机器学习 -移花宫 -武林禁地，闲人禁止入内

深度学习基础介绍机器学习

2 课程介绍机器学习介绍下.mp4 22.3 MB
26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 57.9 MB
12 神经网络算法应用下.mp4 60.4 MB
21 支持向量机SVM算法下.mp4 61.5 MB
17 非线性回归 Logistic Regression.mp4 62.3 MB
13 简单线性回归上.mp4 67.9 MB
7 最邻近规则分类KNN算法.mp4 68.0 MB
15 多元线性回归.mp4 68.4 MB
24 Kmeans算法.mp4 72.2 MB
10 支持向量机SVM上应用.mp4 74.5 MB
9 支持向量机SVM上.mp4 75.3 MB
22 回归中的相关度和决定系数.mp4 76.6 MB
23 回归中的相关性和R平方值应用.mp4 86.9 MB
1 课程介绍机器学习介绍上.mp4 87.7 MB
14 简单线性回归下.mp4 90.6 MB
5 决策树算法.mp4 95.2 MB
4 基本概念.mp4 97.0 MB
3 深度学习介绍.mp4 101.7 MB
20 支持向量机SVM算法下应用.mp4 101.7 MB
8 最邻近规则KNN分类应用.mp4 102.6 MB

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人工智能AI深度学习机器学习视频教程和源码17套

01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时1课程介绍（主题与大纲.flv 78.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时2AI时代首选Python.flv 20.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时3Python我该怎么学.flv 11.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时4人工智能的核心-机器学习.flv 22.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时5机器学习怎么学？.mp4 27.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时6算法推导与案例.mp4 28.7 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时10Numpy基础结构.mp4 40.3 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时11Numpy矩阵基础.mp4 25.2 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时12Numpy常用函数.mp4 52.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时13矩阵常用操作.mp4 38.8 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时14不同复制操作对比.mp4 40.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv 107.8 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时8课程数据，代码，PPT.txt 50 Bytes
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时9科学计算库Numpy.mp4 51.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时15Pandas数据读取.mp4 76.3 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时16Pandas索引与计算.mp4 59.2 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时17Pandas数据预处理实例.mp4 60.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时18Pandas常用预处理方法.mp4 46.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时19Pandas自定义函数.mp4 43.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时20Series结构.mp4 88.4 MB

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清华大学：机器学习（余凯、张潼）

10-optimization in machinelearning (tong).mp4 295.3 MB
04-linear classification (kai).mp4 267.9 MB
07-model combination (tong).mp4 264.4 MB
13-introduction to graphicalmodels (kai).mp4 261.2 MB
16-transfer learning and semisupervised lear....mp4 260.7 MB
19-learning on the web (tong).mp4 259.6 MB
03-overfitting and regularization(tong).mp4 255.3 MB
01-Introduction.mp4 250.9 MB
12-sparsity models (tong).mp4 249.4 MB
05-basis expansion and kernelmethods (kai).mp4 243.5 MB
09-overview of learning theory(tong).mp4 238.6 MB
02-linear model (tong).mp4 232.8 MB
15-feature learning and deeplearning (kai).mp4 232.2 MB
18-learning on images (kai).mp4 230.7 MB
14-structured learning (kai).mp4 223.4 MB
08-boosting and bagging (tong).mp4 219.9 MB
11-online learning (tong).mp4 217.9 MB
17-matrix factorization andrecommendations (....mp4 211.2 MB
06-model selection and evaluation(kai).mp4 142.2 MB
课件/lecture 18 learning on images (kai).pdf 43.9 MB

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2014斯坦福大学机器学习mkv视频

1 - 1 - Welcome (7 min).mkv 12.3 MB
1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv 9.7 MB
1 - 3 - Supervised Learning (12 min).mkv 13.9 MB
1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv 17.2 MB
10 - 1 - Deciding What to Try Next (6 min).mkv 7.1 MB
10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv 8.8 MB
10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mkv 15.6 MB
10 - 4 - Diagnosing Bias vs. Variance (8 min).mkv 9.3 MB
10 - 5 - Regularization and Bias_Variance (11 min).mkv 13.0 MB
10 - 6 - Learning Curves (12 min).mkv 13.4 MB
10 - 7 - Deciding What to Do Next Revisited (7 min).mkv 8.5 MB
11 - 1 - Prioritizing What to Work On (10 min).mkv 11.6 MB
11 - 2 - Error Analysis (13 min).mkv 16.0 MB
11 - 3 - Error Metrics for Skewed Classes (12 min).mkv 13.7 MB
11 - 4 - Trading Off Precision and Recall (14 min).mkv 16.5 MB
11 - 5 - Data For Machine Learning (11 min).mkv 13.3 MB
12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv 17.2 MB
12 - 2 - Large Margin Intuition (11 min).mkv 12.2 MB
12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv 22.6 MB
12 - 4 - Kernels I (16 min).mkv 18.2 MB

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斯坦福大学-机器学习-中英字幕

斯坦福大学-机器学习-中英字幕.torrent 29.1 kB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第5集] 生成学习算法 .mp4 160.4 MB
[第5集] 生成学习算法 .mp4 160.4 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4 181.7 MB
[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4 181.7 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第6集] 朴素贝叶斯算法 .mp4 202.1 MB
[第6集] 朴素贝叶斯算法 .mp4 202.1 MB
[第7集] 最优间隔分类器问题 .mp4 207.5 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第7集] 最优间隔分类器问题 .mp4 207.5 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第10集] 特征选择 .mp4 230.5 MB
[第10集] 特征选择 .mp4 230.5 MB
[第1集] 机器学习的动机与应用 .mp4 241.6 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第1集] 机器学习的动机与应用 .mp4 241.6 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第4集] 牛顿方法 .mp4 255.1 MB
[第4集] 牛顿方法 .mp4 255.1 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第3集] 欠拟合与过拟合的概念 .mp4 255.7 MB
[第3集] 欠拟合与过拟合的概念 .mp4 255.7 MB
[第11集] 贝叶斯统计正则化 .mp4 259.6 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第11集] 贝叶斯统计正则化 .mp4 259.6 MB
[第16集] 马尔可夫决策过程 .mp4 286.0 MB

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斯坦福大学-机器学习课程

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[斯坦福大学-机器学习课程].materials/materials/images/15.gif 199 Bytes
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[斯坦福大学-机器学习课程].materials/materials/images/CS107.jpg 19.5 kB
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Python机器学习应用-北京理工大学-礼欣、嵩天

【第一周】机器学习之无监督学习/单元1：聚类/0 聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查.mp4 103.6 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元1：聚类/1 聚类之Dbscan+学生月上网时间分布聚类实例.mp4 113.7 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元1：聚类/31省市居民家庭消费调查.py 844 Bytes
【第一周】机器学习之无监督学习/单元1：聚类/学生月上网时间分布聚类.py 1.1 kB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元2：降维/0 降维之PCA.mp4 80.6 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元2：降维/1 降维之NMF.mp4 87.7 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元2：降维/NMF、PCA-人脸图像特征抽取与对比.py 1.8 kB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元2：降维/PCA-鸢尾花数据集降维.py 790 Bytes
【第一周】机器学习之无监督学习/单元3：基于聚类的整图分割实例/0 实例：基于聚类的整图分割.mp4 62.6 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/单元3：基于聚类的整图分割实例/实例：基于聚类的整图分割.py 715 Bytes
【第一周】机器学习之无监督学习/学期课程导学/0 “机器学习”课程内容导学.mp4 81.3 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/学期课程导学/1 Sklearn库的安装.mp4 60.0 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/学期课程导学/2 Sklearn库标准数据集及基本功能.mp4 94.8 MB
【第一周】机器学习之无监督学习/本周课程导学/0 无监督学习课程导学.mp4 121.1 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元7：强化学习/0 强化学习基础.mp4 126.3 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/0 实例：自主学习Flappy Bird游戏.mp4 30.5 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/1 Flappy Bird自主学习程序基本框架.mp4 130.2 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/2 相关库的介绍及安装.mp4 36.5 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/3 项目实战.mp4 166.0 MB
【第三周】机器学习之强化学习/单元8：自主学习Flappy Bird游戏项目分析/4 训练结果展示.mp4 19.2 MB

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浙江大学-研究生机器学习课程-

24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4 1.0 GB
50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4 880.2 MB
12.机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4 498.5 MB
20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4 452.9 MB
28.机器学习课程 28 深度学习卷积神经网络LeNet.qsv..mp4 390.9 MB
38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析（PCA）.mp4 372.2 MB
35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4 345.9 MB
7.机器学习课程（七）支持向量机（线性模型）数学描述.mp4 318.7 MB
45.机器学习课程-45.EM算法（高斯混合模型和K-均值算法）.mp4 316.2 MB
39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升（AdaBoost）.mp4 300.6 MB
11.机器学习课程-11.支持向量机（非线性模型）原问题和对偶问题..mp4 270.4 MB
48.机器学习课程-48.EM算法（收敛性证明）.mp4 261.1 MB
10.机器学习课程-10.支持向量机（非线性模型）低维到高维映射..mp4 245.0 MB
25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4 236.9 MB
51.机器学习课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4 223.8 MB
43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4 203.5 MB
6.机器学习课程（六）支持向量机（线性模型）问题.mp4 171.4 MB
40.机器学习课程-40.目标检测（RCNN和FCN）.mp4 169.3 MB
17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4 168.4 MB
52.机器学习课程 52循环神经网络（RNN）和LSTM.mp4 158.4 MB

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机器学习理论研究

课程ppt/19_20_神经网络.pdf 6.6 MB
课程ppt/凸优化_CN.pdf 6.3 MB
课程ppt/凸优化_EN.pdf 5.8 MB
课程ppt/11.聚类.pdf 5.7 MB
课程ppt/16.采样_更新.pdf 4.8 MB
课程ppt/12.提升.pdf 4.2 MB
课程ppt/1.1微积分与概率论.pdf 4.1 MB
课程ppt/1.微积分与概率论原.pdf 3.8 MB
课程ppt/4.凸优化.pdf 3.8 MB
课程ppt/13.贝叶斯网络.pdf 3.8 MB
课程ppt/5.1回归.pdf 3.2 MB
课程ppt/6.1梯度下降和拟牛顿.pdf 3.0 MB
课程ppt/探秘2016校招笔试面试.pdf 2.7 MB
课程ppt/17.HMM.pdf 2.5 MB
课程ppt/9.1svm.pdf 2.4 MB
课程ppt/15.主题模型.pdf 2.3 MB
课程ppt/3.1矩阵运算.pdf 2.3 MB
课程ppt/14.EM.pdf 2.0 MB
课程ppt/18.条件随机场.pdf 1.6 MB
课程ppt/7.1最大熵模型.pdf 1.5 MB

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494上海交大机器学习导论共42讲(1-10讲)[www.study139.comVIP课程][经典！].rar

494上海交大机器学习导论共42讲(1-10讲)[www.study139.comVIP课程][经典！].rar 7.9 GB

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03_七月算法-三月机器学习基础_2015_邹博

material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/Debug/simplex.exe 221.3 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/Debug/simplex.ilk 240.1 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/Debug/simplex.obj 32.0 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/Debug/simplex.pch 2.1 MB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/Debug/simplex.pdb 484.4 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/Debug/vc60.idb 99.3 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/Debug/vc60.pdb 77.8 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/amoeba.c 1.6 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/amotry.c 541 Bytes
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/nrutil.c 8.4 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/nrutil.h 3.3 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/simplex.cpp 890 Bytes
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material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/simplex.dsw 539 Bytes
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material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/simplex.opt 48.6 kB
material/4月19日晚的分享_黄高乐/4月19日晚的分享_黄高乐/单纯形法源代码_by C/simplex.plg 1.2 kB
material/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 899.5 kB
material/1.1微积分与概率论.pdf 1.6 MB
material/1.微积分与概率论.pdf 1.6 MB

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[机器学习与图像视频分析-19]-中科院.iso

[机器学习与图像视频分析-19]-中科院.iso 1.0 GB

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机器学习基石

机器学习基石/homeworks/Homework #1/panbieshi.m 114 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #4/w_reg.m 180 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/一些指令.txt 219 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/error_date.m 249 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/PLA_v1.m 404 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw7.m 417 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/PLA_v3.m 445 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw9.m 612 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/test20.m 633 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #2/test20.m 633 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw3_Ein_d.m 784 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/PLA_v2.m 1.0 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw13.m 1.0 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw18.m 1.1 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #1/Pocket.m 1.5 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #4/HW4_15.m 1.5 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw14.m 1.6 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #4/HW4_13.m 1.6 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #2/draft2.m 2.0 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/draft2.m 2.0 kB

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Stanford机器学习课程

12 - 6 - Using An SVM (21 min).mkv 24.8 MB
12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv 22.6 MB
5 - 2 - Moving Data Around (16 min).mkv 21.5 MB
18 - 3 - Getting Lots of Data and Artificial Data (16 min).mkv 19.5 MB
6 - 6 - Advanced Optimization (14 min).mkv 18.8 MB
14 - 4 - Principal Component Analysis Algorithm (15 min).mkv 18.4 MB
5 - 1 - Basic Operations (14 min).mkv 18.4 MB
12 - 4 - Kernels I (16 min).mkv 18.2 MB
12 - 5 - Kernels II (16 min).mkv 18.0 MB
4 - 6 - Normal Equation (16 min).mkv 17.7 MB
16 - 2 - Content Based Recommendations (15 min).mkv 17.5 MB
6 - 3 - Decision Boundary (15 min).mkv 17.3 MB
1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv 17.2 MB
12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv 17.2 MB
18 - 2 - Sliding Windows (15 min).mkv 17.1 MB
5 - 5 - Control Statements_ for, while, if statements (13 min).mkv 17.1 MB
15 - 8 - Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mkv 16.9 MB
9 - 7 - Putting It Together (14 min).mkv 16.9 MB
18 - 4 - Ceiling Analysis_ What Part of the Pipeline to Work on Next (14 min).mkv 16.7 MB
5 - 6 - Vectorization (14 min).mkv 16.6 MB