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作者: 男友力max
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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
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├─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
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│  │  │  Finding scientific topics.pdf
│  │  │  kernel.py
│  │  │  lda.py
│  │  │  mcmc.pdf
│  │  │  七月教育LDA学员分享_version2.pdf
│  │  │  凸优化-中译本(扫描).pdf
│  │  │  学习率代码.cpp
│  │  │  推荐系统实践.pdf
│  │  │  
│  │  └─4月19日晚的分享_黄高乐
│  │      └─4月19日晚的分享_黄高乐
│  │          │  4月19日学员分享.pptx
│  │          │  
│  │          └─单纯形法源代码_by C
│  │              │  amoeba.c
│  │              │  amotry.c
│  │              │  nrutil.c
│  │              │  nrutil.h
│  │              │  simplex.cpp
│  │              │  simplex.dsp
│  │              │  simplex.dsw
│  │              │  simplex.ncb
│  │              │  simplex.opt
│  │              │  simplex.plg
│  │              │  
│  │              └─Debug
│  │                      simplex.exe
│  │                      simplex.ilk
│  │                      simplex.obj
│  │                      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
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│      │      
│      ├─12 EM、混合高斯模型
│      │      12 EM.mp4
│      │      七月算法 18分钟理解EM算法.mp4
│      │      七月算法 EM.mp4
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│      │      
│      ├─12 衣服推荐系统
│      │      12 衣服推荐系统by黄高乐.mp4
│      │      
│      ├─13 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)
│      │      13 主题模型.mp4
│      │      七月算法 主题模型(上).mp4
│      │      七月算法 主题模型(下).mp4
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│      │      
│      ├─14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
│      │      15 IP与MCMC(上).mp4
│      │      15 IP与MCMC(下).mp4
│      │      15 IP与MCMC(中).mp4
│      │      
│      ├─16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
│      │      七月算法 条件随机场(上).mp4
│      │      七月算法 条件随机场(下).mp4
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│      │      
│      ├─17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
│      │      17 PCA-SVD(上).mp4
│      │      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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│  │  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
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│  │  │  rf.pdf
│  │  │  svm.pdf
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│  │              │  
│  │              └─snippets
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│  │                     
│  ├─回归代码
│  │      d8.txt
│  │      Regression.py
│  │      
│  ├─基础补习-概率-台湾大学叶柄成
│  │  ├─第七周
│  │  │      8 - 1 - 7-0:咱們聊聊,每天都在忙,忙的有用嗎?.mp4
│  │  │      8 - 2 - 7-1.a:期望值 II (上) (14-31).mp4
│  │  │      8 - 3 - 7-1.b:期望值 II (下) (13-07).mp4
│  │  │      8 - 4 - 7-2.a- 隨機變數之函數 (上) (10-35).mp4
│  │  │      8 - 5 - 7-2.b- 隨機變數之函數 (下) (08-42).mp4
│  │  │      8 - 6 - 7-3.a- 條件機率分佈與失憶性 (上) (15-07).mp4
│  │  │      8 - 7 - 7-3b- 條件機率分佈與失憶性 (下) (19-20).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第三周
│  │  │      3 - 1 - 2-0:咱們聊聊,是學習,還是應付- (15-32).zip
│  │  │      3 - 1 - 2-0:咱們聊聊,是學習,還是應付- (15-32).mp4
│  │  │      4 - 2 - 3-1.a:機率的獨立性 (上)  (09-12).mp4
│  │  │      4 - 3 - 3-1.b:機率的獨立性 (下) (10-35).mp4
│  │  │      4 - 4 - 3-2:圖解繁複機率 (08-47).mp4
│  │  │      4 - 5 - 3-3.a:數數算機率 (上) (16-57).mp4
│  │  │      4 - 6 - 3-3.b:數數算機率 (下) (12-58).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第九周
│  │  │      10 - 1 - 9-1.a:隨機變數之和 (上) (11-18).mp4
│  │  │      10 - 2 - 9-1.b:隨機變數之和 (下) (13-49).mp4
│  │  │      10 - 3 - 9-2.a:MGF (上) (10-17).mp4
│  │  │      10 - 4 - 9-2.b:MGF (中) (14-06)_2.mp4
│  │  │      10 - 5 - 9-2.c:MGF (下) (15-53).mp4
│  │  │      10 - 6 - 9-3.a:多個隨機變數和 (上) (10-35).mp4
│  │  │      10 - 7 - 9-3.b:多個隨機變數和 (下) (13-01).mp4
│  │  │      10 - 8 - 9-4.a:中央極限定理-萬佛朝宗 (上) (16-45).mp4
│  │  │      10 - 9 - 9-4.b:中央極限定理-萬佛朝宗 (下) (17-19).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第二周
│  │  │      2 - 3 - 1-2.a:集合論 (上) (11-46).mp4
│  │  │      2 - 4 - 1-2.b:集合論 (下) (09-40).mp4
│  │  │      2 - 5 - 1-3.a:機率名詞 (上) (11-24).mp4
│  │  │      2 - 6 - 1-3.b:機率名詞 (下) (16-36).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第五周
│  │  │      6 - 1 - 5-0:咱們聊聊,願你夜夜好眠到天明! (14-09).mp4
│  │  │      6 - 2 - 5-1.a:離散機率分佈 II (上) (10-36).mp4
│  │  │      6 - 3 - 5-1.b:離散機率分佈 II (中) (12-06).mp4
│  │  │      6 - 4 - 5-1.c:離散機率分佈 II (下) (20-28).mp4
│  │  │      6 - 5 - 5-2:機率密度函數 PDF (18-56).mp4
│  │  │      6 - 6 - 5-3:連續機率分佈 I (18-12).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第八周
│  │  │      9 - 1 - 8-0:咱們聊聊,如何探索有意義的人生?.mp4
│  │  │      9 - 2 - 8-1.a:聯合機率分佈 (上) (14-36).mp4
│  │  │      9 - 3 - 8-1.b:聯合機率分佈 (中) (15-05).mp4
│  │  │      9 - 4 - 8-1.c:聯合機率分佈 (下) (17-00).mp4
│  │  │      9 - 5 - 8-1.d:聯合機率分佈 (末) (11-18).mp4
│  │  │      9 - 6 - 8-2:邊際機率分佈 (12-32).mp4
│  │  │      9 - 7 - 8-3.a:雙變數期望值 (上) (10-06)_2.mp4
│  │  │      9 - 8 - 8-3.b:雙變數期望值 (下) (17-27).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第六周
│  │  │      7 - 1 - 6-0:咱們聊聊,成功者的條件是什麼? (10-13).mp4
│  │  │      7 - 2 - 6-1.a:連續機率分佈 II (上) (15-25)(1).mp4
│  │  │      7 - 2 - 6-1.a:連續機率分佈 II (上) (15-25).mp4
│  │  │      7 - 3 - 6-1.b:連續機率分佈 II (中) (16-08).mp4
│  │  │      7 - 4 - 6-1.c:連續機率分佈 II (下) (17-16).mp4
│  │  │      7 - 5 - 6-1.d:連續機率分佈 II (末) (5-40).mp4
│  │  │      7 - 6 - 6-2.a:期望值 I (上) (16-35).mp4
│  │  │      7 - 7 - 6-2.b:期望值 I (中) (10-41).mp4
│  │  │      7 - 8 - 6-2.c:期望值 I (下) (16-44).mp4
│  │  │      7 - 9 - 6-2.d:期望值 I (末) (14-30).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第四周
│  │  │      5 - 1 - 4-0:咱們聊聊,如何幫自己面對未來挑戰? (17-33).mp4
│  │  │      5 - 10 - 4-4.b:離散機率分佈 I (下) (8-47).mp4
│  │  │      5 - 2 - 4-1.a:隨機變數 (上) (13-53).mp4
│  │  │      5 - 3 - 4-1.b:隨機變數 (中) (14-43).mp4
│  │  │      5 - 4 - 4-1.c:隨機變數 (下) (5-18).mp4
│  │  │      5 - 5 - 4-2.a:累績分佈函數 CDF (上) (9-48).mp4
│  │  │      5 - 6 - 4-2.b:累績分佈函數 CDF (中) (8-59).mp4
│  │  │      5 - 7 - 4-2.c:累績分佈函數 CDF (下) (9-00).mp4
│  │  │      5 - 8 - 4-3:機率質量函數 PMF (11-26).mp4
│  │  │      5 - 9 - 4-4.a:離散機率分佈 I (上) (14-41).mp4
│  │  │      
│  │  └─课堂讲义
│  │          Benson_Coursera_Week_1_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_1_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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│  │  │  │      7 |0 p9 u5 n# Q) ]( X1 ~5 C
│  │  │  ├─mlclass-ex7-jin9 E, E/ M. X  x1 q3 H! D
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* K6 v, c2 _0 D5 ~/ g/ \│  │  │  │      bird_small.png! E- t. \$ ?  Z$ \
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4 p' W4 y) h, g2 w3 Z│  │  │  │      drawLine.m. a* ?( ]! u1 g; B: Q+ c( O
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- U: i2 Z1 s6 s& Z' T' `* M│  │  │  │      featureNormalize.m
" u; @+ K, L! M. f/ l( {│  │  │  │      findClosestCentroids.m; E. _/ ]1 J, E4 D+ Z
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1 r! R0 C7 _' Q) n│  │  │  │      plotProgresskMeans.m  V: t' M, ^& y$ C
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$ o5 |+ t( U! t0 d. `( F% `│  │  │  │      recoverData.m. B. i: s) v' k5 O7 C+ O
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│  │  │  │      computeNumericalGradient.m
% J0 F% h9 y, R│  │  │  │      estimateGaussian.m
) A& l$ k7 {2 N, M│  │  │  │      ex8.m3 V0 Q- i6 q% {  u  h; y
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, ]: g) S4 B, L" `. O│  │  │  │      selectThreshold.m
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│  │  │          ex4.pdf! [! ~- j9 a% o/ I/ t
│  │  │          ex5.pdf
9 [' h' o7 i" B: k  f' ^7 e│  │  │          ex6.pdf
" ^1 a( q4 j# O6 K( h│  │  │          ex7.pdf  x3 N% g; X  ^
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│  │  │          Programming Exercise(机器学习2014练习).pdf# ~4 B0 c- Z# T' [# e; p; ?2 F
│  │  │          源代码打印.pdf
$ b9 L" M/ D0 F│  │  │          源代码目录.docx
' Z+ J9 e* S. h, ~│  │  │          / g# ]" ?/ T4 b( w, K
│  │  └─网易视频教程2 J# v6 M; ]; N  f3 k
│  │          1.mp4
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" t  b6 D0 v8 P0 A# V+ Y3 {│  │          11.mp42 U0 n* t2 n  f' b$ _
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% P8 F. }& F7 N- l│  │          13.mp40 Z: m, f0 n% t) T) X
│  │          14.mp4
, z6 }6 }' I% {$ Q│  │          15.mp4
1 j" @# Z# n- s9 W│  │          16.mp41 s8 A, j: p2 V% d/ {6 ?0 s6 N
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0 f- `% h& [2 d' o: ^│  │          18.mp4
; m0 W# ]; y. Q2 _/ g  I3 N: {│  │          19.mp48 v& Z& c: F: Z2 i+ C
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" C, U# E1 v! Q( l- A$ A/ B; M│  │          20.mp43 ]* ^' W+ R- k- p1 Y9 p0 T# t2 g
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3 Y( W% r7 i2 r│  │          4.mp4- s4 b, z& h3 a) Q8 ]
│  │          5.mp4$ ^  u6 [( u+ R7 w! D& v/ a
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# U/ Z, a+ F& K+ X6 Y. p/ ~- n│  │          7.mp4% |% i# f: B  P
│  │          8.mp4
6 V" A, @* F$ F( v0 L4 e& w+ t, n) I& H│  │          9.mp43 K/ B; t7 a( E1 }/ M
│  │          教程目录.txt
* l* d8 [7 g3 j3 P- L│  │          ( Y$ i" x4 \- P8 b. L' p
│  ├─机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)
5 S  p$ v6 x' S│  │      1 - 1 - Course Introduction (10-58)(1).mp4  M) Y. a# i# D% r; e. i5 Y
│  │      1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp4( Z# V) c+ i# d' \4 F" ~
│  │      1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56)(1).mp4
5 S3 `0 d6 R; }9 E& g, u│  │      1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45)(1).mp4
& L3 r: v! G3 z* C; W│  │      1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21)(1).mp41 g, [1 h" |8 @1 E
│  │      10 - 1 - Logistic Regression Problem (14-33).mp4
) o0 t- f) _( h% J4 U6 [) n│  │      10 - 2 - Logistic Regression Error (15-58).mp4
. |8 ~7 e( z& ?) z9 `│  │      10 - 3 - Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp44 L' a+ P. `- ~6 e, T- L% q
│  │      10 - 4 - Gradient Descent (19-18)(1).mp4
5 H8 M6 q7 Y: X5 D( @. l│  │      11 - 1 - Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4( w1 ^& T/ k* x$ g8 K7 x2 K, l* C
│  │      11 - 2 - Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4
3 g( x5 S# L5 W9 v│  │      11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp4
5 E) M/ F' \9 C│  │      11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35).mp43 _- `& c1 p& b9 T% r" q# }
│  │      12 - 1 - Quadratic Hypothesis (23-47).mp4
9 u& j3 l% O: Y  |& k) k│  │      12 - 2 - Nonlinear Transform (09-52).mp4
$ s& w) ]9 F( }' [/ W│  │      12 - 3 - Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4. ?, c" K% H& `0 |( }& \
│  │      12 - 4 - Structured Hypothesis Sets (09-36).mp4: K6 \, X# U# q2 u4 h/ y3 m, r
│  │      13 - 1 - What is Overfitting- (10-45).mp4: N/ `* {3 |, @) R# {6 o7 e* Z9 G* c6 V
│  │      13 - 2 - The Role of Noise and Data Size (13-36).mp41 \7 _! v0 T4 s. d+ }3 h: F
│  │      13 - 3 - Deterministic Noise (14-07).mp4
/ g8 i2 L1 w' k: j& x9 ?& H0 y│  │      13 - 4 - Dealing with Overfitting (10-49).mp47 K. L6 d. _" Z9 t
│  │      14 - 1 - Regularized Hypothesis Set (19-16).mp4
7 [" y, |# J$ Y4 B( x│  │      14 - 2 - Weight Decay Regularization (24-08).mp4
" O+ t$ X5 F/ k│  │      14 - 3 - Regularization and VC Theory (08-15).mp4
/ X) s7 H6 _( q/ c. G# q│  │      14 - 4 - General Regularizers (13-28).mp4
, e8 f8 m/ b9 o- N  l2 ~2 l5 T5 ?│  │      15 - 1 - Model Selection Problem (16-00).mp4
9 F. ?  F/ j0 f7 J* \) w# L3 B│  │      15 - 2 - Validation (13-24).mp4# N1 T. m! {7 ~/ |6 H) l/ m( }
│  │      15 - 3 - Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp4
9 g2 w8 F; W5 R* \; E3 h! k│  │      15 - 4 - V-Fold Cross Validation (10-41).mp4
7 B0 d  \- R4 V+ q│  │      16 - 1 - Occam-'s Razor (10-08).mp4! z0 H8 |, d9 a2 \6 ^% V
│  │      16 - 2 - Sampling Bias (11-50).mp4
' C8 ^; \' S0 z+ g│  │      16 - 3 - Data Snooping (12-28).mp42 \! b' {* }: W3 n9 H- W
│  │      16 - 4 - Power of Three (08-49).mp4, y6 u& |8 [" k8 a1 z- M4 H
│  │      2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp4
9 u: C. L1 |/ b4 K1 f4 |: @6 j! `│  │      2 - 2 - Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp4! |3 V8 E" ?+ B* f$ l8 Z- E
│  │      2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37).mp4
3 H( J4 T$ a) q! E, Y│  │      2 - 4 - Non-Separable Data (12-55).mp42 i2 b; R2 h; @
│  │      3 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26).mp41 n( o; Q. i  d0 t, M! j7 Z( N7 G8 `
│  │      3 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12).mp4
- Y/ m0 b7 M! ~7 Z- M! c│  │      3 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09).mp4
- a, m5 ~: c6 z& K7 @- C9 }│  │      3 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13).mp4" F/ ]+ K6 L2 ~3 y
│  │      4 - 1 - Learning is Impossible- (13-32).mp4
" ]0 B3 b1 B) z, g) T& y│  │      4 - 2 - Probability to the Rescue (11-33).mp4
/ ~3 n% S4 j2 \: \1 i! g; V7 h+ O│  │      4 - 3 - Connection to Learning (16-46).mp4
- a9 n' h! W$ |3 L7 ^│  │      4 - 4 - Connection to Real Learning (18-06).mp4
4 O: c5 \. A/ E6 Q7 p│  │      5 - 1 - Recap and Preview (13-44).mp4
" R2 p  Q- q. X" y; d0 R* Z. s│  │      5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26).mp4( p& E8 @9 d( p- |
│  │      5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17).mp4
1 x# N  q/ n" t│  │      5 - 4 - Break Point (07-44).mp4
0 M; s1 L) [3 r5 l' X$ A* N2 z│  │      6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18).mp4
& [: j$ A! D. y* s3 j- M│  │      6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4
" o7 k9 m' x+ \; h  C! b│  │      6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4
+ i! I& D/ p) y& V, l/ j, Y│  │      6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01).mp4+ V# g% {/ A. N( N6 m7 Q# ]  @
│  │      7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10).mp4, Q5 F4 t9 n' p; [
│  │      7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4
: j. j( i' r6 e│  │      7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp4* z7 L$ k9 e5 E! [# f
│  │      7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13).mp4+ p( V, p8 c- b4 x7 ]: r$ ^
│  │      8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01).mp4+ P; ~' u( d$ ^& ]; L" F( N# L2 w
│  │      8 - 2 - Error Measure (15-10).mp4
6 Z2 Q" l& \; R! ?* }# `3 x) D- _│  │      8 - 3 - Algorithmic Error Measure (13-46).mp4" T: M; b# A- Z$ ~
│  │      8 - 4 - Weighted Classification (16-54).mp4
  L. R9 t' ~  E3 Y3 \0 A8 i3 i) j│  │      9 - 1 - Linear Regression Problem (10-08).mp4
- U: E, b* X6 I1 W│  │      9 - 2 - Linear Regression Algorithm (20-03).mp4& n0 g% x) ]) a6 G2 P6 L/ R
│  │      9 - 3 - Generalization Issue (20-34).mp47 D) D# F- Q0 I0 i, R* K
│  │      9 - 4 - Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp4
% j  b# Z, k# c$ ]9 Y' B% \│  │      
% o  u) R# W' s7 u9 o$ p│  ├─机器学习导论_42_上海交大(张志华), L9 I$ {2 D: c
│  │      1 基本概念.mp4' c2 M: x* s8 _; ~
│  │      10 核定义.mp4
$ f3 c: P2 c2 y" d│  │      11 正定核性质.mp4* V8 z" T" K5 i5 S! ^; A+ C
│  │      12 正定核应用.mp45 b2 J3 l5 n2 X' }. V( I" T, V/ s
│  │      13 核主元分析.mp4
1 o; g, G' C  E, k# R0 i│  │      14 主元分析.mp4
  C/ _$ J) W, }# `│  │      15 主坐标分析.mp4
7 l/ h+ {. c# q$ L2 D$ A1 U" i│  │      16 期望最大算法.mp4: |" N4 j( L  F; D5 H
│  │      17 概率PCA.mp4
% B2 E$ Y4 D/ z, c│  │      18 最大似然估计方法.mp4% |0 o( X9 S- B" Q& k! @
│  │      19 EM算法收敛性.mp44 a5 D& K% F8 q
│  │      2 随机向量.mp4% Y" i) ^7 \9 p+ Q; U7 X* j; ~! t) p" c
│  │      20 MDS方法.mp4! Q9 d) j+ \' X) [3 |
│  │      21 MDS中加点方法.mp4- n& C9 p* y/ O' G' g/ n: e
│  │      22 矩阵次导数.mp49 ]: {4 O+ b6 z: @! ]
│  │      23 矩阵范数.mp4
. ?' D! A( M% h│  │      24 次导数.mp4. m* L, }: u" A/ w. X
│  │      25 spectral clustering.mp4
) Y9 O3 b' _. Z+ }6 t│  │      26 K-means algorithm.mp4
3 g' N: O- j/ B2 H│  │      27 Matr-x Completion.mp4$ [! t- m7 q) i
│  │      28 Fisher判别分析.mp4
" R9 D( f/ u% r  H( x7 V' e. ^│  │      29 谱聚类1 .mp4
3 ^0 ~# l  L, q) K1 i' T│  │      3 随机向量性质.mp4
& A4 T" O) h' [2 t, x│  │      30 谱聚类2.mp4
4 X. s0 u' n4 N, z% ~│  │      31 Computational Methods1.mp4
! k1 `" p" P4 Z9 _│  │      32 Computational Methods2.mp4
- z' s( k% i' q2 r│  │      33 Fisher Discriminant Analysis.mp43 h# `0 Q3 I. |. S. B
│  │      34 Kernel FDA.mp4
. [* i$ g. y* |7 \  ?8 N│  │      35 Linear classification1.mp4. H! D! |' t' E: }/ t: C
│  │      36 Linear classification2.mp4( D6 S) ?3 D/ ]# W( x7 F' c: \
│  │      37 Naive Bayes方法.mp4
5 t& s2 {" y! I  ~& G0 @. J│  │      38 Support Vector Machines1.mp41 W$ A# v2 o& b0 p- m: H
│  │      39 Support Vector Machines2.mp43 a/ ^0 H2 L/ `# v2 i
│  │      4 多元高斯分布.mp46 |" l( T& B5 _; F5 `4 v  O
│  │      40 SVM.mp4
) w; q: u' M7 d, t│  │      41 Boosting1.mp45 Z, j$ o& Y% _( \7 Z  i6 }1 x2 _
│  │      42 Boosting2.mp4. G6 s+ G1 x5 K% o( ]
│  │      5 分布性质.mp4
2 W% n& ]0 y  ]6 A- j$ w% _│  │      6 条件期望.mp4) H" H9 b& a' {9 E8 b
│  │      7 多项式分布.mp4! A& @0 @% G4 O2 ~3 m5 b, e2 u5 O' A
│  │      8 多元高斯分布及应用.mp4
4 P, x& \: u; O  I, H│  │      9 渐近性质.mp4
, V' @# n6 @4 u│  │      
( U! J9 B+ T) e" A% g│  ├─机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)
3 W3 u1 Y+ k6 p  n│  │  ├─01_Linear_Support_Vector_Machine4 J4 h* E* \( [3 T/ w! K
│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.pdf8 D) n1 ^0 G/ r* y/ A# S  m
│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.mp4
0 B3 ~  S. P, E( ?2 P8 g: f% n│  │  │      02_Large-Margin_Separating_Hyperplane_14-17.mp4' }$ u" e4 Q0 G/ A' {7 ~* n' T. B
│  │  │      03_Standard_Large-Margin_Problem_19-16.mp4
3 G4 R! @) z( R( X│  │  │      04_Support_Vector_Machine_15-33.mp4- \& V7 P  x1 _% C
│  │  │      05_Reasons_behind_Large-Margin_Hyperplane_13-31.mp4, s2 Z0 ]! o, R& ~$ e: W
│  │  │      
: z% z  d! j- [. l7 b' ~' b* d│  │  ├─02_Dual_Support_Vector_Machine6 [5 D5 m- G/ _+ H
│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.pdf
5 z& u& O8 s, \: F4 ?3 V7 ^, J1 {│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.mp46 H/ A: D6 J9 y% d9 e
│  │  │      02_Lagrange_Dual_SVM_18-50.mp4% M: M' \1 `7 M# G5 |3 l
│  │  │      03_Solving_Dual_SVM_14-19.mp4
1 n1 P: l: ~% G0 I│  │  │      04_Messages_behind_Dual_SVM_11-18.mp4
  w6 v8 [. {6 t+ Q' j5 ]│  │  │      ; U, u, m& B% p! u! c
│  │  ├─03_Kernel_Support_Vector_Machine
+ D. t! a# D3 Y( m0 L) s, E/ W. d│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.pdf4 s  s" N: N' w8 T3 f2 P7 z' g" z
│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.mp4
5 C8 V( @' o$ b- W; m/ {│  │  │      02_Polynomial_Kernel_12-16.mp4
) F5 k+ q, Q$ A& C8 m│  │  │      03_Gaussian_Kernel_14-43.mp4
# L' E2 Z  p- q0 J4 j│  │  │      04_Comparison_of_Kernels_13-35.mp47 n8 P1 L) g/ X9 k
│  │  │      & s3 Y9 c# s/ B% P( d
│  │  ├─04_Soft-Margin_Support_Vector_Machine
" ]: w5 }5 G" R: U( Y│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.pdf
1 I6 {  l: u+ O: v; M# c5 `│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.mp4
$ z) H  B4 p1 M! E' ^│  │  │      02_Dual_Problem_7-38.mp4  U; t- x; G% T( ?. J' m# \
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│  │  │      
4 V6 |2 p! }, o) c: l: W0 A$ h: |│  │  ├─05_Kernel_Logistic_Regression9 i; K5 m" [$ G* k* Z
│  │  │      01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.pdf
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│  │  │      02_SVM_versus_Logistic_Regression_10-18.mp46 u9 I. l6 F2 L% P7 ~6 X- Y
│  │  │      03_SVM_for_Soft_Binary_Classification_9-36.mp4
! _2 Y# b. v2 |" e# T7 n  N# g│  │  │      04_Kernel_Logistic_Regression_16-22.mp4! Y0 e# X2 i. W, r; Y
│  │  │      + w+ q, v2 u0 C0 m& {1 p; r- B3 c
│  │  ├─06_Support_Vector_Regression5 _) d) Y1 M8 Y' Y
│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.pdf
7 c$ e: P, V1 {; I; C- {│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.mp4
$ t8 T# H/ b( q3 R& f│  │  │      02_Support_Vector_Regression_Primal_18-44.mp4
( G1 s* `2 H- J│  │  │      03_Support_Vector_Regression_Dual_13-05.mp4
/ N: T1 R; n+ d) G4 }│  │  │      04_Summary_of_Kernel_Models_09-06.mp4
( g0 [3 E' z# |│  │  │      
! E0 e. T8 Z+ C  d│  │  ├─07_Blending_and_Bagging2 {: J8 ^- C& X0 z. r% I1 n
│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.pdf
1 S+ h- F7 f* e1 Z$ Z│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.mp4% a$ n5 s. O( z# _9 Z& a
│  │  │      02_Uniform_Blending_20-31.mp4. p  k; ?" t  e- f" n& [# V
│  │  │      03_Linear_and_Any_Blending_16-48.mp4
* i4 K; Z3 t; C  l+ ], {│  │  │      04_Bagging_Bootstrap_Aggregation_11-48.mp4$ O! k$ W; }$ t9 D
│  │  │      3 N( ^$ @6 X4 @$ h& s
│  │  ├─08_Adaptive_Boosting
! {; U6 [$ Z7 r6 u7 I* y│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.pdf4 G/ Y' U4 a! `
│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.mp4, M! E; I8 s' R- ]/ t
│  │  │      02_Diversity_by_Re-weighting_14-28.mp4
! x" d' N8 D; F7 k: B6 q│  │  │      03_Adaptive_Boosting_Algorithm_13-34.mp4
9 t9 S! P3 v: j; u  b│  │  │      04_Adaptive_Boosting_in_Action_11-04.mp4# O' e1 n' `: V4 Z
│  │  │      
2 l" {5 x% S% \' L│  │  ├─09_Decision_Tree. q. H# p/ S/ `2 ?* L; f
│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.pdf
; \  ]  M+ ~8 u) `- S, ^; k! X│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.mp4
& U, |& q& S* w" ~: Q/ _│  │  │      02_Decision_Tree_Algorithm_15-20.mp40 v" d) X& n; M
│  │  │      03_Decision_Tree_Heuristics_in_CRT_13-21.mp4
' x- e) |/ x7 j% I│  │  │      04_Decision_Tree_in_Action_8-44.mp4
" B, m- z% [8 P* `/ P│  │  │      . [( {# m3 W- s, n/ Q
│  │  ├─10_Random_Forest
& B9 q0 q& X* C/ R! J* H│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.pdf
, |) x: q" k, Y2 n( S: ^│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.mp4
# b- [. |! b& Z9 Z4 b) v│  │  │      02_Out-Of-Bag_Estimate_12-31.mp4
: Y  j) u0 \4 f/ K. u, Y$ G* a' i│  │  │      03_Feature_Selection_19-27.mp4
6 ^0 U3 |6 s. w$ l* w│  │  │      04_Random_Forest_in_Action13-28.mp4
4 u7 l' h: h1 m; s9 r│  │  │      
2 J2 x. Z' U# i1 C6 r* O1 m│  │  ├─11_Gradient_Boosted_Decision_Tree
5 j6 D7 B3 n2 Z9 y- J│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.pdf
6 @' S: E( _# f1 S4 ?+ J" |│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.mp4
$ S% Y1 [1 E# f+ O1 `4 d; s│  │  │      02_Optimization_View_of_AdaBoost_27-25.mp41 e7 i8 \* q- {
│  │  │      03_Gradient_Boosting_18-20.mp4, ?. M( ^" q4 w  ?) u
│  │  │      04_Summary_of_Aggregation_Models_11-19.mp4; x) T, p& \  G0 y+ M: s9 k( B
│  │  │      9 s- D8 ?0 b7 ?& P7 w
│  │  ├─12_Neural_Network
. a/ G0 U3 ~$ N4 T5 K$ F  C│  │  │      01_Motivation_20-36.pdf$ M1 x  x, j. z
│  │  │      01_Motivation_20-36.mp4
/ Q0 F( x2 M% B, c' s│  │  │      02_Neural_Network_Hypothesis_18-01.mp49 B$ u4 F1 y; B4 t2 r0 o5 `6 C  g: O
│  │  │      03_Neural_Network_Learning_20-15.mp4
% V7 D( G6 r0 z0 V8 }+ J; ]7 b│  │  │      04_Optimization_and_Regularization_17-29.mp48 t9 P; k2 k% U/ o$ n+ v9 I
│  │  │      0 x) n/ I/ x! v& o% R& U
│  │  ├─13_Deep_Learning
  f1 @/ \0 ~9 |/ a│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.pdf  M3 W" j' ?! `2 A
│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.mp4
& `! x% ]2 ?9 ?) H& n2 v9 _│  │  │      02_Autoencoder_15-17.mp4
7 x3 ]6 E* M+ T# a4 z│  │  │      03_Denoising_Autoencoder_8-30.mp4
& A; y7 W( C2 T  x6 k3 G8 W* {8 M; N& g│  │  │      04_Principal_Component_Analysis_31-20.mp4
2 _8 S6 D, D! I/ p0 `; M│  │  │      6 |. ]: c9 P: L8 k! R( Z
│  │  ├─14_Radial_Basis_Function_Network
# _6 \) f" \5 R& g, \% |! _│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.pdf
8 F! x6 R3 w3 _  m/ k: S! w│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.mp4) h. H- Y% v) u/ _& c
│  │  │      02_RBF_Network_Learning_20-08.mp4
. N; @! a( l. f; O0 j9 [│  │  │      03_k-Means_Algorithm_16-19.mp4
  j' S; `+ v( b  }. b│  │  │      04_k-Means_and_RBF_Network_in_Action_9-46.mp4
* @0 Q  s$ G) d* c" M  f  o* S│  │  │      
2 {) @! }) F1 G8 ^/ L1 b0 m│  │  ├─15_Matrix_Factorization
" t3 \& V, w, w' k8 E6 F│  │  │      215_handout.pdf- h5 K9 O0 v4 K; }# L7 t1 m: r. v/ I
│  │  │      15 - 1 - Linear Network Hypothesis (20-16).mp4( h# E# J+ d( P% T1 h. x
│  │  │      15 - 2 - Basic Matrix Factorization (16-32).mp4& Q" Z/ \/ i' U( Q( p7 p& p/ Z
│  │  │      15 - 3 - Stochastic Gradient Descent (12-22).mp4
0 B7 O. }- H6 i- ]6 M" F│  │  │      15 - 4 - Summary of Extraction Models (9-12).mp4! G9 r: L* Q2 S6 o
│  │  │      . Y: p3 K# z: A: M7 E/ K
│  │  └─16_Finale0 D0 _  L5 n$ N: S, d0 _% ^0 m* Y7 W
│  │          216_handout.pdf! T: [5 c# K- n; \
│  │          16 - 1 - Feature Exploitation Techniques (16-11).mp46 W! r* P. t) F/ x+ ?4 J  C+ p
│  │          16 - 2 - Error Optimization Techniques (8-40).mp4
( D& P* b6 I$ w0 |. T6 V3 G│  │          16 - 3 - Overfitting Elimination Techniques (6-44).mp49 n6 t# H9 m+ h6 c* _6 S( i
│  │          16 - 4 - Machine Learning in Action (12-59).mp4
* h/ Q/ u1 c  U& Q4 _3 k│  │         
( O) u6 _, t! D# _* h: E( C  ^, a│  ├─模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)4 c/ O  T# q. ?4 w5 S9 M
│  │      01.概述.mp47 D/ k2 f" a$ S: ]! H5 w3 I- y) u7 @
│  │      02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.mp4( ^+ }( u3 h; z6 y: l1 h( A
│  │      03.聚类分析的概念、相似性测度.mp4- P6 C  s+ w  B
│  │      04.相似性测度(二).mp41 F8 h0 p2 h' V4 v5 X0 z" c2 ]
│  │      05.类间距离、准则函数.mp4' h1 b! |! L6 o) }/ T6 B1 p+ L
│  │      06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法.mp4
1 V7 G- @! y, S% ?1 }& a& t, [│  │      07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法.mp4( X6 Y1 ^0 M+ t2 w4 W; Q1 |
│  │      08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法.mp4: o5 |( U( y5 O! w
│  │      09.聚类算法实验.mp4
: X% J) g7 q5 q+ q7 B5 j2 R│  │      10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.mp4
& |+ @' b! H# ~│  │      11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.mp4; [: f2 ]! G$ o* K5 a" K5 s
│  │      12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.mp4  A% S/ V* O% j0 u* N" j
│  │      13.一般情况下的判别函数权矢量算法.mp4, X# Z6 \) A9 l5 P' ]: E( J
│  │      14.非线性判别函数.mp4
/ J/ o! P+ w& W* Q; ^* [% q# V, r│  │      15.最近邻方法.mp40 I8 A" P1 y1 T( w1 `' W
│  │      16.感知器算法实验.mp4
$ j9 B& a7 k0 D9 D) }│  │      17.最小误判概率准则.mp4. Q3 H) ]  c  C" a' b6 N& W8 [
│  │      18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.mp41 ^; V' h6 e5 a1 A. J1 j7 l
│  │      19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.mp4
% ]. S: {  _* q" y% D5 p3 U# `│  │      20.Neyman—Pearson判决、实例.mp4
, M3 g! K! H1 B5 ~│  │      21.概述、矩法估计、最大似然估计.mp41 M) N+ j4 [2 _
│  │      22.贝叶斯估计.mp4
9 `( t" b. ]" O" l2 n  r2 F/ K, z│  │      23.贝叶斯学习.mp4* _2 ~# o2 V' P+ s: S* `
│  │      24.概密的窗函数估计方法.mp4
  G$ H+ R. t( v' k* ]1 ]│  │      25.有限项正交函数级数逼近法.mp4
2 k8 ?1 a  f& o7 T+ x3 X│  │      26.错误率估计.mp4
% E# f1 d7 N6 t" x2 a/ B0 j6 P│  │      27.小结.mp4
8 p9 K7 I( y" x" @+ ^6 C, w│  │      28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.mp4
, K. x2 r  F5 D/ {; V1 g│  │      29.概述、类别可分性判据(一).mp4
0 [+ Z0 u3 y  ~0 }" ~│  │      30.类别可分性判据(二).mp4
4 G9 S) V& {9 s4 w* b" W│  │      31.基于可分性判据的特征提取.mp4
7 c) A3 O4 P  p" a│  │      32.离散KL变换与特征提取.mp42 `6 S9 |: F5 \( J7 t$ m
│  │      33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.mp4
. h% J3 ?  E% E2 |│  │      34.特征选择中的直接挑选法.mp40 x6 J8 A3 ^2 A1 g
│  │      35.综合实验-图像中的字符识别.mp4' a2 r, H3 T8 E& W
│  │      ; ^. z) E- `. l; _5 t4 I
│  ├─炼数成金-机器学习
# M8 v1 G: T; y  k│  │  │  机器学习第10周.rar
6 X8 g  Q( u' ~) g, h; m/ A│  │  │  机器学习第11周.rar
* |* ]- B1 C/ f( s2 y│  │  │  机器学习第4周.rar4 _5 k' h" q& j2 Z/ ^+ P4 h
│  │  │  机器学习第5周.rar
' V# Q- y$ `( f; i│  │  │  机器学习第6周.rar- p' v5 \- I' k3 A* D
│  │  │  机器学习第7周.rar
$ t5 ^$ A% A! _( g1 b8 O/ N│  │  │  机器学习第8周.rar
" F8 x9 N- n  m6 T$ B8 R, `│  │  │  机器学习第9周.rar$ b9 g/ `! e, e; `
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, o/ A! |- o2 J│  │  │  
/ ?; U& R( y7 X6 ^│  │  ├─第1课 机器学习概论7 [9 M2 J. v3 M& k1 q0 w  d" n6 p
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+ K! I6 ?: j$ ]0 ]% M" s; y│  │  │      ML01a.mp4
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  [, N- o6 m8 }( N) K8 g$ \4 A│  │  │      ML01c.mp45 K+ A0 b1 y/ C9 P% y
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4 X- A# m" B8 u# [. Y  i│  │  │      
- H1 t7 D# m5 H% L. C' V# C/ x│  │  ├─第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
  Y+ C  A. T8 A: M5 p│  │  │      ML02.pdf
, |# X* x. |6 ?' b* X2 Z│  │  │      R-modeling.pdf) ]1 L/ c1 ?: d5 E: ~" F2 ^
│  │  │      top_1000_sites.tsv" D5 l8 {/ j. t! n5 d1 `# h
│  │  │      假设检验讲解.rar: D0 }, I; |. _1 d! F8 M
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% z5 p& s; [" B* d) N2 V│  │  │      ML02c.mp4
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  S& x9 W) x- E│  │  │      ML02g.mp4. r4 L  R' M- V, }9 W; E
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9 Q# y" |! w! @6 ]% R1 e│  │  │      
; m# ?) d4 M* d8 j2 l  }│  │  ├─第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。案例:凯撒密码破译
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│  │  │      ML03.pdf5 ]2 q* i9 E! R! f
│  │  │      ML03a.mp48 |  n" P' }4 _1 `4 Y* K) F
│  │  │      ML03b.mp4* e  s7 D5 ^+ Q$ R3 M
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│  │  └─资料; |& d! r4 y- A6 _2 j* X9 g
│  │          DM_Practical_ML_Tools_and_Techs.rar
$ V, X7 O6 a' r: [│  │          MIT.Foundations of ML.rar
7 I& ?0 I$ t2 N$ F! @8 I7 p│  │          MIT.Introduction to ML.2Ed.rar
# o5 g; ]4 V* l# s, N0 Y; F$ A9 ^$ Q│  │          ML.part1.rar
" C( d3 H7 n, H8 c" B+ x│  │          ML.part2.rar* q, t' d2 {4 {8 _+ Q0 K
│  │          ML.part3.rar9 J! j3 F' H: ^
│  │          数据挖掘中文第三版.part1.rar
# P- H( [6 U( K5 f6 J; s. O* p5 B│  │          数据挖掘中文第三版.part2.rar
. m/ }/ e2 S) E$ B. a8 O│  │          数据挖掘中文第三版.part3.rar
/ L$ u3 y5 Q- G0 q│  │          数据挖掘中文第三版.part4.rar
  h! n3 A' ^- b- V│  │         
! N' d6 v2 I# Z4 D9 N/ l│  ├─统计机器学习_41_上海交大(张志华)
" K) Q" T3 ^/ m* Z% A│  │      01 概率基础.mp4
. w2 ^6 R( y4 x│  │      02 随机变量1.mp45 ~" H* j# ^5 ~- L$ q
│  │      03 随机变量2.mp44 e: x3 ~7 K% C% D1 P1 T  [3 Z
│  │      04 高斯分布.mp4
, }' J! f' c: I│  │      05 高斯分布例子.mp4, L9 g- f' [3 L/ `0 x7 W+ Q- M
│  │      06 连续分布.mp43 a& U2 S# n* _% v' a
│  │      07 jeffrey prior.mp4- _8 N' T- ?% I8 v# B9 f( E' O! w+ d
│  │      08 scale mixture pisribarin.mp4: h( v3 @3 G; l( p* ?3 E
│  │      09 statistic interence.mp4
7 s+ x' u& O" Z: ~│  │      10 Laplace 变换.mp44 [+ u! e# M5 L
│  │      11 多元分布定义.mp4
$ R: u' \4 a/ d5 A│  │      12 概率变换.mp4
9 G- `8 M; r( b* ]' i" ?6 E/ ]- q│  │      13 Jacobian.mp4
4 P1 C( r4 O3 n# Z# i* H# q│  │      14 Wedge production.mp4& M  [% i* w, Z: ~
│  │      15 Wishart 分布.mp4/ M3 P" q* I) K6 b0 Q5 ]6 ]
│  │      16 多元正态分布.mp4
7 d6 x4 C8 G# {  ^0 S│  │      17 统计量.mp4
% _" S+ o7 m0 d9 {│  │      18 矩阵元Beta分布.mp46 v9 e5 b4 u- B! e
│  │      19 共轭先验性质.mp4
9 g  i# P( s, U│  │      20 统计量 充分统计量.mp4  m5 Z8 G8 H  o- b
│  │      21 指数值分布.mp4
5 i  I9 B$ V* ~! T$ `8 |& D│  │      22 Entropy.mp4
; M8 F8 G1 F( P& _% U& O1 v│  │      23 KL distance.mp4* P4 R1 P: i( u) D  O
│  │      24 Properties.mp41 M- B: I3 C" P
│  │      25 概率不等式1.mp4
! ~! f6 ^2 f! x1 V│  │      26 概率不等式2.mp4% l: p. h* G* X3 ~4 n$ b+ |5 ]) o
│  │      27 概率不等式1.mp45 A7 r3 }( q1 S- C% M6 Z5 r2 ~8 R
│  │      28 概率不等式2.mp4
. A5 ^! b4 O( Z' H, d│  │      29 概率不等式3.mp49 V7 ^& L7 f4 L6 m
│  │      30 John 引理.mp4' p0 k1 M" w* H* N. t, w
│  │      31 概率不等式.mp4* v- F4 U2 e' E  L  J8 Z
│  │      32 随机投影.mp4
8 U# z- N- N9 J│  │      33 Stochastic Convergence-概念.mp4
, f1 T* [5 ?1 e( Q│  │      34 Stochastic Convergence-性质.mp4
; n5 U+ u# ?+ F8 ~. P│  │      35 Stochastic Convergence-应用.mp4
  o* E0 z5 a2 ~2 q1 v6 M/ A9 I│  │      36 EM算法1.mp4
7 c6 o- m: O" B9 Q│  │      37 EM算法2.mp4% a- Z9 P* L4 N+ T0 j8 P; T6 f
│  │      38 EM算法3.mp41 O7 j  |2 [! ?  z' h
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│  ├─第一课
" o' u; B; A; R8 a0 Q$ n│  │      第一课.mp4* h3 l- q" W/ ]* t+ f! b
│  │      机器学习应用班第1课数学基础 (1).pdf) J( e! x- M5 n
│  │      9 X3 e) [3 P. a3 ]7 N& a- u6 A$ M
│  ├─第七课1 Q- Z+ U& x( N
│  │      7-1.mp4% f  @: i: u6 Y, }
│  │      7-1~1.mp4# \( j' H6 V  O% _
│  │      7-2.mp4
" b( ^; Z; F( @3 w. l│  │      7-2~1.mp4
2 h' A  U9 B( ^1 b, I  u│  │      - e# R' g- C  x
│  ├─第三课6 m. }2 ^8 B# V" e7 A4 G
│  │      应用班第三节课.mp49 }1 C, w2 J# A" c
│  │      应用班第三节课~1.mp4- w7 A) l0 k. u7 k; y
│  │      
% a' c7 S1 N# k$ [+ e5 Y, M  A! S/ H│  ├─第九课
9 m0 ~4 D, i) @% D+ F' q2 g│  │      9-1.mp4- p. L9 _; V: x; _8 ]+ d0 ]% ]
│  │      9-1~1.mp4# b8 D& B. ^, h  j- Q
│  │      9-2.mp4
) n" I' M" G7 \2 o+ |│  │      9-2~1.mp4& V6 s7 m9 W  J1 S) d; C- y
│  │      
6 y! s. l; G7 b5 Q3 Y│  ├─第二课
5 h% j# e2 ~) f2 p! j1 |│  │      应用班2_1_1h44min.mp4
  ^# Y$ P2 W' D! v$ V/ |; y│  │      应用班2_1_1h44min~1.mp4- A$ c' ]: Q, d# B; g( q
│  │      应用班第二课第二部分  .mp4
! W6 r: k* d( i1 I% b' z│  │      
' p& e5 c* u' N│  ├─第五课; f& M! O0 l" G
│  │      5-1.mp4
# [1 X+ y8 }$ W, _; D" D: A│  │      5-2.mp43 W, e# _( s+ A; n, ?3 ^
│  │      ( I' J9 U. \# O, i- v1 E+ i; h
│  ├─第八课+ q% c7 v+ {9 D# k
│  │      8.mp4; j; U* \8 `5 ~4 T
│  │      8 w: ]6 Q- Z) u* }  D+ {
│  ├─第六课' S+ a& _2 X$ F2 ]5 b* Z8 z
│  │      6-1.mp46 B/ g0 U1 }7 l
│  │      6-2.mp4# e+ N/ H9 A) p: K
│  │      
# O5 Y9 T5 K( G│  ├─第十课6 c. o6 o3 P7 T8 @
│  │      10.mp4& ~+ B$ Q: p/ Q0 X9 a( b, n
│  │      $ L0 F; Y% ^7 y
│  └─第四课
. X7 j, e# ^) x1 C9 S│          应用班第四节课1_1h44_33.mp4
, F$ D3 }* s' e$ X│          第二部分.mp4- K& W& Z! G0 I- B- K1 ?& s
│          , ?9 f8 P) o4 M6 L. q) ?" h$ p
├─算法_10月机器学习算法班
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/ o, _/ _: x. P7 `5 n│  │  01.第1课 概率论与数理统计.mp4
' D! O7 a2 ]1 [+ _: Y, \│  │  02.第2课 矩阵和线性代数.mp4( c  C2 s2 y, N9 v/ N/ N' s0 R; n
│  │  03.第3课 凸优化.mp4
1 E0 L1 F* t! G% ^( E. V! D│  │  04.第4课 回归.mp4
1 V" }) h% [. }9 x4 L& d│  │  05.第5课 决策树、随机森林.mp4$ q7 g0 s% Z4 E. X9 I
│  │  06.第6课 SVM.mp4. [3 v1 ~6 M. u) s& a2 |. l( i) @  @
│  │  07.第7课 最大熵与EM算法.mp45 ~. b* I+ b, e+ |4 P3 ^/ I
│  │  08.第8课 特征工程.mp4
  M, E" o/ ^% V0 ~3 N│  │  09.第9课 模型调优.mp4
' r! i. A# E4 D0 `2 G- G  k( p│  │  10.第10课 推荐系统.mp4
: o. ^+ V1 i0 U. K- u: h│  │  11.第11课 从分类到CTR预估.mp42 \( B3 K) o$ x9 X4 m
│  │  12.第12课 聚类.mp4
. p4 a. e! ^) a5 Z: z" P9 b│  │  13.第13课 贝叶斯网络.mp4
5 p3 Z  N* Y; j' y7 Q│  │  14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mp4
% |, ^8 _+ Y  x! z& _│  │  15.第15课 主题模型.mp48 t0 T0 ^  m6 `: F0 s& O6 m
│  │  16.第16课 采样与变分.mp4
2 N6 G) F& W% F# H9 p│  │  17.第17课 人工神经网络.mp4
" u  v4 [' h6 J& W& ?% P6 z, `, k│  │  18.第18课 深度学习之CNN.mp46 b# ]1 G, `+ U/ K0 c
│  │  19.第19课 深度学习之RNN.mp4+ C6 K  {$ W( s8 [5 j/ i
│  │  20.第20课 深度学习实践.mp4
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& ^5 b2 x' ]. ]3 W3 R" {│  │  
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0 N- t6 t# k5 v7 ]2 ^│  │      十月算法班第10讲:推荐系统.pdf
; E  p4 j' E3 d1 |. R6 Y│  │      十月算法班第11讲:CTR预估.pdf  }" x; W3 G1 {7 v0 l1 ]+ }
│  │      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
9 x" a7 |% s) z; @* Z8 }│  │      十月算法班第13讲:机器学习算法之图模型初步.pdf3 D( u' R1 t9 {8 C
│  │      十月算法班第15讲:主体模型.pdf
: D0 `- a+ _$ o. v/ R+ w│  │      十月算法班第16讲:人工神经网络.pdf, s& w, J/ w. d/ @
│  │      十月算法班第17讲:计算机视觉与卷积神经网络.pdf+ X+ O/ J( J' ]' k5 ^% W" \
│  │      十月算法班第18讲:循环神经网络与自然语言处理.pdf
* y2 V' O6 f- ^( M+ m; B7 e│  │      十月算法班第19讲:深度学习框架与应用.pdf
$ @* e+ b9 B; p% b& b│  │      十月算法班第1讲.pdf6 _: c; }" E  _. B2 |
│  │      十月算法班第20讲:采样与变分.pdf
/ O7 m) N% k  m% r│  │      十月算法班第2讲.pdf
! k6 }7 D! _( t. C8 u│  │      十月算法班第3讲:凸优化初步.pdf+ @7 M6 l1 v; j
│  │      十月算法班第4节:最大熵模型与EM.pdf
5 t& h: O2 R& V  V0 J3 U. ]$ v' ^│  │      十月算法班第5讲:决策树随机森林.pdf  \4 U- S5 p) I7 }, A/ c! R
│  │      十月算法班第8讲:机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
. B& c" u1 z4 }/ m│  │      十月算法班第9讲:机器学习调优与融合.pdf
6 K) K' _* Z8 e8 d0 b: v│  │      
5 G% C$ ^+ R* G2 I. l│  └─源码
7 W$ b5 E+ x7 U9 p+ T│          Image_seg.zip
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/ R- Z' s# ]: Z) c│          6 o* f" ~8 f: |& _
└─算法_4月机器学习算法班
! t7 F; Z, _4 x% `& n6 T    │  3 N' v7 D+ N( h& @
    ├─(01)机器学习与相关数学初步- u- ~/ `2 L/ Y$ a6 I$ T
    │      (1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
! C0 }% ~$ a0 f$ D, ]# e4 A    │      (1)机器学习与相关数学初步.mp4
/ i5 B9 F' @" G! S3 t# m    │      * R8 G+ O( u4 I) ^; K, N  L4 ?
    ├─(02)数理统计与参数估计
! s) Q5 \0 X$ W1 H    │      (2)数理统计与参数估计.pdf8 c! E  p8 u( B) h" f: S. ?
    │      (2)数理统计与参数估计.mp4
3 i/ A8 a# A( M# }# {- n9 r    │      
! }  b2 k1 p- }! C+ A2 N    ├─(03)矩阵分析与应用; U. j0 b! {" V3 k7 S& H7 t, X( `
    │      (3)矩阵分析与应用.pdf
8 Z8 W* N" d- t& h7 Y+ n- \3 W    │      (3)矩阵分析与应用.mp4
8 N6 s0 i5 L: H4 ?; e4 ~- m    │      6 M  O2 u4 Y8 q! `3 _
    ├─(04)凸优化初步
  x; Q) v( @' J. b1 T6 ^    │      (4)凸优化初步.pdf
( I2 ^* m, o" @6 E, `, F    │      (4)凸优化初步.mp4
: S7 ]% A3 ]  y! ]& d# V    │      
8 ^/ M/ F& }* ~* F    ├─(05)回归分析与工程应用9 c- ~' ^* \4 G+ X" _3 h
    │  │  (5)回归分析与工程应用.mp4
% J. {- n! m$ @3 _7 y4 o    │  │  ! h  `/ V# a# |0 U% b8 x
    │  └─课件和数据及代码& w# P% ]0 F& p/ p' m# C
    │      │  4月班第5课课件:回归及工程应用经验.pdf
  C) R* x# o% Y5 T    │      │  data1.txt
2 A! k. C0 Q6 l" P6 ]/ k    │      │  data2.txt
+ I" G: H  u6 D" x( z4 J0 D% b    │      │  logistic_regression_example.ipynb
$ s; E' J7 R, e6 ?+ k  t    │      │  Untitled.ipynb3 d6 O0 G2 Y( g. R1 X$ Z
    │      │  ; u* f, [( U1 u0 {; ~! Q5 `
    │      └─.ipynb_checkpoints, m' U! w  A, o7 x! R9 e
    │              logistic_regression_example-checkpoint.ipynb
6 u! A, I7 A6 c8 r2 Q' w- f    │              Untitled-checkpoint.ipynb  s: s+ F, }. |9 Y( l
    │              ' K! m6 n% R2 y  }! }
    ├─(06)特征工程* ^; n/ _# u: l! l
    │  │  (6)特征工程.mp46 G1 j7 K) i9 P8 o+ K
    │  │  
" q  E) q1 G7 |+ P% J2 R    │  └─课件与数据及代码
+ q3 t( x4 v/ m; o! Q    │          4月班第6课课件:特征工程.pdf* f: }. ~: K) \7 s
    │          feature_engineering_example.ipynb
- l$ |( j& {& Y+ V7 h7 p& I    │          kaggle_bike_competition_train.csv
$ ^9 }$ o5 ?9 L/ O    │         
$ h, b/ m6 D* h# q, ~    ├─(07)工作流程与模型调优
, E5 n8 H1 {) W    │      (7)工作流程与模型调优.zip
2 `5 f- }! x$ s6 `4 j8 N    │      (7)工作流程与模型调优.mp43 Z8 x+ @) Z$ W1 {
    │      
* T/ r/ A9 y( r+ j1 X7 u, Q/ l    ├─(08)最大熵模型与EM算法
! t7 l' V( S+ \6 h4 _    │      (8)最大熵模型与EM算法.pdf' L$ M+ ?5 x* Y0 ?
    │      (8)最大熵模型与EM算法.mp4
% w0 g: a+ n7 L/ H0 `8 a    │      
" L$ I+ W" i7 X; P0 w    ├─(09)推荐系统与应用9 c. t( L, G5 I  P& a  P
    │  │  (9)推荐系统与应用.mp4
( L5 O2 k- {5 N    │  │  . K) ^) O) `4 m5 j% C0 O' Y
    │  └─(9)推荐系统与应用; K3 w/ n: @3 G: O# v0 \
    │          4月机器学习班第9课--推荐系统.pdf
9 L, o1 ^4 r$ x9 I    │          CF&&MF recommendation system.zip" T5 w- l# `6 x) g5 o
    │          Reccomendation System Examples.ipynb
( ~' `8 n% B3 j9 G! U7 A    │          # _5 Y4 Z4 i5 }, K0 ]; z$ Q& F
    ├─(10)聚类算法与应用
  B0 R. O; ]8 F2 V    │      (10)聚类算法与应用.pdf
' l5 }, ]2 ]1 d: A    │      (10)聚类算法与应用.mp4
: }8 i) U7 H% p5 ?/ p    │      5 V) k1 w- f7 g" D$ }2 f
    ├─(11)决策树随机森林和adaboost
7 k) l  i) P1 I( m; q    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.pdf: R; l9 U; t1 f- \: s
    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.mp4- N3 y- c  h- V8 u
    │  │  ' d9 X1 W: E5 Q
    │  └─代码3 h/ P5 z& Q) R/ C% c
    │      │  randomforests.py
# ~! u7 `$ t3 w; h! n$ a    │      │  randomforests.pyc; l' s. P4 P) Z' `) T  A$ x
    │      │  samtrain.csv9 M/ |  }: }: t! |, v* H
    │      │  samval.csv
3 A& R+ |2 z- Q) n% V" M* A; W    │      │  随机森林.ipynb
& h: p: d' u! Q; q  j    │      │  8 B4 w( V* |8 D2 \2 e" j2 j
    │      └─.ipynb_checkpoints9 [) Y8 M+ S: {: o. ~0 [+ K
    │              随机森林-checkpoint.ipynb; E0 _, |3 s; u
    │              
3 D3 C% M' P/ U% a/ v5 g, z- l    ├─(12)SVM
1 P# }" ^9 l2 L/ J+ I9 d0 Q/ @    │  │  (12)SVM.pdf1 p; m0 x# x+ I4 c( n; f
    │  │  (12)支持向量机.ipynb
: P$ I) B) n( W* D    │  │  (12)SVM.mp4( d. h1 H1 L3 V
    │  │  
* c1 K: X8 _. o7 n    │  ├─(补充材料1)SVM补充视频
- Z4 k( `0 H2 V* M    │  │      补充SVM视频下载地址.txt; [8 T8 o: i  b. r5 f8 N2 q
    │  │      
5 y' _' T4 e3 j8 B$ W- H5 r    │  └─(补充材料2)SVM的Python程序代码0 Z8 W4 l) @9 |. N6 z) D/ T5 Y% ?) Z
    │          sklearnExample.py( J* }: O4 [- U8 Q' I# \$ s
    │         
; M! a! g5 P5 q+ |4 _& I    ├─(13)贝叶斯方法
$ D# F( [" F: t& V7 X- e    │      (13)贝叶斯方法.pdf
. e6 K/ l9 b+ ^    │      naive_bayes-master.zip
& o9 H+ B8 M# Z) _2 L    │      (13)贝叶斯方法.mp4
5 s% N3 I, _: D6 P' [    │      + D% q) @- s  A7 A) f
    ├─(14)主题模型: ?! {& ]$ y& x
    │      (14)主题模型.pdf0 `0 y! N& R; S+ u+ ?" h
    │      (补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf5 g. S. G7 q; h1 b4 s
    │      (补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf
0 Z( P" _# `5 e9 b    │      LDAClassify.zip$ V# d9 u) H; t, `1 K7 t
    │      (14)主题模型.mp4
8 R0 y$ v: f+ N# @5 N! c2 d    │      
% c: J& ^% s$ S4 x- ]& e; x    ├─(15)贝叶斯推理采样与变分
0 o4 ?) r7 ]- z' h8 G* [/ H    │      (15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf6 R1 p$ l% N( D
    │      gibbsGauss.py
2 b; a' C/ P( Z$ v4 X    │      (15)贝叶斯推理采样变分方法.mp4' p! V9 U9 W9 ~; d
    │      ) d3 m) }4 m4 h7 t+ q4 ~) ^" a( o0 w
    ├─(16)人工神经网络: t$ F& l& `4 g8 |
    │      (16)人工神经网络.pdf1 f/ d- J1 N- n" r$ P2 M' G7 p0 }
    │      Lesson_16_Neural_network_example.ipynb5 M. S! U! _/ e  X& S; Q1 V
    │      (16)人工神经网络.mp4- W3 R/ e+ O/ h: B7 M# J8 x
    │      ) F) `1 p  p1 }" [
    ├─(17)卷积神经网络* v  u* G* u; x" `9 P2 \5 O
    │      (17)卷积神经网络.pdf# ?4 v  M. ]- u
    │      (17)卷积神经网络.mp4$ x3 _( \" a9 T- [, \4 l' F: K& W
    │      
: Y% |7 r' v  c% E    ├─(18)循环神经网络与LSTM& {7 F# t" m0 q! V# c4 Q, R  w( }
    │      (18)循环神经网络与LSTM.pdf
- h; o, p& x' Z    │      (18)循环神经网络和LSTM.mp4* g0 J) h8 M8 k7 L/ T
    │      " s2 Y$ o" E- I! {
    ├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
' A" J2 \* w4 b+ W8 c    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
. m& ^3 v( v- o0 V- \% {3 H! X2 J    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.mp4
3 H( k$ I& v2 @# o' J! w    │      
3 I- B9 v9 F$ s7 n    ├─(20)贝叶斯网络和HMM
" I1 x; H& H7 n    │      (20)贝叶斯网络和HMM.pdf5 M+ _; ?0 H5 D2 o, l
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chinahanlulu [Lv6 略有所成] 发表于 2018-1-15 15:56:51 | 显示全部楼层
啥也不说了,楼主就是给力!
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iminbj [Lv10 举世无双] 发表于 2018-1-15 16:47:52 | 显示全部楼层
每天签到得积分 下载资料的同时也可以帮助别人 再也不用担心金币不够用了 http://bbs.vlan5.com/forum-97-1.html
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yuejunzhi [Lv8 技术精悍] 发表于 2018-1-15 16:53:57 | 显示全部楼层
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allen_ji [Lv9 无所不能] 发表于 2018-1-15 17:16:51 | 显示全部楼层
攻城狮论坛的资料就是全,在这里找不到的资料在其他网站也很难找到!
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shaopingccie [Lv8 技术精悍] 发表于 2018-1-15 17:21:27 | 显示全部楼层
最新思科ccna(200-125)考试认证题库在这里下载 2016年最新更新http://bbs.vlan5.com/thread-15970-1-1.html
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小記者 [Lv8 技术精悍] 发表于 2018-1-15 17:53:56 | 显示全部楼层
轻松3步 无限次刷金币 每次200 只需20秒http://bbs.vlan5.com/thread-14477-1-1.html
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kenchong [Lv9 无所不能] 发表于 2018-1-15 19:15:13 | 显示全部楼层
啥也不说了,楼主就是给力!
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