机器学习 -移花宫 -武林禁地，闲人禁止入内

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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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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

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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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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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机器学习基石

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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
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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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03_七月算法-三月机器学习基础_2015_邹博

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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/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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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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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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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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