李小萌资源网 人工智能 机器学习典藏课程 机器学及其matlab实现—从基础到实践 国内外其他机器学习课程包


机器学习典藏课程 机器学及其matlab实现—从基础到实践 国内外其他机器学习课程包

2019-08-22 1379
夏日的柠檬
夏日的柠檬 发帖专员   
资源介绍

机器学习典藏课程 机器学及其matlab实现—从基础到实践 国内外其他机器学习课程包
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├<国外机器学习>

│ ├

│ │ ├Hello World - Machine Learning Recipes #1.mp4

│ │ ├Let’s Write a Pipeline - Machine Learning Recipes #4.mp4

│ │ ├Machine Learning over Coffee with a Googler.mp4

│ │ ├Visualizing a Decision Tree - Machine Learning Recipes #2.mp4

│ │ ├What Makes a Good Feature- - Machine Learning Recipes #3.mp4

│ │ ├<英文字幕>

│ │ │ ├Hello World - Machine Learning Recipes #1.srt

│ │ │ ├Let us Write a Pipeline - Machine Learning Recipes #4.srt

│ │ │ ├Machine Learning over Coffee with a Googler.srt

│ │ │ ├Visualizing a Decision Tree - Machine Learning Recipes #2.srt

│ │ │ └What Makes a Good Feature - Machine Learning Recipes #3.srt

│ │ ├<中文字幕>

│ │ │ └Hello World - Machine Learning Recipes #1_chs.srt

│ ├

│ │ ├cs229-lecture01.mp4

│ │ ├cs229-lecture02.mp4

│ │ ├cs229-lecture03.mp4

│ │ ├cs229-lecture04.mp4

│ │ ├cs229-lecture05.mp4

│ │ ├cs229-lecture06.mp4

│ │ ├cs229-lecture07.mp4

│ │ ├cs229-lecture08.mp4

│ │ ├cs229-lecture09.mp4

│ │ ├cs229-lecture10.mp4

│ │ ├cs229-lecture11.mp4

│ │ ├cs229-lecture12.mp4

│ │ ├cs229-lecture13.mp4

│ │ ├cs229-lecture14.mp4

│ │ ├cs229-lecture15.mp4

│ │ ├cs229-lecture16.mp4

│ │ ├cs229-lecture17.mp4

│ │ ├cs229-lecture18.mp4

│ │ ├cs229-lecture19.mp4

│ │ ├cs229-lecture20.mp4

│ │ └MachineLearningAllMaterials.zip

│ ├<斯坦福大学-机器学习课程-中英字幕>

│ │ ├[斯坦福大学-机器学习课程].materials.rar

│ │ ├10特征选择.mp4

│ │ ├11贝叶斯统计正则化.mp4

│ │ ├12K-means算法.mp4

│ │ ├13高斯混合模型.mp4

│ │ ├14主成分分析法.mp4

│ │ ├15奇异值分解.mp4

│ │ ├16马尔可夫决策过程.mp4

│ │ ├17离散与维数灾难.mp4

│ │ ├18线性二次型调节控制.mp4

│ │ ├19微分动态规划.mp4

│ │ ├1机器学习的动机与应用.mp4

│ │ ├20策略搜索.mp4

│ │ ├2监督学习应用.梯度下降.mp4

│ │ ├3欠拟合与过拟合的概念.mp4

│ │ ├4牛顿方法.mp4

│ │ ├5生成学习算法.mp4

│ │ ├6朴素贝叶斯算法.mp4

│ │ ├7最优间隔分类器问题.mp4

│ │ ├8顺序最小优化算法.mp4

│ │ └9经验风险最小化.mp4

├<机器学及其matlab实现—从基础到实践>

│ ├<第八周>

│ │ ├Class_8.mp4

│ │ ├Class_8.pdf

│ │ ├Class_8_Code.rar

│ │ ├MacOS_precompiled-WITHOUT_SOURCE-v0.02.tar

│ │ └Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02-.zip

│ ├<第二周>

│ │ ├Class_2.mp4

│ │ ├Class_2.pdf

│ │ └Class_2_Code.rar

│ ├<第九周>

│ │ ├Class_9.mp4

│ │ ├Class_9.pdf

│ │ └Class_9_Code.rar

│ ├<第六周>

│ │ ├Class_6.mp4

│ │ ├Class_6.pdf

│ │ └Class_6_Code.rar

│ ├<第七周>

│ │ ├Class_7.mp4

│ │ ├Class_7.pdf

│ │ └Class_7_Code.rar

│ ├<第三周>

│ │ ├Class_3.mp4

│ │ ├Class_3.pdf

│ │ ├Class_3_Code.rar

│ │ └Homework_Dataset.rar

│ ├<第十二周>

│ │ ├Class_12.mp4

│ │ ├Class_12.pdf

│ │ └Class_12_Code.rar

│ ├<第十三周>

│ │ ├Class_13.mkv

│ │ ├Class_13.pdf

│ │ ├Class_13_Code.rar

│ │ └References.rar

│ ├<第十一周>

│ │ ├Class_11.mkv

│ │ ├Class_11.pdf

│ │ └Class_11_Code.rar

│ ├<第十周>

│ │ ├Class_10.mp4

│ │ ├Class_10.pdf

│ │ └Class_10_Code.rar

│ ├<第四周>

│ │ ├Class_4.mp4

│ │ ├Class_4.pdf

│ │ ├Class_4_Code.rar

│ │ └Homework_Dataset.rar

│ ├<第五周>

│ │ ├Class_5.mp4

│ │ ├Class_5.pdf

│ │ └Class_5_Code.rar

│ ├<第一周>

│ │ ├Class_1.mp4

│ │ ├Class_1.pdf

│ │ ├Class_1_Code.rar

│ │ └MATLAB揭秘.pdf

├<其他参考>

│ ├<25种人工神经网络模型matlab源码>

│ │ ├chapter12.png

│ │ ├chapter12_01.pn





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