 r1 f3 t│  │      3 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12).mp4# _, r8 F( L" ~
│  │      3 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09).mp4
% {3 A& U- [) X9 |│  │      3 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13).mp4
4 r/ ]& N9 a( i│  │      4 - 1 - Learning is Impossible- (13-32).mp4
6 n& _, B+ Z/ e9 e$ d6 f9 K│  │      4 - 2 - Probability to the Rescue (11-33).mp4
  k7 T5 B, t7 z" B1 V│  │      4 - 3 - Connection to Learning (16-46).mp4
4 e% T1 M  B2 V% z+ _│  │      4 - 4 - Connection to Real Learning (18-06).mp4
3 u1 Z5 ?$ Q4 A: ], {% t│  │      5 - 1 - Recap and Preview (13-44).mp4( {9 P$ t' w2 t& ^% T* R& u6 n
│  │      5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26).mp4
7 N; ]4 n/ Z. a│  │      5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17).mp45 B& ?% ?" E8 [' B0 C5 Y& W+ M8 R; q
│  │      5 - 4 - Break Point (07-44).mp4; c7 V  D- G4 ^* M6 o
│  │      6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18).mp4
( L7 I* T5 g7 a) ~8 w│  │      6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4: l! ?3 Z0 x, _! T9 h' q
│  │      6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4
4 H8 H% \8 f) k- x) L│  │      6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01).mp4
. @4 h/ P7 Y# ^0 b│  │      7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10).mp4
$ ?  X4 k- r6 G# G* E│  │      7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4) J5 I, l# j% N7 n
│  │      7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp4
6 O1 N1 S, z9 s& Y8 T: w) h│  │      7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13).mp4/ m0 T+ S! Z1 y4 u- [4 t  M1 q
│  │      8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01).mp44 Y( U+ @+ [1 a* `! s1 R
│  │      8 - 2 - Error Measure (15-10).mp4
0 n. Q) t, ?" {+ n; @│  │      8 - 3 - Algorithmic Error Measure (13-46).mp43 [% `4 P: p9 t
│  │      8 - 4 - Weighted Classification (16-54).mp4( _' g, z( g$ N$ l
│  │      9 - 1 - Linear Regression Problem (10-08).mp4& X# r; h7 O& Q
│  │      9 - 2 - Linear Regression Algorithm (20-03).mp41 `. w7 X% x8 h4 h5 x7 @# f
│  │      9 - 3 - Generalization Issue (20-34).mp4
' I/ T/ g; ?5 w8 ~│  │      9 - 4 - Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp4
! g9 h% Y8 B6 ^8 a6 p│  │      8 \" p- G, c& o3 h" a
│  ├─机器学习导论_42_上海交大(张志华)# _. V( G& i" b. A! U+ e0 }/ s' \
│  │      1 基本概念.mp43 p+ _' U: t, C% X+ I
│  │      10 核定义.mp45 f- p2 c) N. X7 e
│  │      11 正定核性质.mp4: e% U4 c# ?/ n9 u$ B* z1 }
│  │      12 正定核应用.mp47 _* o4 S5 _  i$ j% }" _" y, y
│  │      13 核主元分析.mp4
3 @: _# @) k3 \" ~; I/ R│  │      14 主元分析.mp4& {5 S/ l/ \5 @
│  │      15 主坐标分析.mp4
7 a8 S- Q, n! \; Q1 V0 ]/ ]; t" R; o│  │      16 期望最大算法.mp4; E; x7 u) w) T& [+ i
│  │      17 概率PCA.mp4
' D' J2 B- O  I- _' P4 z' a│  │      18 最大似然估计方法.mp4
" {0 ~* m3 O. ^- j; j. f, s9 c│  │      19 EM算法收敛性.mp4& t  N  K* H$ a: M  [
│  │      2 随机向量.mp4- I  R' n- W- A5 U  D4 A
│  │      20 MDS方法.mp4# n/ u8 _5 m9 B1 d
│  │      21 MDS中加点方法.mp4
; l4 e6 Z/ s+ [+ j( J7 o+ `' b- {│  │      22 矩阵次导数.mp4
# L& U1 g6 V. u" R* [! ]│  │      23 矩阵范数.mp4, W( s2 i2 w+ L# T
│  │      24 次导数.mp4
* E7 s9 r- p7 E$ Z│  │      25 spectral clustering.mp4
: Q: f) E" f# {! D1 S│  │      26 K-means algorithm.mp4
5 M6 ]) t$ E3 q& f" g% V│  │      27 Matr-x Completion.mp4
. @- {5 t& c8 b0 v# f% j9 h│  │      28 Fisher判别分析.mp4" a2 \5 x- W$ R+ F$ b- q
│  │      29 谱聚类1 .mp4
" X* b3 T# l. g* @* k  k│  │      3 随机向量性质.mp4
  x8 C$ ~; r$ t* k- E│  │      30 谱聚类2.mp4# G& \- M* L" z5 t
│  │      31 Computational Methods1.mp4; m0 |0 f% x& P. E
│  │      32 Computational Methods2.mp4
3 U# O5 N! ?+ F' s6 \│  │      33 Fisher Discriminant Analysis.mp4& C! z( |( R5 j- E; X
│  │      34 Kernel FDA.mp4
$ {) z0 g; ~5 z; i9 n5 Q5 R│  │      35 Linear classification1.mp4& N+ \+ d5 ~$ r3 K: `
│  │      36 Linear classification2.mp4
6 n' p" m% v% U8 j& h│  │      37 Naive Bayes方法.mp4( Y9 J/ v8 Z  M0 c& g2 N3 K
│  │      38 Support Vector Machines1.mp4
3 |4 g+ I+ m6 E) |* C8 I* F: h8 R" j6 A│  │      39 Support Vector Machines2.mp4
8 H. e1 R9 |) y0 r$ K/ v│  │      4 多元高斯分布.mp4
0 v& l' Q' \5 e│  │      40 SVM.mp42 k5 t. D  ?3 O2 f3 \
│  │      41 Boosting1.mp48 ^' B% h# W, m) x. D7 N
│  │      42 Boosting2.mp4! D; X% j2 g$ C+ C
│  │      5 分布性质.mp4
9 N; p/ v" M8 ^3 i1 s$ w│  │      6 条件期望.mp47 q# b: j- t" y0 q1 |# h; F* N
│  │      7 多项式分布.mp4- i; D, a; Y' N% |# \& a  }, X
│  │      8 多元高斯分布及应用.mp49 ?8 L) m3 @+ Z1 W
│  │      9 渐近性质.mp4
# v& ~! e; D; ?3 l5 R7 o│  │      
1 N! c% O4 q3 w│  ├─机器学习技法_国立台湾大学(林轩田): a9 q- ~/ h# n# h
│  │  ├─01_Linear_Support_Vector_Machine
: A! Y6 Q- I; E  B│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.pdf
- c+ N, Y% r; K8 Y; X) P: E8 b│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.mp4" ]& x# v. ]# S2 ]+ ^
│  │  │      02_Large-Margin_Separating_Hyperplane_14-17.mp4
8 N+ l- @/ @1 V' S3 Z. Q4 i: ?# R5 A* M- G9 l│  │  │      03_Standard_Large-Margin_Problem_19-16.mp48 ?- b: f% o: H( P1 k# j- B
│  │  │      04_Support_Vector_Machine_15-33.mp4
/ d7 K) Z; L6 L) P4 N: b* o2 O6 E# R│  │  │      05_Reasons_behind_Large-Margin_Hyperplane_13-31.mp46 s# s6 C5 M- N) X4 [* t& q/ D
│  │  │      
. v8 W- K/ C4 ^7 W+ H% P3 s% s! f" O│  │  ├─02_Dual_Support_Vector_Machine
3 S, ^9 a2 K  D3 j& L1 E+ S2 x│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.pdf: a& V3 W- g+ Z
│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.mp4
/ K) W  v% @' Y  s5 t' C6 \% q5 V│  │  │      02_Lagrange_Dual_SVM_18-50.mp4
3 o1 N0 |0 M6 O) D. P6 C; p  G8 X│  │  │      03_Solving_Dual_SVM_14-19.mp46 G. f1 t3 M+ ?; F/ h: \
│  │  │      04_Messages_behind_Dual_SVM_11-18.mp4
* E8 Y0 u1 c. u) g│  │  │      3 a. w5 M4 p- G, }
│  │  ├─03_Kernel_Support_Vector_Machine* j6 B" ^* |% P: _# V/ P: X
│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.pdf2 H. E1 S0 M7 n6 l2 k! l) e
│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.mp4. C+ @* v- S, B/ ]+ |3 Y6 w
│  │  │      02_Polynomial_Kernel_12-16.mp4% r( B& z7 W( R
│  │  │      03_Gaussian_Kernel_14-43.mp44 N$ n! G7 k5 v9 r: m' N# k
│  │  │      04_Comparison_of_Kernels_13-35.mp4( L* g$ G- M5 a6 H5 N, D$ I0 M
│  │  │      5 q% G0 Y$ F* I2 W; a+ t
│  │  ├─04_Soft-Margin_Support_Vector_Machine) L* f6 b% i* B9 t' ]8 f! ^
│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.pdf- {6 C" X; D% |0 s( m, A
│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.mp4' l# e! }. u2 o0 E
│  │  │      02_Dual_Problem_7-38.mp4" _) x$ @3 G) G% i% ^
│  │  │      03_Messages_behind_Soft-Margin_SVM_13-44.mp4
  v' L$ b0 C, O" z  T% V4 Q' f. t0 D│  │  │      04_Model_Selection_9-57.mp46 p; u4 r, Y; S8 r" Z0 F' X4 j# ]
│  │  │      
6 l" H$ l" Z* g1 N6 d│  │  ├─05_Kernel_Logistic_Regression% J! Q6 `; Y4 G1 T2 v; E3 M  Q2 \
│  │  │      01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.pdf
9 a; A- W3 A' f, F│  │  │      01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.mp4
: v, @& q) B2 R% K$ r1 H│  │  │      02_SVM_versus_Logistic_Regression_10-18.mp4
0 P3 d7 u) Z. _9 j│  │  │      03_SVM_for_Soft_Binary_Classification_9-36.mp4
! `/ T+ y  I! d7 ?9 I* k& E│  │  │      04_Kernel_Logistic_Regression_16-22.mp4! P2 x* T; _& R8 h1 i
│  │  │      
9 Q4 W, E  @( ~* N+ N, _' r6 {│  │  ├─06_Support_Vector_Regression
7 G4 p$ P2 c4 H7 n  e3 y8 D│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.pdf
0 h# `$ w2 t" x# J│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.mp41 e. b+ }& F) b/ o
│  │  │      02_Support_Vector_Regression_Primal_18-44.mp4
3 k$ e/ C4 V: T$ T' f│  │  │      03_Support_Vector_Regression_Dual_13-05.mp4# Y8 e0 h8 G) P
│  │  │      04_Summary_of_Kernel_Models_09-06.mp45 }; Z- j4 {( T9 n8 e* Q3 B
│  │  │      0 R; {0 w6 J; @. r7 A$ T" h
│  │  ├─07_Blending_and_Bagging
9 L' Y4 Q( D. y: \; N2 r4 [. Q# o) j│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.pdf
6 b8 B! e* E* c3 s5 C3 ^2 T│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.mp42 e& X9 A1 U" T, I# [0 N3 u. j
│  │  │      02_Uniform_Blending_20-31.mp4
6 H( B5 I8 A/ O! u$ l! d│  │  │      03_Linear_and_Any_Blending_16-48.mp4
% l' R9 ]: L# p0 a  y7 P│  │  │      04_Bagging_Bootstrap_Aggregation_11-48.mp4
8 H. J+ u* ]# m6 ^6 v│  │  │      $ \  Z) E7 g4 e& Y5 }
│  │  ├─08_Adaptive_Boosting# g* f2 ^: B! H+ y; N
│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.pdf
9 ^1 ^, n, o1 y4 T+ L; K' G│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.mp41 N3 n# Q% S& }- `! V. {& l
│  │  │      02_Diversity_by_Re-weighting_14-28.mp4
3 ^& Z& a2 z+ f6 k8 }│  │  │      03_Adaptive_Boosting_Algorithm_13-34.mp4
% p: d+ l( Q; I6 O' U# U│  │  │      04_Adaptive_Boosting_in_Action_11-04.mp4! b+ a2 d2 j" Z! v; }& A
│  │  │      
; P5 w" V6 E2 A│  │  ├─09_Decision_Tree% k8 l. [2 w- ]# @$ K" t
│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.pdf
( M7 w6 S$ D: ~8 ^+ A│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.mp4& r9 Y) V1 Z4 u# ~( k8 F. E) B
│  │  │      02_Decision_Tree_Algorithm_15-20.mp4
4 P' n" I3 ?$ o│  │  │      03_Decision_Tree_Heuristics_in_CRT_13-21.mp4( j, I; R; Z7 C6 M5 c
│  │  │      04_Decision_Tree_in_Action_8-44.mp4
1 l+ U% m7 f9 g; x7 F% X% Z, z│  │  │      , t9 p# R9 G  m: ]1 Q8 J
│  │  ├─10_Random_Forest( u" G! |  p+ N7 x$ S* a
│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.pdf
) e) i7 A- t& V3 I0 n│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.mp4
/ s' a2 z" }. }' F+ b│  │  │      02_Out-Of-Bag_Estimate_12-31.mp48 U: s7 @  Z2 m) o# r2 L4 H
│  │  │      03_Feature_Selection_19-27.mp4
. O6 t# I$ F& i5 m: {# I│  │  │      04_Random_Forest_in_Action13-28.mp4  Q9 L% }% U) b8 v0 d' V
│  │  │      
; R8 e' j3 M: i( @" w│  │  ├─11_Gradient_Boosted_Decision_Tree
4 Y; e( n+ s7 _$ Z' t│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.pdf
% p5 v4 X, r0 {│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.mp42 A  {% l4 J# E
│  │  │      02_Optimization_View_of_AdaBoost_27-25.mp4
2 K' J  a. J$ Z& t7 Z- E│  │  │      03_Gradient_Boosting_18-20.mp4
. I+ i: Z0 S9 q( |6 s+ Q8 H/ c│  │  │      04_Summary_of_Aggregation_Models_11-19.mp49 U$ N3 {. \2 f. c
│  │  │      ( k3 g# j$ I/ t
│  │  ├─12_Neural_Network
3 I5 X" s9 n; M* s0 l│  │  │      01_Motivation_20-36.pdf2 u. f6 S1 m- v, c+ G$ |& _# a
│  │  │      01_Motivation_20-36.mp44 J; W3 }- l* l" G! ~; a
│  │  │      02_Neural_Network_Hypothesis_18-01.mp48 b; }. I+ r% M& D
│  │  │      03_Neural_Network_Learning_20-15.mp4
3 a. `3 e+ q& \. w/ u│  │  │      04_Optimization_and_Regularization_17-29.mp4
- o: T/ K5 A. s, \# [4 M& D7 K; [│  │  │      ( R' ?9 B" m6 d
│  │  ├─13_Deep_Learning
* z, S: v* c( m2 m│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.pdf7 \6 T% r' m9 x. J
│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.mp4
8 u# _6 H/ f0 O3 i; r5 V2 C│  │  │      02_Autoencoder_15-17.mp4
" W2 v& S3 B/ ]% X│  │  │      03_Denoising_Autoencoder_8-30.mp4
% a' A/ x& G) O  v2 i│  │  │      04_Principal_Component_Analysis_31-20.mp4
2 e. o4 g  y# Z/ I7 t# }3 S# c│  │  │      * `6 L' g" P4 C5 t7 G- I# T
│  │  ├─14_Radial_Basis_Function_Network6 }0 \# g6 F4 p3 W. W& E( D
│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.pdf
7 M( ^, R1 g) \│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.mp4
- J( C; i) e; J+ \. z6 q7 t+ }│  │  │      02_RBF_Network_Learning_20-08.mp4
) V% P7 c0 M) A7 n│  │  │      03_k-Means_Algorithm_16-19.mp4
) J" \# d2 z) {  ~& z│  │  │      04_k-Means_and_RBF_Network_in_Action_9-46.mp46 s, s$ g1 H" Q! z4 I) g
│  │  │      
0 B" Z( l, F5 F+ {, C│  │  ├─15_Matrix_Factorization
! g0 ~: s0 z4 Q, g5 I: U+ L* q│  │  │      215_handout.pdf
, l, [' q0 y9 ]5 q- F, M: x+ v│  │  │      15 - 1 - Linear Network Hypothesis (20-16).mp4
8 Q0 Q& x1 C! s0 v│  │  │      15 - 2 - Basic Matrix Factorization (16-32).mp4
$ _5 y; @! e7 k│  │  │      15 - 3 - Stochastic Gradient Descent (12-22).mp4
$ q% h4 e. D* l│  │  │      15 - 4 - Summary of Extraction Models (9-12).mp4
& Z2 ~" [. ~5 J/ L1 \( ^5 j* x│  │  │      
' t6 g, @% M" K+ b3 O. @& I│  │  └─16_Finale
8 z) Y' E. b0 p5 F│  │          216_handout.pdf
" X) Y" x/ N% A. A& ~│  │          16 - 1 - Feature Exploitation Techniques (16-11).mp4" V  p  b7 G' Y9 z
│  │          16 - 2 - Error Optimization Techniques (8-40).mp4/ w. [7 U3 N6 p3 {7 D8 w3 c
│  │          16 - 3 - Overfitting Elimination Techniques (6-44).mp44 w. q7 t. P; ^, S* R
│  │          16 - 4 - Machine Learning in Action (12-59).mp4- q4 x! t0 o' ^4 t, H
│  │          0 S; L4 X: z: S) I4 I9 }/ u5 D
│  ├─模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)
- A: g, F/ O  M- K6 D│  │      01.概述.mp4
5 w; A$ a; V; Y. O│  │      02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.mp4
" Q! o, s: h7 Z- A│  │      03.聚类分析的概念、相似性测度.mp4
/ b2 w4 }2 d4 e' o  g" g# n│  │      04.相似性测度(二).mp44 g/ N$ G6 ]& Q. S
│  │      05.类间距离、准则函数.mp4
7 m6 x# t! y: `8 U) s6 O│  │      06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法.mp4% B, N  j. ^& [8 ^
│  │      07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法.mp4& }3 j. w! x, G6 e5 T  G% \
│  │      08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法.mp4- S* ?/ F: x2 t: Q" f& v8 T
│  │      09.聚类算法实验.mp4
2 [- w" l* g- s, ^1 ]4 w│  │      10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.mp4
( g6 Q  t8 X4 W+ D# U- Y+ m6 S│  │      11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.mp4
! K8 E+ |9 ]1 \6 |; q  D# b4 y│  │      12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.mp4; W! P- C1 S1 V3 b4 w3 H! R' [
│  │      13.一般情况下的判别函数权矢量算法.mp4
* N$ I8 |! N+ d2 ?│  │      14.非线性判别函数.mp4: M# q+ A7 r% U8 v' z9 a
│  │      15.最近邻方法.mp4
, P8 j7 ?7 `& @: u/ \" T0 W│  │      16.感知器算法实验.mp4
, s1 \) g8 E1 |2 }│  │      17.最小误判概率准则.mp4
  N2 y  @, \0 L: d4 R! I/ B│  │      18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.mp4
5 y+ W0 t$ |6 o7 ^- h- a6 q* z& F6 m/ D│  │      19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.mp4* L/ D, Z- X+ m( h% m
│  │      20.Neyman—Pearson判决、实例.mp4$ H5 y9 s- o/ b: l- @. d6 O
│  │      21.概述、矩法估计、最大似然估计.mp4
6 @% R; G7 B# l! L+ j7 p, C# ^│  │      22.贝叶斯估计.mp42 W' n4 Q; Q" Y# j4 V6 {( l
│  │      23.贝叶斯学习.mp4! }+ v+ o. a7 R; Y# p6 I5 c
│  │      24.概密的窗函数估计方法.mp4
8 L2 Q1 J( g0 a, J' z; Q# I! @│  │      25.有限项正交函数级数逼近法.mp4
) t. @5 ~; h9 M  v( b% C" ]│  │      26.错误率估计.mp4+ x$ M: o( q3 t
│  │      27.小结.mp4
- H1 N6 r8 J- y7 |! n0 T│  │      28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.mp4* ~3 m( g0 Q2 q5 k8 M
│  │      29.概述、类别可分性判据(一).mp4
! ^; t# N' Y0 s* e* P│  │      30.类别可分性判据(二).mp4
# @' T, o" s: d9 B0 E/ o│  │      31.基于可分性判据的特征提取.mp4
$ ]0 F- n( L# G# r' y% i* y│  │      32.离散KL变换与特征提取.mp48 N0 S! E- ^. J0 \$ J  E4 G7 O5 F1 _
│  │      33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.mp4* N; U5 l; h, ]) `; k. [6 v
│  │      34.特征选择中的直接挑选法.mp43 e. r0 n5 W2 N8 F! F
│  │      35.综合实验-图像中的字符识别.mp49 \2 ^9 w7 n% V7 K# ?7 Z. e3 |
│  │      7 x0 R5 R( O8 k  p7 N  ~- Q
│  ├─炼数成金-机器学习
: W% c9 j& t( P1 `# \# w│  │  │  机器学习第10周.rar8 p! f! j: U! L  @; M3 a; m
│  │  │  机器学习第11周.rar
2 u9 k! s( {, w. }; j8 j9 v│  │  │  机器学习第4周.rar
% s. |- q9 K. I8 \( h│  │  │  机器学习第5周.rar
: ]6 [* w4 {3 {5 B│  │  │  机器学习第6周.rar
8 \% x9 Z& c. w' p0 q│  │  │  机器学习第7周.rar
: S& H# A" c* M: y! l│  │  │  机器学习第8周.rar
% @& f6 U* \# G│  │  │  机器学习第9周.rar6 \8 C6 m* ^. T" w1 l
│  │  │  解压密码.TXT
* S! G+ y* x* u│  │  │  
0 Z8 w) V% B1 I, n│  │  ├─第1课 机器学习概论1 g' U5 v3 P6 B# K
│  │  │      ML01.pdf% q5 g: {) `7 t, F! K
│  │  │      ML01a.mp4% e# S7 ~0 d3 x, |4 l& E% e. d
│  │  │      ML01b.mp4
4 c# S% \0 R! c4 C/ g/ z1 X│  │  │      ML01c.mp4
; V; M' z/ `4 |6 o2 z' K1 B│  │  │      ML01d.mp47 k$ c0 Z; @! a& U) `' W
│  │  │      - P% O) E9 K6 n! y! ]
│  │  ├─第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测6 ~9 y  f: X/ b( P
│  │  │      ML02.pdf5 U/ b$ I) E& P; h5 O$ a: [" f% u
│  │  │      R-modeling.pdf- j7 Y' s  f+ r8 _
│  │  │      top_1000_sites.tsv9 |. ~# h: @! n* N2 q
│  │  │      假设检验讲解.rar
( P0 l( K2 f( q; n8 X' G1 s, F4 V│  │  │      ML02a.mp4  H* L6 E; e5 M  J0 ^2 h; |, H: U
│  │  │      ML02b.mp4
* f& U: n0 W' H( C% @│  │  │      ML02c.mp4% _7 ?( i" P9 ?* K
│  │  │      ML02d.mp4$ W* K1 @4 q5 T4 U' B7 m3 e
│  │  │      ML02e.mp40 @* [1 b2 U$ C6 X3 J
│  │  │      ML02f.mp4
" b! H9 b7 ]  ?│  │  │      ML02g.mp4
$ w* d0 @; G9 y│  │  │      ML02h.mp4
" V, X7 {$ E: s, s/ U│  │  │      薛毅书源程序.rar" p: r2 l) a8 P5 n6 [
│  │  │      $ i. v, [( i* E! q: N, w
│  │  ├─第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。案例:凯撒密码破译
& Y1 y; r# o% G" l│  │  │      20140408_213926.jpg1 X1 ]5 ]( X& t6 Z- `" Y
│  │  │      20140408_214028.jpg
/ ~# f& Z' |. i1 Y% X  V: M│  │  │      ML03.pdf- h8 C3 @* L. M* W0 l7 Z
│  │  │      ML03a.mp4
' p. |: {' `% S9 r+ v│  │  │      ML03b.mp4
2 x9 h1 H9 Q; ~- {+ U  j│  │  │      ML03c.mp4
/ d: L. a# U" b/ d/ I4 \4 @& D│  │  │      ML03d.mp4* y6 [9 Z$ l& w6 D" C/ h9 m" z
│  │  │      ML03e.mp4
" I: h6 \# A/ t- Z+ }! m/ M│  │  │      ML03f.mp4" r2 O" ?& h9 y" D! y: i# q7 `
│  │  │      ) k1 `6 u9 y' U! E; ^# ]4 S
│  │  └─资料/ x# a$ {4 C! h* d/ k5 \
│  │          DM_Practical_ML_Tools_and_Techs.rar
+ v7 z# F* x# |8 \/ K2 d( x│  │          MIT.Foundations of ML.rar
/ O( \" @" A4 Q; {; t  F│  │          MIT.Introduction to ML.2Ed.rar6 I& C& A) b) _
│  │          ML.part1.rar
! ^, h- h6 k7 H$ ~│  │          ML.part2.rar
6 G5 L) H* O. N1 b5 W4 [│  │          ML.part3.rar8 ]& a( Q/ r/ z8 z
│  │          数据挖掘中文第三版.part1.rar7 i# w- }8 F8 I
│  │          数据挖掘中文第三版.part2.rar1 C4 L# I5 ]+ h) r3 f5 M
│  │          数据挖掘中文第三版.part3.rar
% p( g: C- J; X( |│  │          数据挖掘中文第三版.part4.rar
. ?$ v" [5 Q7 k+ w2 K│  │         
, L2 S) P  [; W0 n, j" x( u│  ├─统计机器学习_41_上海交大(张志华)
' A5 T$ W* X$ _│  │      01 概率基础.mp4" A: s+ f+ m$ W& r! j5 X( ~. C
│  │      02 随机变量1.mp44 t& V. A& N2 R. S- G- ?5 S
│  │      03 随机变量2.mp43 f$ e$ Z6 L( ^( E2 N& u$ K
│  │      04 高斯分布.mp44 C) w/ Z$ M/ {! e; `" \2 T8 v- I
│  │      05 高斯分布例子.mp4
; h6 B1 z! L" y; W9 C. s│  │      06 连续分布.mp4
9 [$ Q/ ~" R8 a. Q- H1 Z│  │      07 jeffrey prior.mp4
& _, p+ E0 M6 U0 G3 d│  │      08 scale mixture pisribarin.mp4
# ~& i5 @0 b+ d# O! T│  │      09 statistic interence.mp4  K* F& a" d; }5 c
│  │      10 Laplace 变换.mp4- F2 O2 ?/ r) g; f4 Z+ k
│  │      11 多元分布定义.mp4
* d/ N  Y) a( E$ E% Z│  │      12 概率变换.mp4
" a  l. A$ |3 ~. }( q; C' S│  │      13 Jacobian.mp49 C1 p) V1 i+ o5 d/ Z2 |5 z6 n
│  │      14 Wedge production.mp4
  ]2 p  c/ Z2 O- K- a8 e' _│  │      15 Wishart 分布.mp4' y: Q, c; @' [( D& ]
│  │      16 多元正态分布.mp4
! J) R* n) Z, z( Q& u│  │      17 统计量.mp46 _6 E3 x5 {9 }3 }
│  │      18 矩阵元Beta分布.mp4
: X! O0 @4 \2 s" _  z  U│  │      19 共轭先验性质.mp4
) h+ F" [4 U+ E│  │      20 统计量 充分统计量.mp49 P: h) b- `5 ~7 ^; z' d& B) |5 e
│  │      21 指数值分布.mp4+ F% n+ o2 B* @2 a2 M+ |# W
│  │      22 Entropy.mp4$ ]2 U# ]3 u7 M( J0 `0 X% c
│  │      23 KL distance.mp49 f$ G) B  C: l
│  │      24 Properties.mp4( D& T8 D8 m9 g
│  │      25 概率不等式1.mp46 b* Y1 q* B; I3 [* O" I
│  │      26 概率不等式2.mp43 K! e, q' \4 A" Q9 U- U1 \9 ^& d& T7 X2 G
│  │      27 概率不等式1.mp4
. {* g! c% E+ q6 h│  │      28 概率不等式2.mp4
; s" X9 s: V2 V* H& {* E) l│  │      29 概率不等式3.mp4
, k' m" h4 C7 ]│  │      30 John 引理.mp4
8 \6 u1 k4 p& c+ R! W* s│  │      31 概率不等式.mp4
( y. N7 M8 I6 T; U6 H# F; v│  │      32 随机投影.mp4" ?5 N( L' h$ O
│  │      33 Stochastic Convergence-概念.mp4
7 r# z4 }3 y, R  ~5 X│  │      34 Stochastic Convergence-性质.mp4  l9 y2 k1 A. N" m/ W
│  │      35 Stochastic Convergence-应用.mp4
2 t; [7 V& S: U* x2 b% W│  │      36 EM算法1.mp4
  C; c& F' t' M: }- y! }! D│  │      37 EM算法2.mp4
& D' V- r, ~# Q7 n* V8 O- r! r│  │      38 EM算法3.mp4
% o% s9 L! L, u# L) U! V; x1 _! K│  │      39 Bayesian Classification.mp4
  x' J/ A- y7 k│  │      40 Markov Chain Monte carlo1.mp45 ^7 O% g3 B. I
│  │      41 Markov Chain Monte carlo2.mp4; p0 _2 Q- ^+ P
│  │      
2 \/ ^! P+ t, p1 S: U; W7 F% q│  └─龙星计划_机器学
7 M, T0 V8 Z: B( k│          下载之前必看!更多视频资料下载目录.docx" P# F2 z8 W9 v0 e7 |  _
│          Lecture01(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
8 G) ?$ X, @4 @( M9 d  X1 w│          Lecture02(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
$ K! B# h  c( k, H6 u" p│          Lecture03(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
3 C' D6 A' [" Z4 e│          Lecture04(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4! d1 X( n" m+ {  Q6 p
│          Lecture05(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
3 r! A) h, P" y+ k! s/ u│          Lecture06(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4: d" G+ I0 `5 R7 g  b. j( u8 u
│          Lecture07(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp41 q! H; y8 `/ i
│          Lecture08(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp42 ]0 O5 W( B: W4 U
│          Lecture09(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
$ t' `( G2 |' I& K. A4 |│          Lecture10(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
6 J; v* B" y  O' p: ?│          Lecture11(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
0 _9 L& W7 h/ }│          Lecture12(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
; r4 {+ ~+ K) D" ~+ s% j& m3 T0 _│          Lecture13(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
6 @: ]2 f3 g$ L  ^3 w" E│          Lecture14(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
/ K: l- V$ W# u: k) n$ v3 P" p│          Lecture15(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
3 [% e. V  o3 Z% J' Y│          Lecture16(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4
! R7 E" H0 h" F  P& y│          Lecture17(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4. S" Q, O5 R8 K, @+ I0 z# ]
│          Lecture18(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4) m/ B6 v) k: a8 R
│          Lecture19_r(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】).mp4' ?2 H; J9 Q+ R8 j; z) i* T
│          Lecture19_r(更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】)~1.mp40 u" H5 k& o6 p2 m9 Y9 D
│          , b% u, [1 L9 _
├─ML_机器学习应用班2 d: h5 E3 A7 i
│  │  下载说明.txt/ l" m* j# z% m9 i  l
│  │  关注我们.png
% g# h: K6 D: o! _+ a. F# q  n│  │  攻城狮论坛=网络技术+编程视频.url. a; W8 D0 T* c) H5 a! N
│  │  机器学习应用班资料.zip
( P7 Q9 l" `5 B) M6 M6 ~│  │  解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt
, E" ]" d& Y% _7 k# v│  │  
1 L. c: ?! X% o; J│  ├─第一课
9 f' i9 G+ S9 g# P│  │      第一课.mp4
; L5 F* @  O4 c/ m$ }* _│  │      机器学习应用班第1课数学基础 (1).pdf: X; E( I- e& u4 z
│  │      2 ~' {/ B- v) e6 K5 s7 h" {1 G. G  u
│  ├─第七课
. W% g! v$ J0 s│  │      7-1.mp4
3 W" y- `6 U7 R& r1 I* u; E1 e$ ^│  │      7-1~1.mp4
0 ^# ?6 a2 v+ Y│  │      7-2.mp4
/ r! z! A, F. s& U│  │      7-2~1.mp4
6 Z* F% I' c) C, R, W│  │      $ P* c! N8 G( F
│  ├─第三课
. k* h+ V! [1 D! X│  │      应用班第三节课.mp4
0 \- S2 Q" c% r  Z│  │      应用班第三节课~1.mp4! M$ H: ?, |4 t, |
│  │      " ?- v# p* @6 D$ s2 s
│  ├─第九课- C0 O4 W! i6 |$ S  u$ Q1 S! Y
│  │      9-1.mp4! F$ ~1 r# N8 C/ _! y7 e& F9 p
│  │      9-1~1.mp4( n4 D4 w3 E: z# M9 K& @5 V$ D1 L9 Q
│  │      9-2.mp47 Z! `7 w$ g! s1 ?
│  │      9-2~1.mp4
8 p  e( b+ z  V. [* L) U0 @$ l8 l│  │      ( X7 Z. ?! J9 \: ]1 U1 N6 l! p3 B
│  ├─第二课- \$ Z$ j+ J+ Z2 V
│  │      应用班2_1_1h44min.mp4
& e( f# F( C/ p) ]# |+ Z│  │      应用班2_1_1h44min~1.mp4: s) {- d5 N2 |& ^2 }
│  │      应用班第二课第二部分  .mp4& J2 J9 l3 I: u( |1 X  f6 m
│  │      5 Z9 M6 R, S. @  ]
│  ├─第五课
. J* V. C) I- }/ u; h9 q) K% _│  │      5-1.mp4# ]$ p$ W2 B$ Z$ O$ \
│  │      5-2.mp4
& B- d9 q/ n9 _6 X│  │      0 N' q. h. d& s$ y) @  Z1 A' D7 ~
│  ├─第八课
$ ]2 V* w. K( l7 c# G7 h4 [│  │      8.mp4, W" B) r" }: K- A$ D
│  │      
$ N- k3 S$ n8 \9 C9 y2 S│  ├─第六课* T& A2 ]/ F3 v; `! ]6 F  i
│  │      6-1.mp42 z3 U( J. f9 P
│  │      6-2.mp4) U% R9 x( \! I/ L% F7 L0 s
│  │      & I/ S8 \( z) d8 T
│  ├─第十课
* z+ |# J3 i/ l7 Y  b5 D│  │      10.mp4$ M& H) K6 `8 C0 p! k& @' j1 S
│  │      
8 ]9 W& F; q$ S: W5 r  M│  └─第四课/ _' M/ c# ]- h& d4 i
│          应用班第四节课1_1h44_33.mp4
0 b- h  T& P- c( i3 [) ~# p7 w5 A│          第二部分.mp4$ I# O( a2 A9 v+ F
│          * ^" ?- u8 K+ r7 Q$ a
├─算法_10月机器学习算法班0 a% k  ]7 u" o% ^. ]
│  │  下载说明.txt7 g! G- X8 o( U: g- T
│  │  关注我们.png1 \- Q! K; |, ]% G/ B# g1 K
│  │  攻城狮论坛=网络技术+编程视频.url' Y% W( ], G" j/ D" H
│  │  01.第1课 概率论与数理统计.mp48 t. q# {, R( G$ _3 m% p
│  │  02.第2课 矩阵和线性代数.mp4% p8 ?, C. `+ K& O2 i6 L
│  │  03.第3课 凸优化.mp4
) M* r% W* h5 s( G7 ~│  │  04.第4课 回归.mp4# p% {6 @2 ?& e$ v2 ^1 Q
│  │  05.第5课 决策树、随机森林.mp4
# r7 I$ S; _+ {& t│  │  06.第6课 SVM.mp4- Q5 R, A6 `% ^; F( H: i- `) n
│  │  07.第7课 最大熵与EM算法.mp4
3 D4 }+ z0 q0 k+ Q9 D( @3 B( K│  │  08.第8课 特征工程.mp4
* o3 r/ l# z& {% ^/ `/ R# j( x│  │  09.第9课 模型调优.mp4
! F5 f, X6 E. Z- y7 z│  │  10.第10课 推荐系统.mp46 `. j* D" t7 D* w3 @6 w. S2 R
│  │  11.第11课 从分类到CTR预估.mp4  Z5 m6 G1 n' |2 _! V2 q
│  │  12.第12课 聚类.mp40 g6 U% m7 [8 a( B% a& b& L
│  │  13.第13课 贝叶斯网络.mp43 P2 z; v. K* m8 S4 N) _& o  j
│  │  14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mp4" L' D2 b% }7 ?' K1 @( u
│  │  15.第15课 主题模型.mp4! K+ t( ?9 I- m2 J2 g- @1 L
│  │  16.第16课 采样与变分.mp4
( `1 h$ s0 S3 X6 a/ b" @" \│  │  17.第17课 人工神经网络.mp4
( q4 k; Q3 ]$ `│  │  18.第18课 深度学习之CNN.mp4
4 ~. J; B: l  z6 C9 k" s, @│  │  19.第19课 深度学习之RNN.mp4! f! L6 L; _% O# t  l! L+ k, b
│  │  20.第20课 深度学习实践.mp49 }' ?9 n3 r2 u9 C+ H
│  │  解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt% F1 A3 y5 j" r& V% e* g
│  │  ! l" ]# l; e/ b- H" Q
│  ├─ppt5 _% \" Q5 T4 X; r* R- y
│  │      Thumbs.db/ M( f# g/ a: m6 G, a% M
│  │      十月算法班第10讲:推荐系统.pdf: u  k# R' [6 }  G
│  │      十月算法班第11讲:CTR预估.pdf: ]+ E9 p* e7 J  R
│  │      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
: O1 N9 `7 l, L! ]1 D" F9 Q+ [│  │      十月算法班第13讲:机器学习算法之图模型初步.pdf9 \1 n$ F) J: H+ Q6 r
│  │      十月算法班第15讲:主体模型.pdf1 ~- [+ s; w$ m! h; h# ^
│  │      十月算法班第16讲:人工神经网络.pdf
' i. F8 g9 w- Y│  │      十月算法班第17讲:计算机视觉与卷积神经网络.pdf
, d! x/ D$ y( W* Y$ |0 S: X+ x  G8 S│  │      十月算法班第18讲:循环神经网络与自然语言处理.pdf5 R% \0 S5 E6 m5 g
│  │      十月算法班第19讲:深度学习框架与应用.pdf
  ?9 R2 W+ [* A│  │      十月算法班第1讲.pdf
* R" j' D2 w' x7 Y! `; u│  │      十月算法班第20讲:采样与变分.pdf
3 u, a; B6 K5 h% w│  │      十月算法班第2讲.pdf
/ f7 I/ a+ E9 `7 C│  │      十月算法班第3讲:凸优化初步.pdf) k4 V) s; d% O
│  │      十月算法班第4节:最大熵模型与EM.pdf& |" y. F% a0 U. g
│  │      十月算法班第5讲:决策树随机森林.pdf
, N3 ~  u- V& |" t$ l8 |│  │      十月算法班第8讲:机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
5 N% C3 A+ `* D! e; q│  │      十月算法班第9讲:机器学习调优与融合.pdf
' b1 C" s  r- e" g( L│  │      
3 c. q6 L  C/ e! ~│  └─源码; n. z- e# {: U( ?% [
│          Image_seg.zip
* l# w6 Y3 X' B5 g: ]│          课程PPT与代码.zip4 }0 D& W- I4 c& t
│         
( t/ z8 B3 `& y) ]% e6 g└─算法_4月机器学习算法班: {8 U& n! t$ f3 {$ N+ Y
    │  . C: z7 d5 B, ]; K6 o
    ├─(01)机器学习与相关数学初步# H- m9 o' Q6 H* ]
    │      (1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
4 J: Y# V) Y* f: P    │      (1)机器学习与相关数学初步.mp4) f; E6 R3 T2 g
    │      7 n7 s9 V- I/ e0 U4 F) p
    ├─(02)数理统计与参数估计0 ]3 t: d6 z% ~; K5 [5 z7 G& A* T2 M
    │      (2)数理统计与参数估计.pdf
( R  q  j% E, ~- A2 Y    │      (2)数理统计与参数估计.mp4
. @/ A" e) G) X* G" m3 s    │      
& P2 `; J) U- d! T. ^, \+ P    ├─(03)矩阵分析与应用
! L+ i! e. [6 _- c+ d; `6 m7 X# e/ h    │      (3)矩阵分析与应用.pdf2 N' C2 @! ?* `* D( F) |% A: L. ?: r
    │      (3)矩阵分析与应用.mp4; I0 r" Y' V, _( F7 }3 O
    │      3 f3 u) c" K" Z4 T# P- \
    ├─(04)凸优化初步
# @7 l- |3 r; G' u& [, O( q    │      (4)凸优化初步.pdf4 ]) b& S+ o* k% [. ?; f( B' V
    │      (4)凸优化初步.mp4
: c* V% H8 f2 p( |4 c6 N    │      0 N* R- U) X# P+ a# [
    ├─(05)回归分析与工程应用$ u/ C7 y% `" u2 p7 ~
    │  │  (5)回归分析与工程应用.mp4
6 Y/ l; |/ Y0 ?! |% p2 ]    │  │  2 G# O4 }( I- }! v; W4 Q
    │  └─课件和数据及代码. `* w' ~( C5 D
    │      │  4月班第5课课件:回归及工程应用经验.pdf4 f6 C& v% ?; r3 e
    │      │  data1.txt
' K* z9 R$ B) w! j    │      │  data2.txt4 d8 {4 O7 p- K- r
    │      │  logistic_regression_example.ipynb; R2 o8 ]. G3 W$ |
    │      │  Untitled.ipynb2 n/ }2 R$ Y9 ^  I9 Y7 {+ k, q
    │      │  $ B: r9 e4 ~7 V7 k' `- K& x
    │      └─.ipynb_checkpoints" h( y7 z8 |" i1 k0 E/ k" e
    │              logistic_regression_example-checkpoint.ipynb
+ a4 t# |5 p: \! V: K" o; Y2 j! ^    │              Untitled-checkpoint.ipynb
" e( s5 G1 _0 [! O( z; E9 r; n    │              3 |& |' y8 |- l! E6 z! |0 {
    ├─(06)特征工程
* q. G/ H/ a1 Z. v    │  │  (6)特征工程.mp4
5 _+ v# K: J. _' z    │  │  
, g7 O: J" {2 I3 _    │  └─课件与数据及代码
9 o+ c1 W  Z+ R# {    │          4月班第6课课件:特征工程.pdf, }0 b0 j8 }+ V9 e- ^2 D9 a; _
    │          feature_engineering_example.ipynb  O3 M" N* u6 n
    │          kaggle_bike_competition_train.csv
. i* N5 G! I7 l6 [' d    │          6 L. K: ^3 P, G# ?  J' \
    ├─(07)工作流程与模型调优3 V) I! U" K, w+ i, H1 c4 h' [+ A
    │      (7)工作流程与模型调优.zip+ W2 @8 a; m/ r% `# J% E# F. ]
    │      (7)工作流程与模型调优.mp4
4 Y& H0 D# \- G3 P( m0 k    │      ; P' m4 R" N/ ^) B' M8 e2 I
    ├─(08)最大熵模型与EM算法! Z; ^1 r) f2 g9 Q
    │      (8)最大熵模型与EM算法.pdf7 s8 b# C2 a# o2 K8 o; d0 \
    │      (8)最大熵模型与EM算法.mp4
7 x1 d8 I) x# ~3 @    │      2 M( U% S# L8 v+ O! [
    ├─(09)推荐系统与应用* ?8 l3 p+ S! H+ r0 p$ i
    │  │  (9)推荐系统与应用.mp4& V0 R" W+ ^; p. D. {" w
    │  │  * |( O' m9 [2 \
    │  └─(9)推荐系统与应用' w& g# ~' q# f& K1 U: I
    │          4月机器学习班第9课--推荐系统.pdf
* s+ K4 I( S. c    │          CF&&MF recommendation system.zip3 x5 p5 D+ o: N
    │          Reccomendation System Examples.ipynb7 B+ D: i6 z& T& s
    │          7 a6 e1 _( u! a; V
    ├─(10)聚类算法与应用8 C4 g6 G! e/ w0 D( s
    │      (10)聚类算法与应用.pdf
) c4 N" [2 J. w6 V. W4 s$ {9 v; z: ]8 j    │      (10)聚类算法与应用.mp4
4 O3 z- M5 R! p( `    │      2 _" W7 N( t. _- Y' W
    ├─(11)决策树随机森林和adaboost0 I2 f9 R/ q1 f& r! n8 s0 o% E3 }; J) k
    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.pdf
( A* G: _  H! h9 t7 o( V: ^    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.mp4$ f* t9 l4 N1 L$ M1 y
    │  │  
, |  a8 f1 ?! W    │  └─代码( [% H: A9 t* ?7 J0 S. V6 |
    │      │  randomforests.py
7 u/ P" B& \. N& {$ [+ ^: S% I    │      │  randomforests.pyc
  G7 p, T/ j. V% x/ \$ `    │      │  samtrain.csv
9 o- H- ]( i, J3 D! e/ |    │      │  samval.csv
, E0 t- m+ K* h* G  O+ P* P7 X    │      │  随机森林.ipynb6 [5 \  g: W. b0 H1 [( w; N8 u
    │      │  
& g2 s) j* P- K4 B- @$ ~    │      └─.ipynb_checkpoints
/ d5 K7 `9 c* D    │              随机森林-checkpoint.ipynb% |% R! O" T' C; ^
    │              * R; }. f) R# K
    ├─(12)SVM* e9 B5 T% k, m. r1 Q. ?8 G
    │  │  (12)SVM.pdf
5 Z  V; T- |+ Q5 \1 x    │  │  (12)支持向量机.ipynb/ f- t9 j. n. }2 E$ c: _  ^
    │  │  (12)SVM.mp4
. m8 k2 q* L5 k! I, P  \. W    │  │  
- U4 ]3 k8 `* g6 G6 }. x: d( F    │  ├─(补充材料1)SVM补充视频
- b+ w3 z) `! u& r" b9 F9 B7 u1 I    │  │      补充SVM视频下载地址.txt
5 @8 j' ~. |! t2 w" S4 c) c    │  │      
; l! K+ X0 H( i5 x+ \& o    │  └─(补充材料2)SVM的Python程序代码
# B# M( R" X* Q9 \$ k  K! S# b    │          sklearnExample.py
% d  A% e6 Z  q4 W" `    │         
4 o9 p5 w& r7 b* _5 t- H- K    ├─(13)贝叶斯方法
# L' d. O0 J7 ^    │      (13)贝叶斯方法.pdf0 T( r" ~' d5 u  }
    │      naive_bayes-master.zip$ t5 D' ?2 G+ B4 r( j
    │      (13)贝叶斯方法.mp42 }( p: V) L4 E# C- Q$ S  W! `7 n
    │      
9 [1 z6 s" O; B7 @# d/ g* h    ├─(14)主题模型
3 a0 t. I" G, v3 ~8 e0 D0 v, N    │      (14)主题模型.pdf
% ?( h: f/ X$ S7 `! n* x, E7 t% `    │      (补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf, w: V8 u4 s% D/ e0 k, Y* p
    │      (补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf7 c& i5 ~- T8 ~; `& ]
    │      LDAClassify.zip
) Y! k7 h. j# M/ x4 \3 T" K    │      (14)主题模型.mp4
$ q0 a. k2 ^) x' L2 Z9 O# h    │      ; W! U  o, r$ I+ j# B
    ├─(15)贝叶斯推理采样与变分
- ?6 {% k7 G* g- l$ `" d    │      (15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf7 H) S& X$ B$ T. Q7 _4 d9 V
    │      gibbsGauss.py
2 g1 I* n- U( c6 D) X' T" \    │      (15)贝叶斯推理采样变分方法.mp44 `# k; a, z0 k. F& G% q
    │      
7 m5 e4 \( y0 o3 l8 y    ├─(16)人工神经网络
- o6 y6 }3 _4 v  ^" H9 m    │      (16)人工神经网络.pdf
: j5 L- H& b$ H6 a1 M/ {( p; c    │      Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
0 j. |% m( a2 e    │      (16)人工神经网络.mp48 d7 F% z" K4 E" H* t; E
    │      4 ?$ b- L) [" \2 G  t# s/ @
    ├─(17)卷积神经网络
  t- h) M- |. W) w4 W' J    │      (17)卷积神经网络.pdf
! j! [$ s; O6 h( }    │      (17)卷积神经网络.mp4! p% B4 f8 w) R  S
    │      3 V" `/ J! I& d
    ├─(18)循环神经网络与LSTM
4 _+ v/ i% q& c% a& D8 Q0 z: B    │      (18)循环神经网络与LSTM.pdf! a& ~$ L3 j0 D5 `- X$ ]
    │      (18)循环神经网络和LSTM.mp4
% u0 a0 `# X; o  ]# h8 H    │      
  P, b( u- w6 |5 k* L4 e    ├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介) [3 n0 d% q. \3 z' E: O8 y
    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
% ^; G4 M" t" p    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.mp4
5 M/ C# P1 j6 k: d" n- n% S    │      
4 b1 E" d2 g+ l7 y    ├─(20)贝叶斯网络和HMM* z) X+ a: I8 r1 z. Q6 ]! D
    │      (20)贝叶斯网络和HMM.pdf
5 C. m/ ?- g# i    │      (20)贝叶斯网络和HMM.mp4
1 w: o# P0 p5 B1 ^. k2 W" Z    │      
2 Z. Z! [9 m, G" h8 _: ]- x    └─(额外补充)词嵌入word embedding' g  C* d# j5 F2 C, |
            (额外补充)词嵌入原理及应用简介.pdf
3 w* b* K4 ^  }! s0 m            (额外补充)词嵌入word embedding.mp4
回复 支持 反对

使用道具 举报

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!
回复 支持 反对

使用道具 举报

iminbj [Lv9 无所不能] 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
回复 支持 反对

使用道具 举报

yuejunzhi [Lv8 技术精悍] 发表于 2018-1-15 16:53:57 | 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
回复 支持 反对

使用道具 举报

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!
回复 支持 反对

使用道具 举报

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
回复 支持 反对

使用道具 举报

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
回复 支持 反对

使用道具 举报

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!
回复 支持 反对

使用道具 举报

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
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|无图浏览|手机版|网站地图|攻城狮论坛

GMT+8, 2018-8-19 23:46 , Processed in 0.517537 second(s), 24 queries , Gzip On, Memcache On.

Powered by Discuz! X3.2 © 2001-2013 Comsenz Inc.

Designed by ARTERY.cn