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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
│              
├─ML_3月机器学习在线班
│  │  下载说明.txt
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│  ├─material
│  │  │  1.1微积分与概率论.pdf
│  │  │  1.微积分与概率论.pdf
│  │  │  10.1贝叶斯网络.pdf
│  │  │  11.支持向量机.pdf
│  │  │  12.EM和GMM.pdf
│  │  │  13.0主题模型_预习材料.pdf
│  │  │  13.主题模型.pdf
│  │  │  14.隐马尔科夫模型.pdf
│  │  │  2.1.1参数估计的评价准则.pdf
│  │  │  2.1参数估计与矩阵运算.pdf
│  │  │  2.参数估计与矩阵运算.pdf
│  │  │  2012.李航.统计学习方法.pdf
│  │  │  3.凸优化.pdf
│  │  │  4.1广义线性回归和对偶优化.pdf
│  │  │  5.梯度下降和拟牛顿.pdf
│  │  │  6.最大熵模型.pdf
│  │  │  7.聚类.pdf
│  │  │  8.决策树与随机森林.pdf
│  │  │  9.Adaboost导论.pdf
│  │  │  9.贝叶斯网络.ppt
│  │  │  Adaboost.pdf
│  │  │  Adaboost.py
│  │  │  book11April2014.pdf
│  │  │  CART.py
│  │  │  Finding scientific topics.pdf
│  │  │  kernel.py
│  │  │  lda.py
│  │  │  mcmc.pdf
│  │  │  七月教育LDA学员分享_version2.pdf
│  │  │  凸优化-中译本(扫描).pdf
│  │  │  学习率代码.cpp
│  │  │  推荐系统实践.pdf
│  │  │  
│  │  └─4月19日晚的分享_黄高乐
│  │      └─4月19日晚的分享_黄高乐
│  │          │  4月19日学员分享.pptx
│  │          │  
│  │          └─单纯形法源代码_by C
│  │              │  amoeba.c
│  │              │  amotry.c
│  │              │  nrutil.c
│  │              │  nrutil.h
│  │              │  simplex.cpp
│  │              │  simplex.dsp
│  │              │  simplex.dsw
│  │              │  simplex.ncb
│  │              │  simplex.opt
│  │              │  simplex.plg
│  │              │  
│  │              └─Debug
│  │                      simplex.exe
│  │                      simplex.ilk
│  │                      simplex.obj
│  │                      simplex.pch
│  │                      simplex.pdb
│  │                      vc60.idb
│  │                      vc60.pdb
│  │                     
│  └─video
│      ├─01 微积分与概率论基础
│      │      01 微积分与概率论基础.mp4
│      │      七月算法 数理统计.mp4
│      │      七月算法 概率论.mp4
│      │      七月算法 概率面试题精讲.mp4
│      │      
│      ├─02 参数估计与矩阵运算基础
│      │      02 参数估计与矩阵运算基础.mp4
│      │      七月算法 矩阵运算修改版.mp4
│      │      
│      ├─03 凸优化基础
│      │      03 凸优化基础.mp4
│      │      七月算法 凸优化.mp4
│      │      
│      ├─04  广义线性回归和对偶优化
│      │      04 广义线性回归和对偶优化.mp4
│      │      
│      ├─05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
│      │      05 梯度下降和拟牛顿.mp4
│      │      
│      ├─06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
│      │      06 最大熵模型.mp4
│      │      
│      ├─07 聚类(k-means、层次聚类、谱聚类等)
│      │      07 聚类方法.mp4
│      │      七月算法 Kmeans聚类.mp4
│      │      七月算法 谱聚类.mp4
│      │      
│      ├─08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
│      │      08 决策树和随机森林.mp4
│      │      
│      ├─09 Adaboost
│      │      09 Adaboost.mp4
│      │      七月算法 Adaboost.mp4
│      │      
│      ├─10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
│      │      10 贝叶斯网络.mp4
│      │      七月算法 贝叶斯网络.mp4
│      │      七月算法 贝叶斯网络节选.mp4
│      │      
│      ├─11 支持向量机(最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO)
│      │      11 支持向量机.mp4
│      │      七月算法 SVM数据试验.mp4
│      │      七月算法 支持向量机(上).mp4
│      │      七月算法 支持向量机(下).mp4
│      │      七月算法 支持向量机(中).mp4
│      │      
│      ├─12 EM、混合高斯模型
│      │      12 EM.mp4
│      │      七月算法 18分钟理解EM算法.mp4
│      │      七月算法 EM.mp4
│      │      七月算法 感性理解EM算法-GMM.mp4
│      │      
│      ├─12 衣服推荐系统
│      │      12 衣服推荐系统by黄高乐.mp4
│      │      
│      ├─13 主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA)
│      │      13 主题模型.mp4
│      │      七月算法 主题模型(上).mp4
│      │      七月算法 主题模型(下).mp4
│      │      七月算法 主题模型(中).mp4
│      │      
│      ├─14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
│      │      15 IP与MCMC(上).mp4
│      │      15 IP与MCMC(下).mp4
│      │      15 IP与MCMC(中).mp4
│      │      
│      ├─16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
│      │      七月算法 条件随机场(上).mp4
│      │      七月算法 条件随机场(下).mp4
│      │      七月算法 条件随机场(中).mp4
│      │      
│      ├─17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
│      │      17 PCA-SVD(上).mp4
│      │      17 PCA-SVD(下).mp4
│      │      17 PCA-SVD(中).mp4
│      │      
│      ├─18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
│      │      18 CNN.mp4
│      │      
│      ├─19 变分推断方法
│      └─20 知识图谱
│              20 代码实现.mp4
│              
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│  │  0.烟雨蒙蒙.mp4
│  │  1.微积分和概率论.mp4
│  │  10.降维.mp4
│  │  11.聚类.mp4
│  │  12.Boosting.mp4
│  │  13.贝叶斯网络.mp4
│  │  14.EM算法.mp4
│  │  14.EM算法重制完整版.mp4
│  │  15.主题模型.mp4
│  │  16.采样.mp4
│  │  17.HMM.mp4
│  │  18.条件随机场.mp4
│  │  19.人工神经网络.mp4
│  │  2.数理统计与参数估计.mp4
│  │  20.CNN&RNN.mp4
│  │  3.矩阵运算.mp4
│  │  4.凸优化.mp4
│  │  5.回归.mp4
│  │  6.梯度下降和拟牛顿.mp4
│  │  7.最大熵模型.mp4
│  │  8.随机森林.mp4
│  │  9.支持向量机.mp4
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│  ├─8_9_随机森林_SVM
│  │  │  practice_logistic.html
│  │  │  practice_rf.html
│  │  │  practice_svm.html
│  │  │  rf.pdf
│  │  │  svm.pdf
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│  │              │  
│  │              └─snippets
│  │                      abap.js
│  │                      abc.js
│  │                      actionscript.js
│  │                      ada.js
│  │                      apache_conf.js
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│  │                      cobol.js
│  │                      coffee.js
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│  │                      elm.js
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│  │                      gcode.js
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│  │                      golang.js
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│  │                      haml.js
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│  │                      mips_assembler.js
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│  │                      r.js
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│  │                      vhdl.js
│  │                      xml.js
│  │                      xquery.js
│  │                      yaml.js
│  │                     
│  ├─回归代码
│  │      d8.txt
│  │      Regression.py
│  │      
│  ├─基础补习-概率-台湾大学叶柄成
│  │  ├─第七周
│  │  │      8 - 1 - 7-0:咱們聊聊,每天都在忙,忙的有用嗎?.mp4
│  │  │      8 - 2 - 7-1.a:期望值 II (上) (14-31).mp4
│  │  │      8 - 3 - 7-1.b:期望值 II (下) (13-07).mp4
│  │  │      8 - 4 - 7-2.a- 隨機變數之函數 (上) (10-35).mp4
│  │  │      8 - 5 - 7-2.b- 隨機變數之函數 (下) (08-42).mp4
│  │  │      8 - 6 - 7-3.a- 條件機率分佈與失憶性 (上) (15-07).mp4
│  │  │      8 - 7 - 7-3b- 條件機率分佈與失憶性 (下) (19-20).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第三周
│  │  │      3 - 1 - 2-0:咱們聊聊,是學習,還是應付- (15-32).zip
│  │  │      3 - 1 - 2-0:咱們聊聊,是學習,還是應付- (15-32).mp4
│  │  │      4 - 2 - 3-1.a:機率的獨立性 (上)  (09-12).mp4
│  │  │      4 - 3 - 3-1.b:機率的獨立性 (下) (10-35).mp4
│  │  │      4 - 4 - 3-2:圖解繁複機率 (08-47).mp4
│  │  │      4 - 5 - 3-3.a:數數算機率 (上) (16-57).mp4
│  │  │      4 - 6 - 3-3.b:數數算機率 (下) (12-58).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第九周
│  │  │      10 - 1 - 9-1.a:隨機變數之和 (上) (11-18).mp4
│  │  │      10 - 2 - 9-1.b:隨機變數之和 (下) (13-49).mp4
│  │  │      10 - 3 - 9-2.a:MGF (上) (10-17).mp4
│  │  │      10 - 4 - 9-2.b:MGF (中) (14-06)_2.mp4
│  │  │      10 - 5 - 9-2.c:MGF (下) (15-53).mp4
│  │  │      10 - 6 - 9-3.a:多個隨機變數和 (上) (10-35).mp4
│  │  │      10 - 7 - 9-3.b:多個隨機變數和 (下) (13-01).mp4
│  │  │      10 - 8 - 9-4.a:中央極限定理-萬佛朝宗 (上) (16-45).mp4
│  │  │      10 - 9 - 9-4.b:中央極限定理-萬佛朝宗 (下) (17-19).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第二周
│  │  │      2 - 3 - 1-2.a:集合論 (上) (11-46).mp4
│  │  │      2 - 4 - 1-2.b:集合論 (下) (09-40).mp4
│  │  │      2 - 5 - 1-3.a:機率名詞 (上) (11-24).mp4
│  │  │      2 - 6 - 1-3.b:機率名詞 (下) (16-36).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第五周
│  │  │      6 - 1 - 5-0:咱們聊聊,願你夜夜好眠到天明! (14-09).mp4
│  │  │      6 - 2 - 5-1.a:離散機率分佈 II (上) (10-36).mp4
│  │  │      6 - 3 - 5-1.b:離散機率分佈 II (中) (12-06).mp4
│  │  │      6 - 4 - 5-1.c:離散機率分佈 II (下) (20-28).mp4
│  │  │      6 - 5 - 5-2:機率密度函數 PDF (18-56).mp4
│  │  │      6 - 6 - 5-3:連續機率分佈 I (18-12).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第八周
│  │  │      9 - 1 - 8-0:咱們聊聊,如何探索有意義的人生?.mp4
│  │  │      9 - 2 - 8-1.a:聯合機率分佈 (上) (14-36).mp4
│  │  │      9 - 3 - 8-1.b:聯合機率分佈 (中) (15-05).mp4
│  │  │      9 - 4 - 8-1.c:聯合機率分佈 (下) (17-00).mp4
│  │  │      9 - 5 - 8-1.d:聯合機率分佈 (末) (11-18).mp4
│  │  │      9 - 6 - 8-2:邊際機率分佈 (12-32).mp4
│  │  │      9 - 7 - 8-3.a:雙變數期望值 (上) (10-06)_2.mp4
│  │  │      9 - 8 - 8-3.b:雙變數期望值 (下) (17-27).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第六周
│  │  │      7 - 1 - 6-0:咱們聊聊,成功者的條件是什麼? (10-13).mp4
│  │  │      7 - 2 - 6-1.a:連續機率分佈 II (上) (15-25)(1).mp4
│  │  │      7 - 2 - 6-1.a:連續機率分佈 II (上) (15-25).mp4
│  │  │      7 - 3 - 6-1.b:連續機率分佈 II (中) (16-08).mp4
│  │  │      7 - 4 - 6-1.c:連續機率分佈 II (下) (17-16).mp4
│  │  │      7 - 5 - 6-1.d:連續機率分佈 II (末) (5-40).mp4
│  │  │      7 - 6 - 6-2.a:期望值 I (上) (16-35).mp4
│  │  │      7 - 7 - 6-2.b:期望值 I (中) (10-41).mp4
│  │  │      7 - 8 - 6-2.c:期望值 I (下) (16-44).mp4
│  │  │      7 - 9 - 6-2.d:期望值 I (末) (14-30).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第四周
│  │  │      5 - 1 - 4-0:咱們聊聊,如何幫自己面對未來挑戰? (17-33).mp4
│  │  │      5 - 10 - 4-4.b:離散機率分佈 I (下) (8-47).mp4
│  │  │      5 - 2 - 4-1.a:隨機變數 (上) (13-53).mp4
│  │  │      5 - 3 - 4-1.b:隨機變數 (中) (14-43).mp4
│  │  │      5 - 4 - 4-1.c:隨機變數 (下) (5-18).mp4
│  │  │      5 - 5 - 4-2.a:累績分佈函數 CDF (上) (9-48).mp4
│  │  │      5 - 6 - 4-2.b:累績分佈函數 CDF (中) (8-59).mp4
│  │  │      5 - 7 - 4-2.c:累績分佈函數 CDF (下) (9-00).mp4
│  │  │      5 - 8 - 4-3:機率質量函數 PMF (11-26).mp4
│  │  │      5 - 9 - 4-4.a:離散機率分佈 I (上) (14-41).mp4
│  │  │      
│  │  └─课堂讲义
│  │          Benson_Coursera_Week_1_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_1_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_2_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_2_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_3_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_3_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_4_繁.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_4_繁空.pdf
│  │          Benson_Coursera_Week_5_繁.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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' b) {- Z. V' p│  │  │  │      cofiCostFunc.m, @2 f, }7 T: n4 h  G
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│  │  │          ex4.pdf* W- N( M9 D2 V4 H& t+ c( {
│  │  │          ex5.pdf! g6 i4 H  W4 h4 \( c. H
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: B8 X; @9 c! |+ V& N( K│  │  │          ex7.pdf" u8 Q8 \! x: W* m7 S2 V
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│  │  │          Programming Exercise(机器学习2014练习).pdf& m8 H9 S) }% I4 T1 W! {
│  │  │          源代码打印.pdf
1 q% g6 H7 o( f# p- P+ Z│  │  │          源代码目录.docx. r! `: V- |! n  e. K2 A
│  │  │         
: T/ ^% j: f6 P, Y: M# O0 @│  │  └─网易视频教程
8 L. U' R7 V& s4 a/ V5 q  J: o│  │          1.mp41 l& b# A9 \/ I* v! v' [
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5 G8 h1 Z, h: `( A: g$ B│  │          12.mp41 T' [* g0 r& Z7 x7 I
│  │          13.mp4
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) j4 a$ q5 ~* @7 A8 ]│  │          15.mp44 e" l4 T9 `: v' M, K) v9 d. o
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, e6 z: N4 f" ~! b) k  r; V│  │          17.mp4
: J4 S, i- `8 e) ^│  │          18.mp4
5 J* \! d: T$ c, A│  │          19.mp46 w# h/ h) y3 f0 K$ |
│  │          2.mp4$ {4 Y" g1 b; \. S- ]+ A
│  │          20.mp4
2 p$ G. c9 r6 ]1 I│  │          3.mp4" z( I) G3 M; _0 G) X$ w! T4 y; `/ M( [
│  │          4.mp4& r1 i: m8 Y  b
│  │          5.mp4! h4 S; G  d* _. s' g. U% O% M0 H# z
│  │          6.mp4+ b, ^% y, A5 G! {) f1 t  O
│  │          7.mp4
/ ^2 q1 O2 \& x6 c! s1 i! C│  │          8.mp4
% d. c) E1 `4 X5 u# e/ z/ \│  │          9.mp4
7 M+ E( r- M! w; J8 b5 G2 Q8 {│  │          教程目录.txt
/ C6 c; L0 s7 I+ i3 N6 E│  │         
* s! Q2 Y, y+ [│  ├─机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)- j) V  [1 z" q6 U6 H, r; U: {& u
│  │      1 - 1 - Course Introduction (10-58)(1).mp4; X1 U. Z! k: J
│  │      1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp4
! K+ y! P+ H# ?- k% h" t- E/ b  ~% ?1 h│  │      1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56)(1).mp48 F# o# k% p0 \( q0 V7 k( b/ i5 }
│  │      1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45)(1).mp4$ O2 k9 J) F* ?( l8 k, x
│  │      1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21)(1).mp4
: I& E7 ~9 ^6 h+ Z; G6 x│  │      10 - 1 - Logistic Regression Problem (14-33).mp4
2 S$ X0 R- s  q│  │      10 - 2 - Logistic Regression Error (15-58).mp4( z6 j! p5 Q5 y7 s- i
│  │      10 - 3 - Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp4
& v: Q& t/ R" |8 g1 [+ J$ [! ^│  │      10 - 4 - Gradient Descent (19-18)(1).mp4
9 T0 j9 {3 P, Q( \│  │      11 - 1 - Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4- {- a$ A& U" N) ^& [$ {
│  │      11 - 2 - Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4
. {* g( x/ P9 S* p0 k│  │      11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp4
7 N* @+ e8 c: b9 [* f, G│  │      11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35).mp4
- M0 S9 Z& u1 E7 _* Y/ ]│  │      12 - 1 - Quadratic Hypothesis (23-47).mp4
  F5 p) a" F' H+ S9 ?! ^/ Q│  │      12 - 2 - Nonlinear Transform (09-52).mp4
3 ]: K8 F" ~( B1 R$ s, ]" u  J6 u│  │      12 - 3 - Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4$ [! V9 T9 v3 f3 \# T, H
│  │      12 - 4 - Structured Hypothesis Sets (09-36).mp4! |/ r$ j! G) v1 T+ m6 r
│  │      13 - 1 - What is Overfitting- (10-45).mp46 \4 p7 X6 }" U6 W/ s
│  │      13 - 2 - The Role of Noise and Data Size (13-36).mp4
1 r: ?3 C4 T! Q. i( g  ~, O3 N│  │      13 - 3 - Deterministic Noise (14-07).mp4
% x5 w2 i1 h# M9 D│  │      13 - 4 - Dealing with Overfitting (10-49).mp4
4 \6 Y0 r9 |" p( o- o│  │      14 - 1 - Regularized Hypothesis Set (19-16).mp4
/ @4 g& @4 \4 E$ w- T1 d  F7 u│  │      14 - 2 - Weight Decay Regularization (24-08).mp4
* C3 W1 z' A* `1 t" J. V│  │      14 - 3 - Regularization and VC Theory (08-15).mp4
! T" x: R- d7 p" c8 e( l" ?% ?5 i│  │      14 - 4 - General Regularizers (13-28).mp4
# J1 A. z( I% V- Y4 ]$ P│  │      15 - 1 - Model Selection Problem (16-00).mp4
! p5 r+ A; T8 \( @- ]! p│  │      15 - 2 - Validation (13-24).mp4; i1 U9 s' H" E. H+ W* i$ z6 v$ v
│  │      15 - 3 - Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp4
6 N& z0 `; c( ]- v5 U) s% _│  │      15 - 4 - V-Fold Cross Validation (10-41).mp4
: {" A( u( N3 {; J+ m│  │      16 - 1 - Occam-'s Razor (10-08).mp4+ h0 i3 }/ X: A( j, C. [( l) b/ r# o
│  │      16 - 2 - Sampling Bias (11-50).mp4
: P- K6 S7 F4 J* z" E  F2 E8 @│  │      16 - 3 - Data Snooping (12-28).mp4) [, k  P# `* f5 W
│  │      16 - 4 - Power of Three (08-49).mp4! J- ~" V( {; f: a3 f
│  │      2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp4
( o- T5 t8 l( d2 v. H5 r│  │      2 - 2 - Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp40 ~) v  h6 z/ C' H  R2 a9 B
│  │      2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37).mp4
  m2 V( }7 h. r2 w* D$ b$ |│  │      2 - 4 - Non-Separable Data (12-55).mp4" l/ _% x! i2 V0 F
│  │      3 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26).mp4
2 T% G6 x6 Z' v' y+ X4 q1 R* a│  │      3 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12).mp4
3 k% D8 t$ q  m' f3 m  r/ |│  │      3 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09).mp42 ^+ Z+ t' j( W  c- A  i; K! t% B% U* {  q
│  │      3 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13).mp4  f4 R: j, x$ @
│  │      4 - 1 - Learning is Impossible- (13-32).mp4
& ^6 ]. o: ^1 X- X│  │      4 - 2 - Probability to the Rescue (11-33).mp49 w" {1 h: H# f3 _; k
│  │      4 - 3 - Connection to Learning (16-46).mp4& Z6 S7 x  Y  @0 I, Y' h
│  │      4 - 4 - Connection to Real Learning (18-06).mp4
- u. a/ I2 m5 H- j│  │      5 - 1 - Recap and Preview (13-44).mp4
! i  A3 Y* {! |+ h) E9 \5 T1 Z│  │      5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26).mp4- E, E& d# c5 y- S- F! B) D. v
│  │      5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17).mp4
1 v) @/ Q3 s) j# S: _│  │      5 - 4 - Break Point (07-44).mp4# t# A8 ?2 _. c
│  │      6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18).mp4& s' t, N3 o2 W; }" s
│  │      6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4
1 r6 k! _$ }& l, _% j│  │      6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4# @* q" x. X6 R& [$ v
│  │      6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01).mp40 ]9 ]9 ^4 L$ T1 j
│  │      7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10).mp4
; W  t" p6 R! L, P1 k$ v│  │      7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4$ z4 R2 \  E3 K, r) z
│  │      7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp4
2 k/ F/ E- J$ e* R0 r, |│  │      7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13).mp48 h& a- F' C& X, m, }! c
│  │      8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01).mp4* D( x3 u7 q1 Y4 x0 X$ H
│  │      8 - 2 - Error Measure (15-10).mp4
! J' m$ `' q0 |8 Y) x  O( a) ]+ a│  │      8 - 3 - Algorithmic Error Measure (13-46).mp4. J+ q" V; `+ X8 I
│  │      8 - 4 - Weighted Classification (16-54).mp4
) v1 R/ d) t5 v  O  E│  │      9 - 1 - Linear Regression Problem (10-08).mp49 F; R7 \  z( n# C1 O7 m' o7 B
│  │      9 - 2 - Linear Regression Algorithm (20-03).mp48 U3 M, d8 _# R6 E% U
│  │      9 - 3 - Generalization Issue (20-34).mp4
/ o3 F5 v' I# H/ m│  │      9 - 4 - Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp4
. ]. @+ N% Y2 j& q, \% ~: X6 v│  │      
  Q- X, s  o6 _7 k│  ├─机器学习导论_42_上海交大(张志华)
. l# n! G4 I1 n% C) t& p│  │      1 基本概念.mp4  `* g8 A; d* T
│  │      10 核定义.mp4
5 X% Y( n7 o5 d$ o# i; M) I5 |│  │      11 正定核性质.mp4
7 v  _$ L* K2 Y│  │      12 正定核应用.mp4
- s' E& m2 W* n% o+ A4 o5 d│  │      13 核主元分析.mp4- p  _, t1 M' f  x$ L8 u' |/ E! K
│  │      14 主元分析.mp4
4 l% o' t2 N: [$ y3 i' m│  │      15 主坐标分析.mp4: }8 k# E( B2 H8 k8 N
│  │      16 期望最大算法.mp4  x+ A/ h* u: g2 E0 K3 @
│  │      17 概率PCA.mp4% x- W( a5 n! i8 f
│  │      18 最大似然估计方法.mp40 f' f( g7 G4 Y9 s! J
│  │      19 EM算法收敛性.mp4
% }  @/ ?/ f) Q: H  U│  │      2 随机向量.mp4
) Z$ L6 i/ g6 F$ K5 s& E0 A│  │      20 MDS方法.mp4
7 v: `% {9 w& B; Q' Q1 T│  │      21 MDS中加点方法.mp4; A5 w# M$ k0 ^9 o* S6 V7 E% P
│  │      22 矩阵次导数.mp4
7 F& k9 C& {0 {4 Y│  │      23 矩阵范数.mp4
6 X4 _) J' _5 ?! E- S/ \│  │      24 次导数.mp4
2 W0 A% R- A1 A│  │      25 spectral clustering.mp42 U9 j$ Z9 X" d
│  │      26 K-means algorithm.mp4/ q4 F5 Z- G5 w* T) ?
│  │      27 Matr-x Completion.mp4
3 i" @: ~) I# N( n" t│  │      28 Fisher判别分析.mp4, g. |' M1 r  D7 O* B
│  │      29 谱聚类1 .mp4
: g2 Q# [  N; H: X│  │      3 随机向量性质.mp4
7 p/ T1 O2 |+ k3 c! [* R$ R│  │      30 谱聚类2.mp4
) h: D' ^4 z9 x* C│  │      31 Computational Methods1.mp4+ H0 {- x8 T3 g% D0 q
│  │      32 Computational Methods2.mp4
- {. ~8 F0 l" |  d( ?│  │      33 Fisher Discriminant Analysis.mp4% }* n. J7 G1 y# P. T
│  │      34 Kernel FDA.mp49 m0 K3 V4 u/ l5 a/ p
│  │      35 Linear classification1.mp4: p( x6 }" y( d7 g0 _  A4 w
│  │      36 Linear classification2.mp4
2 r$ u& D2 }* [, v1 ]  r( L│  │      37 Naive Bayes方法.mp4
, ~: v4 j( v: B! m# h) w│  │      38 Support Vector Machines1.mp43 C% A9 a8 |$ R9 O( O5 h5 U  s1 e
│  │      39 Support Vector Machines2.mp4
+ X% U5 F( L& a) g# Q3 ^8 ]8 U( w  l1 {│  │      4 多元高斯分布.mp4  v# q/ V" C* Y& q; a+ l+ _
│  │      40 SVM.mp44 D& q. \3 H/ {1 r$ {2 p# s6 d
│  │      41 Boosting1.mp4+ e0 g, n+ F% L+ A
│  │      42 Boosting2.mp4
$ m5 d3 u# b: i- I│  │      5 分布性质.mp4
# h( O  I* l) `  {* _( h: f. O│  │      6 条件期望.mp4, ~6 ~& ~, x$ _, x/ h* e
│  │      7 多项式分布.mp4
$ G% O: J1 d8 ]5 L│  │      8 多元高斯分布及应用.mp4
% [! w0 d) W# ?4 L* C1 l# L│  │      9 渐近性质.mp4
7 W% U6 a/ T( s, S3 S│  │      ' |7 }( ?5 a3 n4 V$ O
│  ├─机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)
) M) l- C8 K  u7 ?6 ^2 `1 c│  │  ├─01_Linear_Support_Vector_Machine
3 T2 M* K, D  X│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.pdf9 F& K( `1 K- t* l
│  │  │      01_Course_Introduction_4-07.mp4
- A/ h/ P; y9 u; m│  │  │      02_Large-Margin_Separating_Hyperplane_14-17.mp4
0 H3 p4 `2 n' V, y' O0 K, ~) ~│  │  │      03_Standard_Large-Margin_Problem_19-16.mp41 W5 D# ~0 N5 H5 |) M
│  │  │      04_Support_Vector_Machine_15-33.mp4
7 Y0 J, X1 Q$ N* h│  │  │      05_Reasons_behind_Large-Margin_Hyperplane_13-31.mp4
" [& b# z% y' j( W7 j; ]( d│  │  │      
. @- K4 A) d1 z# U5 b│  │  ├─02_Dual_Support_Vector_Machine4 e, j* P. _3 q4 i9 E# D- W+ L
│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.pdf
! e# a" o( u6 \4 m7 \│  │  │      01_Motivation_of_Dual_SVM_15-54.mp4$ h5 V4 W/ M4 l( e# R. l; `2 n6 f
│  │  │      02_Lagrange_Dual_SVM_18-50.mp4
, z' z5 k* |. G│  │  │      03_Solving_Dual_SVM_14-19.mp4" j. A9 u8 D7 f" B- V' I
│  │  │      04_Messages_behind_Dual_SVM_11-18.mp4( [: u' g; |* m1 N2 h  A' F* L
│  │  │      
, u4 T. k! ?4 e' W│  │  ├─03_Kernel_Support_Vector_Machine6 R) ^* L- Q+ f: n/ g7 p3 ^6 t5 [
│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.pdf
0 J" ?0 T7 K6 D7 G3 [: i│  │  │      01_Kernel_Trick_20-23.mp40 e" f! |3 c. r; j
│  │  │      02_Polynomial_Kernel_12-16.mp4
9 _" I6 b" M/ I7 P│  │  │      03_Gaussian_Kernel_14-43.mp4
# J) }" d6 B5 @9 }  [. W, t│  │  │      04_Comparison_of_Kernels_13-35.mp4. k9 b# y. d: ^' }4 F
│  │  │      " y8 ^1 j3 f/ u6 ?
│  │  ├─04_Soft-Margin_Support_Vector_Machine
9 d1 I1 H' X% R3 C5 k+ Z8 E# l4 E: {│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.pdf: E, E/ B  m) [* w
│  │  │      01_Motivation_and_Primal_Problem_14-27.mp4
' Y! A% O$ t0 e' z  {8 ]" r( A( f2 z│  │  │      02_Dual_Problem_7-38.mp49 V+ D* p+ [! d/ W  k& p) f4 R
│  │  │      03_Messages_behind_Soft-Margin_SVM_13-44.mp4! E# g/ v3 e' D; b
│  │  │      04_Model_Selection_9-57.mp4
) c3 x6 x9 Y- w5 {* S& S( W* M) j│  │  │      + s2 A/ B1 w- K$ Y: [# D; N
│  │  ├─05_Kernel_Logistic_Regression0 c, |2 _! F$ S! m/ E6 w' M* ^& z
│  │  │      01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.pdf: L2 `4 _' D9 f5 G4 z6 h
│  │  │      01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.mp4
7 Q+ l/ A3 w$ g( L3 X& U8 l8 f│  │  │      02_SVM_versus_Logistic_Regression_10-18.mp4
; y. y& o' Q! g│  │  │      03_SVM_for_Soft_Binary_Classification_9-36.mp4: C& c0 _* Q" ?, V, ^
│  │  │      04_Kernel_Logistic_Regression_16-22.mp47 z1 Q+ A, w% [$ s- s
│  │  │      
: s; W5 L+ \' H5 Y: L2 I9 N0 B│  │  ├─06_Support_Vector_Regression
7 K8 d. C4 v- o│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.pdf8 T* R- V, E( B) @+ q% H+ ~
│  │  │      01_Kernel_Ridge_Regression_17-17.mp4; ^4 B$ i5 h+ ~6 U' B! C( [
│  │  │      02_Support_Vector_Regression_Primal_18-44.mp4: t" P& }$ D. ~+ ^# W2 s) @1 B- ~6 x
│  │  │      03_Support_Vector_Regression_Dual_13-05.mp4
$ M  R$ l7 O# t& v6 ~│  │  │      04_Summary_of_Kernel_Models_09-06.mp4
1 m0 ^5 L$ P& X& y2 \& i│  │  │      
: _4 q4 j% t9 e" z: t; }, j│  │  ├─07_Blending_and_Bagging
5 M7 e3 b6 T0 B0 }& x│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.pdf
7 d) t* f$ l8 M8 h9 G│  │  │      01_Motivation_of_Aggregation_18-54.mp4
- w; C5 H: T6 c4 y│  │  │      02_Uniform_Blending_20-31.mp4$ t; C6 h  H$ C2 x* Y# T# k: G
│  │  │      03_Linear_and_Any_Blending_16-48.mp4/ \- a+ l$ g% C7 w3 I
│  │  │      04_Bagging_Bootstrap_Aggregation_11-48.mp4
! s: i1 C1 X* q1 b│  │  │      9 J/ n; i( `2 T2 B8 W2 A; E
│  │  ├─08_Adaptive_Boosting  Q- _& J& h3 M' R# }5 b
│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.pdf
) \+ H1 _" z: l; {4 p, @2 o$ t│  │  │      01_Motivation_of_Boosting_12-47.mp40 b2 }5 w3 u; V( W; `/ z
│  │  │      02_Diversity_by_Re-weighting_14-28.mp4" t7 h# x" H& @( \
│  │  │      03_Adaptive_Boosting_Algorithm_13-34.mp4! I% A  @- t5 o) Y+ l* {+ t$ N
│  │  │      04_Adaptive_Boosting_in_Action_11-04.mp4( ]1 e# _2 g! A* h
│  │  │      
0 K1 u( F" M* [5 g* @1 u, w0 }│  │  ├─09_Decision_Tree. b$ g$ V/ |0 Q6 J
│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.pdf4 Q2 d9 v; Y# J7 l, ?' `
│  │  │      01_Decision_Tree_Hypothesis_17-28.mp4
( b0 j* }! P2 D2 m7 U# {3 ^│  │  │      02_Decision_Tree_Algorithm_15-20.mp4
0 M' P& A$ d2 b3 F│  │  │      03_Decision_Tree_Heuristics_in_CRT_13-21.mp4
* _3 \' y6 R' n# n2 X│  │  │      04_Decision_Tree_in_Action_8-44.mp4) C* v6 l' a: ^, d6 b
│  │  │      
! {, r8 h* e* V. s4 u$ e+ ~│  │  ├─10_Random_Forest( C& L! t! M, I; h! n4 E: _2 n1 p
│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.pdf7 D, b/ [, q- H! j* N
│  │  │      01_Random_Forest_Algorithm_13-06.mp4: I. ]* q, ?2 ^4 R
│  │  │      02_Out-Of-Bag_Estimate_12-31.mp4
! O' i% U  F* z# z$ B│  │  │      03_Feature_Selection_19-27.mp4
' D; S. z9 h9 B│  │  │      04_Random_Forest_in_Action13-28.mp4
" Z8 ~( b: B7 I2 p5 v1 a6 Z│  │  │      0 X0 H* ~& @0 \# O( g8 ?# @+ s$ C
│  │  ├─11_Gradient_Boosted_Decision_Tree
! E8 A0 r9 A6 P5 P8 y# C2 T- o│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.pdf
8 a  e" z& K: I- a$ u│  │  │      01_Adaptive_Boosted_Decision_Tree_15-05.mp4
/ l. o7 {0 o7 j5 d; F: t│  │  │      02_Optimization_View_of_AdaBoost_27-25.mp4
7 r# H. N7 O* y" L  v1 }│  │  │      03_Gradient_Boosting_18-20.mp4* Z- d! f  E" i
│  │  │      04_Summary_of_Aggregation_Models_11-19.mp48 ]$ D2 n7 a( S0 h0 p, O( Z
│  │  │      
9 C. G# B8 T7 O0 K│  │  ├─12_Neural_Network
$ U' W! W* b1 y% n│  │  │      01_Motivation_20-36.pdf- \0 y& L! }; T0 Y5 X/ W% d; m! O
│  │  │      01_Motivation_20-36.mp4# o+ H% g, N6 x9 u, @: c  L/ y) {6 W# y
│  │  │      02_Neural_Network_Hypothesis_18-01.mp4& e  {: X3 s/ r
│  │  │      03_Neural_Network_Learning_20-15.mp48 H( Q  Q- O- @5 n1 [
│  │  │      04_Optimization_and_Regularization_17-29.mp48 o& Q0 Z2 I' U# W$ A
│  │  │      7 w' O7 k! D9 [' i  @
│  │  ├─13_Deep_Learning! l, B- D# U$ Q! K8 `! H" H
│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.pdf
& D( H5 J6 [2 {3 z% H2 J│  │  │      01_Deep_Neural_Network_21-30.mp4
% f+ I/ {; q7 W/ v│  │  │      02_Autoencoder_15-17.mp4+ N( v' b& c& R
│  │  │      03_Denoising_Autoencoder_8-30.mp4+ @% k# G* K: A0 `0 v, N$ Z5 ]
│  │  │      04_Principal_Component_Analysis_31-20.mp49 r: }7 H, \' I0 a# c
│  │  │      
1 N5 O; o0 ]; g. @$ x1 }6 O2 `│  │  ├─14_Radial_Basis_Function_Network2 ?. f) o1 h- W# T* J
│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.pdf
( D4 H( m& x5 t1 K  {│  │  │      01_RBF_Network_Hypothesis_12-55.mp4
( \* ?' ^/ b( y, n8 w│  │  │      02_RBF_Network_Learning_20-08.mp4; B9 J, B5 i! s: P
│  │  │      03_k-Means_Algorithm_16-19.mp4
. U' b* }* Z. I/ A& J! y9 s+ r2 v│  │  │      04_k-Means_and_RBF_Network_in_Action_9-46.mp4
; I  s" C" ~* A3 J2 e+ P│  │  │      
9 ^! S4 @( h3 \2 Y# X│  │  ├─15_Matrix_Factorization; z  A" {" X1 X7 `4 M2 q
│  │  │      215_handout.pdf
, t4 j1 a& k3 h6 d! ]│  │  │      15 - 1 - Linear Network Hypothesis (20-16).mp4
1 D: O: M" ]  ^# r5 c/ |│  │  │      15 - 2 - Basic Matrix Factorization (16-32).mp4  A+ t) k5 r* c$ r$ b
│  │  │      15 - 3 - Stochastic Gradient Descent (12-22).mp4
* a/ R3 V1 k: r│  │  │      15 - 4 - Summary of Extraction Models (9-12).mp4
3 C2 y/ B. u( T│  │  │        H2 e& v7 p1 V$ n3 T
│  │  └─16_Finale
# D& G2 D* k% c8 [1 J9 u│  │          216_handout.pdf
% O% t/ V" l! _) w3 q│  │          16 - 1 - Feature Exploitation Techniques (16-11).mp4, J! D! I( f, X8 [5 b
│  │          16 - 2 - Error Optimization Techniques (8-40).mp4
) o5 p9 q% _5 }- `+ ^* R$ t│  │          16 - 3 - Overfitting Elimination Techniques (6-44).mp4( l) U2 Z2 y/ |
│  │          16 - 4 - Machine Learning in Action (12-59).mp4
% V# g& f! Z$ k4 m│  │         
6 T# g2 N  Q/ H- p# P) j- k* m9 r│  ├─模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)1 q3 [; _2 ]5 l) T, ]
│  │      01.概述.mp4
0 t- B. G# a9 W9 w" V5 Y6 K( @9 W│  │      02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.mp4& C% ~8 P6 s' `' I5 A8 {, j' Z/ Q2 P2 {5 _
│  │      03.聚类分析的概念、相似性测度.mp43 w2 q$ o. D" p& g; ?* h' \: y0 q# ~' l
│  │      04.相似性测度(二).mp4* P" q. O+ V$ W9 S
│  │      05.类间距离、准则函数.mp47 ~# C, s& Z* [4 q- w
│  │      06.聚类算法:简单聚类算法、谱系聚类算法.mp4
/ J! X8 U9 ^  }│  │      07.聚类算法:动态聚类算法——C均值聚类算法.mp4
- Y# P  A1 U- M4 |% n% F│  │      08.聚类算法:动态聚类算法——近邻函数算法.mp4
: y& `2 {9 V4 l* G│  │      09.聚类算法实验.mp4, Z$ L) b3 `7 g: d
│  │      10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.mp4
2 A) c% c: ]; S; o7 R/ j9 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
. U+ ^) w+ X' R! x' I│  │      12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.mp4
1 k9 r! p& i7 L" v' M" ~│  │      13.一般情况下的判别函数权矢量算法.mp4: ~( a. x8 ^3 a2 B4 y/ k3 T
│  │      14.非线性判别函数.mp4% t' M' F0 E" }" W
│  │      15.最近邻方法.mp4
( f' Q5 i5 w7 w6 }  D+ P. R│  │      16.感知器算法实验.mp4
: X8 T* _2 ]  {: y5 j  n│  │      17.最小误判概率准则.mp4
& S. x( t8 s" X; [. Q│  │      18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.mp4
1 z/ ]( d2 _0 }- E1 O│  │      19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.mp4" G  B, X5 W( q6 m* e
│  │      20.Neyman—Pearson判决、实例.mp4
2 ^& P# ]0 b0 y! X│  │      21.概述、矩法估计、最大似然估计.mp4: q& Y6 o& H& u3 b
│  │      22.贝叶斯估计.mp4( K8 i, u& z5 {/ J3 i
│  │      23.贝叶斯学习.mp4
# j) M5 _8 i6 w/ s4 z9 q" _│  │      24.概密的窗函数估计方法.mp42 ?+ L4 j/ _- j* ~9 z& k
│  │      25.有限项正交函数级数逼近法.mp4
! D( R% Z+ ~! G. I7 a│  │      26.错误率估计.mp4
) b& O2 P( u; T│  │      27.小结.mp48 d3 r- K: I5 N0 R: J( K
│  │      28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.mp4
# c) _# S' U- q0 S0 a│  │      29.概述、类别可分性判据(一).mp4  x5 d; m: R- s3 p- M
│  │      30.类别可分性判据(二).mp4
9 `' P1 P( c; }8 y/ Q) `5 }│  │      31.基于可分性判据的特征提取.mp46 S! @$ \7 i! L7 L5 V- e/ z
│  │      32.离散KL变换与特征提取.mp40 [7 r& H3 ^0 D, n+ r
│  │      33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.mp4
9 X/ M" i" d- S+ C( M  G9 z│  │      34.特征选择中的直接挑选法.mp4' ^: y+ X8 Y- Z
│  │      35.综合实验-图像中的字符识别.mp4
$ \) V$ e1 x1 C│  │      5 s" \9 H, u) l- ~) S
│  ├─炼数成金-机器学习8 R5 b% _, ^$ t) Q/ z, I
│  │  │  机器学习第10周.rar
% c' ?0 v, ^9 N! M│  │  │  机器学习第11周.rar
+ v5 C5 N8 \, q- }- c* v│  │  │  机器学习第4周.rar
9 s3 M# g" H% H. m' B2 |│  │  │  机器学习第5周.rar
: T4 c* W) X' ?* `; J1 x( u│  │  │  机器学习第6周.rar7 Y; X- H$ M/ c2 X2 S" b1 ]2 y
│  │  │  机器学习第7周.rar/ P! j  u4 m7 y: ?. W
│  │  │  机器学习第8周.rar
: G. ?6 j0 s- r  F* r│  │  │  机器学习第9周.rar. r- T) q7 P+ U9 @
│  │  │  解压密码.TXT7 w6 `: |4 O  \
│  │  │  
6 {1 q1 [/ W$ Q3 e6 O│  │  ├─第1课 机器学习概论
$ \: Q) o9 w+ f0 H│  │  │      ML01.pdf9 b2 T" s' o1 m; Y% g: Y& {" q. p
│  │  │      ML01a.mp4+ C$ {8 m9 V) G; _# \
│  │  │      ML01b.mp4  B( m+ A* f9 F) n; D
│  │  │      ML01c.mp4
4 D' P+ s# G! d1 w, @4 |! X│  │  │      ML01d.mp4$ ]/ j8 W+ o0 G. i. H: _
│  │  │      * ?4 b" ]6 B% |7 t8 O- r; b
│  │  ├─第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
9 M+ J" `6 K2 E* k: q│  │  │      ML02.pdf/ W9 _3 E4 s! x- W1 R
│  │  │      R-modeling.pdf
5 W4 h# Y3 ^2 i4 \│  │  │      top_1000_sites.tsv6 \5 {) Y% `1 t* ~: u# h+ V& W
│  │  │      假设检验讲解.rar+ X5 E! a  ~, G1 R+ e$ l
│  │  │      ML02a.mp46 I: {% [8 R9 u4 X8 S7 n
│  │  │      ML02b.mp4
% a# O5 B6 i; u; Y6 f) a4 ~│  │  │      ML02c.mp4
( s8 i9 D1 @( L7 t& c1 I! Y│  │  │      ML02d.mp4! Z9 O8 v8 X0 F$ {( ^2 Z: u: x
│  │  │      ML02e.mp44 S6 \1 q: R- w/ i) S
│  │  │      ML02f.mp4
  ]4 l( }8 L# ^4 `- l0 e( Q│  │  │      ML02g.mp49 P4 J( W$ h' O1 }
│  │  │      ML02h.mp4
. ~' i" O5 Z* S│  │  │      薛毅书源程序.rar
1 A5 d0 M1 E+ T7 |- D5 o) N! n│  │  │      ; G# L. E1 I3 w! q$ R; c/ _9 G* R4 h
│  │  ├─第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。案例:凯撒密码破译
1 e7 n1 n) {/ l! t+ |9 @│  │  │      20140408_213926.jpg
7 O& |7 o0 g* ~6 q; s6 Z- Y│  │  │      20140408_214028.jpg9 F4 E; X0 ^6 {# G4 [# c
│  │  │      ML03.pdf
- h# c% y# z6 p4 N1 Y│  │  │      ML03a.mp4
0 u9 W3 o7 A: F! ?& y% Q│  │  │      ML03b.mp4
" X% W/ V/ e/ ~( P$ o│  │  │      ML03c.mp43 u2 W  _+ f1 x' X( a
│  │  │      ML03d.mp4' B# o  n) I3 o( [  i% I2 h9 w
│  │  │      ML03e.mp4* t' l7 u" f- S! u7 l
│  │  │      ML03f.mp4% P! ?( q/ r0 \6 \
│  │  │      ! L. C2 a8 t/ O6 l
│  │  └─资料# D2 ^% _2 H7 ^
│  │          DM_Practical_ML_Tools_and_Techs.rar% R0 R, Q" _2 K+ W& b
│  │          MIT.Foundations of ML.rar, u: J5 V" @% C% }* x' X0 S5 M0 O
│  │          MIT.Introduction to ML.2Ed.rar
0 p5 D( Q) f/ |5 F7 o* L. t│  │          ML.part1.rar
' n3 W0 v5 I. x│  │          ML.part2.rar8 r; l! j4 u7 L
│  │          ML.part3.rar% r4 J" v  S1 s* z8 H( e
│  │          数据挖掘中文第三版.part1.rar
( V0 Z" P) ?; b4 A5 i$ ^│  │          数据挖掘中文第三版.part2.rar
6 G- K8 {% Z8 X3 u  Y8 h│  │          数据挖掘中文第三版.part3.rar% x8 w' e! G: O! O4 h
│  │          数据挖掘中文第三版.part4.rar
* ?3 _& A+ q$ P* {* y- O/ _: o. Z│  │         
' T) i8 d. J2 `& |5 L' Q9 U│  ├─统计机器学习_41_上海交大(张志华)
4 l8 C8 k9 D: C% P* q- P" @: @1 z│  │      01 概率基础.mp4' g9 n8 z0 e8 S- t5 Y
│  │      02 随机变量1.mp4* K( i2 R; ^- o9 J; D
│  │      03 随机变量2.mp4
# E6 j3 v, o; K" X  P│  │      04 高斯分布.mp4) M, v3 r+ H/ G$ F
│  │      05 高斯分布例子.mp4! E" e4 m3 h5 X7 p3 _  n, s' H
│  │      06 连续分布.mp4
. e- X5 f  G, \+ X! Z$ k6 P# m│  │      07 jeffrey prior.mp4  g0 a# a8 L1 l: b  ~6 `
│  │      08 scale mixture pisribarin.mp4
2 l" c" \* y+ s; s: u│  │      09 statistic interence.mp4
; d. [7 U+ @2 _9 q: s7 }│  │      10 Laplace 变换.mp4  b' n! O7 P1 U$ o6 G* }
│  │      11 多元分布定义.mp40 |$ s6 X/ \9 N, d. Q; e# U
│  │      12 概率变换.mp4' B. M: x9 Y5 D& a6 K
│  │      13 Jacobian.mp4" P4 ?1 j. a, ?( D! y8 S; R
│  │      14 Wedge production.mp4
- e8 p+ i3 T; d│  │      15 Wishart 分布.mp4
1 Z! J2 {0 [! J/ F0 u│  │      16 多元正态分布.mp4
* h  _0 `4 C0 m1 a+ R* S0 _, [; M, v( `│  │      17 统计量.mp4
: a1 P6 N: W% Q/ K│  │      18 矩阵元Beta分布.mp4
, t, x/ `' v' K+ ]5 {│  │      19 共轭先验性质.mp4% Z3 x9 b9 f2 `- k3 B/ ^
│  │      20 统计量 充分统计量.mp4
/ [" p3 l& L5 Z8 `3 ?│  │      21 指数值分布.mp4* g# z* I- u1 X8 F1 K) g, l
│  │      22 Entropy.mp4
8 o' ?- f% g. N7 {│  │      23 KL distance.mp40 g( \0 @: [! H* ~( _
│  │      24 Properties.mp4
- H* @0 H# L2 v: [& `' E/ ~# X6 A9 a( H│  │      25 概率不等式1.mp43 [  x+ T% Z+ w. f
│  │      26 概率不等式2.mp4
3 r% }7 T; b. c2 ~( a# x. m│  │      27 概率不等式1.mp4; l5 i& k* }% Y
│  │      28 概率不等式2.mp4
8 z0 [; ^3 [- v1 K: N% x& M│  │      29 概率不等式3.mp47 R- v1 D7 ]) Q7 q
│  │      30 John 引理.mp40 q  h- h) L) r7 c
│  │      31 概率不等式.mp4
% t4 C' _& N; R4 t( L/ F│  │      32 随机投影.mp44 l8 ]& f  D) \
│  │      33 Stochastic Convergence-概念.mp4- ^, D9 O0 L% f& m
│  │      34 Stochastic Convergence-性质.mp40 u: @8 x) \& u7 z  {$ y6 D
│  │      35 Stochastic Convergence-应用.mp4
0 o6 Y: P" w) u# e: F' X" D: c# h" F│  │      36 EM算法1.mp40 V5 o+ D6 x6 T" ]2 d& [
│  │      37 EM算法2.mp4" m/ U4 z) g4 X' \* |9 `8 ^! ?: x
│  │      38 EM算法3.mp4
# [' f; ~, l& B- u! N  s4 y│  │      39 Bayesian Classification.mp4  |' h8 C9 b, |8 O
│  │      40 Markov Chain Monte carlo1.mp4
7 j  Q+ p- A9 ?8 Z6 ?  B! ^│  │      41 Markov Chain Monte carlo2.mp4. y( ^& d! G( h" v
│  │      
% s/ g8 ?& {6 c/ I! i4 F│  └─龙星计划_机器学
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1 M0 L6 c* ~4 V/ A- m6 I% @1 }├─ML_机器学习应用班* G: ~6 w6 X5 Z, R, H7 G
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│  ├─第一课2 Q7 ^: Z- W) V# [
│  │      第一课.mp4
9 [( Y5 c; l" O3 M/ ]0 c* s│  │      机器学习应用班第1课数学基础 (1).pdf
6 _9 S9 A  D1 ^- N│  │      5 r6 }  D' j- S+ f
│  ├─第七课  H; j: W' B3 K5 X: a
│  │      7-1.mp4. w  t# v( X, W5 g$ O- E
│  │      7-1~1.mp40 ^2 y5 A6 i  C2 y. h1 k9 E
│  │      7-2.mp4
/ v! o! @& E, ~9 {│  │      7-2~1.mp45 N6 M+ H1 t7 Q2 C
│  │      1 U: A+ _4 }: H
│  ├─第三课& @+ z- Y0 G7 v1 z# l
│  │      应用班第三节课.mp4
* b' s* J" n5 V3 ^/ [$ e( l│  │      应用班第三节课~1.mp4
0 _+ }& m5 M) Z  _│  │      4 q! ^% d$ f* _3 h& n; O. ]
│  ├─第九课5 C6 O& [3 A0 N5 g  J5 h
│  │      9-1.mp4
" k% Q0 r! \+ g# U│  │      9-1~1.mp4
/ ~6 Q& ~5 J" f0 I% @4 v7 O$ V│  │      9-2.mp4
+ E' z+ F6 I' P. p) n0 k│  │      9-2~1.mp4
1 ?* ~  c# _6 y" {& W│  │      2 e) E" n9 E- e: y' `: H7 J
│  ├─第二课* ^6 U) g# p* _" |3 e
│  │      应用班2_1_1h44min.mp4+ u" x. Q0 t( V
│  │      应用班2_1_1h44min~1.mp44 b3 z* i8 O* M7 c3 Y5 J0 f0 C4 |
│  │      应用班第二课第二部分  .mp4: s0 I; E7 U  t. j) w9 L) N+ g
│  │      
1 g( V2 [/ ]5 e3 W5 a$ m3 G' x7 e* m8 c│  ├─第五课
8 Y/ }# S2 c* v/ j! r; J│  │      5-1.mp4  ?: O/ R5 Z: _/ V) D4 B/ v* z
│  │      5-2.mp4( [& s5 U4 L% a% ]2 I4 J
│  │      
& H: s; Q* P! d( _, q3 [4 p│  ├─第八课3 m! P& y, P% u: b( z$ r) G
│  │      8.mp4) O- `& }2 ]6 p! J; Q
│  │      
% Z7 y# ~$ Z, S- l5 }7 r│  ├─第六课
  }$ B) z) e" }│  │      6-1.mp4
' W4 h- u7 m$ h9 z/ U3 I$ {2 b. Z│  │      6-2.mp4
" O  A; [/ y2 P, v) y& h│  │      
! Q) w. C3 H1 g7 z3 u" I! a│  ├─第十课6 Q$ W/ p1 |# E% |
│  │      10.mp42 }% O7 D6 f) {9 A
│  │      
0 {- t) O/ ^/ G3 Z) D! S│  └─第四课
$ Z7 @/ q* D" \9 z; F│          应用班第四节课1_1h44_33.mp4
. y# f. k0 e0 x9 G$ g& S" i│          第二部分.mp4& n+ D  t! ]" ~- L, V( Y6 S
│          : I1 m. @) K0 t. w" C; L3 a
├─算法_10月机器学习算法班
* A+ g5 x' M$ C│  │  下载说明.txt$ ^( x+ Y5 k# D3 j8 V8 r
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: m' g+ p/ Z! C3 _│  │  01.第1课 概率论与数理统计.mp46 o) W) P7 C) [2 v" `3 b+ a
│  │  02.第2课 矩阵和线性代数.mp4
. i8 R5 t% S8 N│  │  03.第3课 凸优化.mp4
, ^! l$ ?$ `, r  ]! m│  │  04.第4课 回归.mp4! k9 m8 @3 x( ?. ^9 v
│  │  05.第5课 决策树、随机森林.mp4# K6 D) ~2 L: {" Z: n3 e- R. H% w
│  │  06.第6课 SVM.mp45 @+ }# v- m7 B2 W* }) S: r( Y
│  │  07.第7课 最大熵与EM算法.mp4
4 {  O, N4 j9 a! s│  │  08.第8课 特征工程.mp4
5 ~3 ^; d) Z8 m5 X) b' R│  │  09.第9课 模型调优.mp4
/ q% y# l& N. F6 N. o5 p( ?│  │  10.第10课 推荐系统.mp4
  @* p# Y, ]" _) q│  │  11.第11课 从分类到CTR预估.mp4
) H( z, ^/ p; l; B+ H6 t│  │  12.第12课 聚类.mp4  |! |1 K: ?. D& L1 K
│  │  13.第13课 贝叶斯网络.mp4
$ r2 q1 N, A  S" L5 \# O+ a│  │  14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mp46 n2 l# Q, c2 t, h0 }0 H- X$ L) r
│  │  15.第15课 主题模型.mp4
- p+ y% a; H% V* R) i│  │  16.第16课 采样与变分.mp4$ m6 O* y0 X7 ^
│  │  17.第17课 人工神经网络.mp4
& R2 w3 Z  L( X7 F│  │  18.第18课 深度学习之CNN.mp49 g) m2 c' `, v, [, i
│  │  19.第19课 深度学习之RNN.mp4
. b& _3 O% ~4 N3 `+ `│  │  20.第20课 深度学习实践.mp4
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( i# K* j9 @$ K: |8 l2 `│  │  
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3 D, F! w7 T. _8 c% K│  │      十月算法班第10讲:推荐系统.pdf0 l" `+ h" V5 Z  F5 |) i+ _" Y& z
│  │      十月算法班第11讲:CTR预估.pdf
& o9 V8 b+ W# A/ q│  │      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
6 Z- h  w5 G% P# c7 d' f│  │      十月算法班第13讲:机器学习算法之图模型初步.pdf
; f+ u2 L4 I. L│  │      十月算法班第15讲:主体模型.pdf
% i7 Q4 V2 R- b& E1 m( _│  │      十月算法班第16讲:人工神经网络.pdf
+ k, j/ |$ A4 M- {- y% d6 b│  │      十月算法班第17讲:计算机视觉与卷积神经网络.pdf  L4 u; ~; h5 s6 N4 e( d! q
│  │      十月算法班第18讲:循环神经网络与自然语言处理.pdf# m: `4 H3 R/ N0 m
│  │      十月算法班第19讲:深度学习框架与应用.pdf
' u7 j* N" @0 k/ ]- E+ ~│  │      十月算法班第1讲.pdf# N8 i, x, H  Q/ C
│  │      十月算法班第20讲:采样与变分.pdf
$ ~# `5 ^5 G' E2 {│  │      十月算法班第2讲.pdf/ c/ f4 t/ e, g; i7 D+ A! W
│  │      十月算法班第3讲:凸优化初步.pdf3 n3 v3 Q) W" ~* D, O$ ]& s
│  │      十月算法班第4节:最大熵模型与EM.pdf
) N2 D: p7 c! O  E9 Y│  │      十月算法班第5讲:决策树随机森林.pdf
* A4 O4 u! `; i# h  [3 L/ T│  │      十月算法班第8讲:机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
1 x9 K: u3 ?1 F& d2 W9 j│  │      十月算法班第9讲:机器学习调优与融合.pdf
3 H$ B) k( Z1 I# q# [│  │      " Q% L4 x; l7 {! n* G
│  └─源码4 Q8 z! t- `5 _0 j0 J
│          Image_seg.zip
9 S: o+ d6 D4 v- D, F! {: P│          课程PPT与代码.zip1 M& s/ X4 n  ~9 }! w
│         
' T1 m1 o$ S( S; j9 ~└─算法_4月机器学习算法班  ?- E( b" c6 E+ C1 t
    │  , e# X9 w1 r* D! y9 u9 t, M
    ├─(01)机器学习与相关数学初步, h" Q( p8 j" ~% ~2 d1 g' `
    │      (1)机器学习初步与微积分概率论.pdf- _+ m+ G$ g5 t9 T+ b8 v; F0 C  h
    │      (1)机器学习与相关数学初步.mp4
/ A, {. Z% |: b- b5 a( F" o    │      5 ~% y( a' a' L- q$ C- L2 x+ ?  c
    ├─(02)数理统计与参数估计
9 i' G3 F& t! h$ V  V6 u6 _7 J& q    │      (2)数理统计与参数估计.pdf0 R. A6 m6 S& X! w( g) r: I% |
    │      (2)数理统计与参数估计.mp4: m) W) T5 O  u& F) g) q. q
    │      
( D5 n* Z  C) x5 {* r5 ^    ├─(03)矩阵分析与应用3 O2 x  l6 r* e  R
    │      (3)矩阵分析与应用.pdf" ?" Y- a0 j4 y: s6 @8 [7 `
    │      (3)矩阵分析与应用.mp4
0 A  z3 F4 F" @6 E; q& O  D8 n    │      5 F( v! B3 `0 z9 w% W
    ├─(04)凸优化初步/ m  ^" G  f8 J# c2 k- Y
    │      (4)凸优化初步.pdf
& D0 c. v& R. P- ]# L    │      (4)凸优化初步.mp4' h: h, H" r! c
    │      
! n/ l! j" T' u+ B8 `5 y5 f( W    ├─(05)回归分析与工程应用
+ ?% I# O1 ]8 m8 H    │  │  (5)回归分析与工程应用.mp41 I6 H9 }' o0 E/ u4 s1 Z3 j! o
    │  │    _8 V. ]2 z2 P) D9 a7 |. U' i
    │  └─课件和数据及代码) S/ _& t- W2 c3 {( H6 y: M$ P1 e
    │      │  4月班第5课课件:回归及工程应用经验.pdf
8 T- D4 J% r( S: E5 g0 H9 O    │      │  data1.txt
0 s2 @2 [3 Q* o' m. z+ p# d5 s  a; n    │      │  data2.txt
- U! h9 N- x4 ^8 X: y    │      │  logistic_regression_example.ipynb2 A: a! {: j4 t2 V3 M8 z1 B- q
    │      │  Untitled.ipynb
9 T5 `/ T2 S+ y2 C: y5 p    │      │  ) S* J  U8 \# I2 v! c# L9 a
    │      └─.ipynb_checkpoints
& D. ^  n6 H, m5 p3 |! A2 {    │              logistic_regression_example-checkpoint.ipynb; s% c+ |0 Y. \2 v
    │              Untitled-checkpoint.ipynb
; v2 U  w: O) c; B" v- B( X    │              
( A; E8 C0 I# z* _    ├─(06)特征工程5 h+ \: M) a: _9 [* e0 t
    │  │  (6)特征工程.mp4- p6 Y+ @, D$ F# S
    │  │  
: P( _, K$ X' q  ]6 ^$ k9 I    │  └─课件与数据及代码3 A' t8 h4 B1 m1 z. |
    │          4月班第6课课件:特征工程.pdf2 n& U3 r) m$ I/ j1 C! _/ @
    │          feature_engineering_example.ipynb, |8 O$ C' N- a' z4 Y$ U0 q$ r
    │          kaggle_bike_competition_train.csv/ x; D- S- a4 x  g% `, T
    │         
, L  y7 }" M  j/ c2 _+ _! W, g    ├─(07)工作流程与模型调优' _9 N9 F$ K( P8 v, G) b! [
    │      (7)工作流程与模型调优.zip
( t) j3 _- E; J$ {( h3 B    │      (7)工作流程与模型调优.mp4
0 r7 o; m. h6 P    │      ; q/ ~$ P! b/ j) _: h" m& U( V
    ├─(08)最大熵模型与EM算法' Y. T+ b$ N: {
    │      (8)最大熵模型与EM算法.pdf
- \  j4 s; {1 b2 B0 d/ e    │      (8)最大熵模型与EM算法.mp4
5 Z' o* q- V7 B( n' u; `& a& ~    │      
$ y9 m1 w; o- F# n9 P    ├─(09)推荐系统与应用
( l6 `: m4 v, B1 X+ N( S    │  │  (9)推荐系统与应用.mp4
2 c% L  E" m( ]( m4 s" i    │  │  " c/ t" ]1 N5 P) ~, l
    │  └─(9)推荐系统与应用3 A0 y  u, P# U  q# Q: ^
    │          4月机器学习班第9课--推荐系统.pdf/ s9 y' f( j2 Q4 c! C
    │          CF&&MF recommendation system.zip1 G0 R2 H  n$ ]# ^1 A
    │          Reccomendation System Examples.ipynb2 o: m! L0 c- l5 _% t
    │          6 j+ {) e6 j4 C* I( I1 }+ w2 D
    ├─(10)聚类算法与应用& ~7 B  k: r: D+ e+ W! d+ e9 D
    │      (10)聚类算法与应用.pdf  r  G1 B  D" o/ `
    │      (10)聚类算法与应用.mp4& b) b% y& N; l1 K
    │      
' e2 z: t& _7 k% S8 U' ]+ j    ├─(11)决策树随机森林和adaboost
9 _' _& }/ v' {% E/ K    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.pdf% m3 i4 N& {! f9 r3 V
    │  │  (11)决策树随机森林adaboost.mp44 D& H! G4 I% J
    │  │  
9 K: ?, c- K3 k. E    │  └─代码8 M  D0 R# o  s  L6 y1 ?
    │      │  randomforests.py
; r7 i! t+ ]. j) k  B  r    │      │  randomforests.pyc
( d5 i7 Q, O! w! |# P    │      │  samtrain.csv, S8 j* p1 t* W0 C/ E
    │      │  samval.csv
4 A. s4 q2 B6 R3 ]( }$ x; N    │      │  随机森林.ipynb
8 n, B! S* b5 _$ ]5 w( Z% s4 m* _    │      │  + a2 }' f2 x1 A& ~& i. ^* J
    │      └─.ipynb_checkpoints. ?# }. u+ |; A9 p! N, b$ m
    │              随机森林-checkpoint.ipynb5 }, B6 u8 Y9 o& ~) g4 G. j+ i
    │              
; C4 s5 [2 u2 \# X    ├─(12)SVM9 Q- z% l& A3 }6 i/ ^
    │  │  (12)SVM.pdf- A2 w* {; x) P% [/ _' M: }
    │  │  (12)支持向量机.ipynb) j+ c3 j$ S+ Y0 k5 M, a
    │  │  (12)SVM.mp4
4 V% _# D& t2 C" t1 z    │  │  
6 i1 n( }  }8 `7 ]    │  ├─(补充材料1)SVM补充视频
/ n8 F1 i4 K: p, I    │  │      补充SVM视频下载地址.txt& `- H1 K& F- u/ b, ?+ i
    │  │        q  F5 y: e9 N, j* Q
    │  └─(补充材料2)SVM的Python程序代码
4 _+ f6 `& d& ]7 V+ ~  j    │          sklearnExample.py
1 M! h- A& b9 Z    │         
1 d- u/ [, z& [( _0 H; r& U5 Q    ├─(13)贝叶斯方法
- C0 E- I8 r6 y, U' u9 ]" r$ w; r    │      (13)贝叶斯方法.pdf5 P# X' E; ?; e$ J
    │      naive_bayes-master.zip# K+ \: u5 Q. g
    │      (13)贝叶斯方法.mp4# n2 }& [/ [* k! B  W  ~
    │      2 }. S$ Z- v( M. C) p0 ?& l. s' h
    ├─(14)主题模型
! }: x- o3 J& N- c% D( O: o3 `    │      (14)主题模型.pdf
! Y5 h0 D; Y6 s* o$ f4 {4 _    │      (补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
; N3 [9 V% X+ i, w) Q6 r( z    │      (补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf$ z& A& x! W: _
    │      LDAClassify.zip
5 u7 K- e: s' c& ~& }    │      (14)主题模型.mp4
9 b. `3 e9 n& e    │      
, h1 ^, C9 q6 Q; _. t. r5 J) {    ├─(15)贝叶斯推理采样与变分
: f  ]. Q! O; e* y    │      (15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf2 z6 C5 [7 h- W# y* A: A4 k& E
    │      gibbsGauss.py
% e5 m8 z" K: {2 \; G% ~    │      (15)贝叶斯推理采样变分方法.mp4* L- u: B) C# Y
    │      
( }( b1 z6 W) I: w    ├─(16)人工神经网络
/ E$ g1 ?8 c$ @% v( k0 J    │      (16)人工神经网络.pdf
! A; A: Y' t, c    │      Lesson_16_Neural_network_example.ipynb& M3 ]6 p. Y/ a' N0 ^
    │      (16)人工神经网络.mp4  a3 L- Z2 |# ]/ ^7 F0 c) M: h
    │      ; j3 @& T2 v& q+ f
    ├─(17)卷积神经网络+ b; A5 M7 v! V+ k6 }5 s$ C
    │      (17)卷积神经网络.pdf  W) p; ^; n% A/ j- o/ Y) U1 \2 F2 }
    │      (17)卷积神经网络.mp4
9 ]( f, t) F' @  a1 x9 K( i    │      ; z, I7 f* X$ a  }) G8 B
    ├─(18)循环神经网络与LSTM
  |' |* ?/ s3 H$ Y$ r/ x    │      (18)循环神经网络与LSTM.pdf
( |; b% }5 t! F$ h/ T. }6 n    │      (18)循环神经网络和LSTM.mp4% v6 K4 ^+ D6 M# V2 e+ f; `* v( k
    │      
2 @& J6 |1 ^" D* |    ├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介1 ^' y" ?" V1 r3 }7 a7 |
    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf: x+ F4 J5 x* f, r# @0 h8 J
    │      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.mp4
1 U7 @+ f0 }2 K+ E/ ?8 Z& {    │      
' e7 L# {% A8 k( o6 z* ?: R. j! W    ├─(20)贝叶斯网络和HMM7 r0 Q) Q1 W, a) I/ @
    │      (20)贝叶斯网络和HMM.pdf+ P  ]  u7 i" J1 q
    │      (20)贝叶斯网络和HMM.mp4  D% J8 H# V: i0 Q  @! g5 Z
    │      
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chinahanlulu [Lv6 略有所成] 发表于 2018-1-15 15:56:51 | 显示全部楼层
啥也不说了,楼主就是给力!
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iminbj [Lv9 无所不能] 发表于 2018-1-15 16:47:52 | 显示全部楼层
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
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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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 [Lv7 精益求精] 发表于 2018-1-15 17:21:27 | 显示全部楼层
最新思科ccna(200-125)考试认证题库在这里下载 2016年最新更新http://bbs.vlan5.com/thread-15970-1-1.html
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小記者 [Lv8 技术精悍] 发表于 2018-1-15 17:53:56 | 显示全部楼层
轻松3步 无限次刷金币 每次200 只需20秒http://bbs.vlan5.com/thread-14477-1-1.html
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kenchong [Lv9 无所不能] 发表于 2018-1-15 19:15:13 | 显示全部楼层
啥也不说了,楼主就是给力!
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