响木课堂-响木众筹-我的资源2/08 网盘众筹课/2023/05月众筹/李航《统计学习方法》训练营（含无监督学习部分）

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01.第一章 1.1 导论.mp4
02.第一章 1.2 极大似然估计.mp4
03.第一章 1.3 梯度下降法.mp4
04.第一章作业讲解-极大似然估计.mp4
05.第二章 2.1 导论.mp4
06.第二章 2.2 对偶形式.mp4
07.第二章 2.3 收敛性.mp4
08.code——感知机.mp4
09.第二章作业讲解-感知机自编程实现.mp4
10.第二章作业讲解-感知机sklearn实现.mp4
100.第二十一章21.1PageRank算法的定义与幂法计算.mp4
101.第二十一章作业讲解.mp4
102.第二十二章 22无监督学习方法总结.mp4
11.第三章 3.1 导论.mp4
12.第三章 3.2 kd树.mp4
13.code——k近邻.mp4
14.第三章作业讲解-KNN 自编程.mp4
15.第三章作业讲解-KNN-sklearn.mp4
16.第四章 4.1 导论.mp4
17.第四章 4.2 贝叶斯估计.mp4
18.第四章 4.3 期望风险最小化.mp4
19.code——朴素贝叶斯.mp4
20.第四章作业讲解-贝叶斯估计.mp4
21.第四章作业讲解-朴素贝叶斯.mp4
22.第五章 5.1 导论.mp4
23.第五章 5.2 剪枝.mp4
24.code——决策树.mp4
25.第五章作业讲解-决策树.mp4
26.第六章 6.1 逻辑斯蒂回归与最大熵.mp4
27.第六章 6.2 改进的迭代尺度法.mp4
28.第六章作业讲解-逻辑斯谛回归.mp4
29.code——逻辑斯蒂回归与最大熵.mp4
30.第七章 7.1 导论.mp4
31.第七章 7.2 存在唯一性.mp4
32.第七章作业讲解-支持向量机习题7.1.mp4
33.第七章作业讲解-支持向量机 sklearn习题7.2.mp4
34.第七章作业讲解-支持向量机习题7.3.mp4
35.code——支持向量机.mp4
36.第八章 8.1 导论.mp4
37.第八章 8.2 前向分步算法.mp4
38.第八章 8.3 adaboost的训练误差.mp4
39.第八章作业讲解-提升方法.mp4
40.code——提升方法.mp4
41.第九章 9.1 导论.mp4
42.第九章 9.2 高斯混合模型.mp4
43.第九章作业讲解-EM算法.mp4
44.code——EM算法及推广.mp4
45.第十章 10.1 导论.mp4
46.第十章 10.2 前向算法.mp4
47.第十章 10.3 维特比算法.mp4
48.第十章作业讲解-隐马尔可夫模型.mp4
49.code——隐马尔可夫.mp4
50.第十一章 11.1 导论.mp4
51.第十一章 11.2 拟牛顿法.mp4
52.第十一章 11.3 条件随机场的矩阵形式.mp4
53.第十一章作业讲解-条件随机场.mp4
54.第十三章无监督学习导论.mp4
55.第十四章14.1聚类的基本概念.mp4
56.第十四章14.2.1距离与相似度.mp4
57.第十四章14.2.2聚合聚类距离公式介绍.mp4
58.第十四章14.2.3距离公式证明.mp4
59.第十四章14.2.4确定最佳聚类数.mp4
60.第十四章14.2.5有序样本分类法.mp4
61.第十四章14.3K均值聚类.mp4
62.第十四章14.1作业讲解- K-Means算法和高斯混合模型的比较.mp4
63.第十四章14.2作业讲解- 14.2 有关类的定义推导.mp4
64.第十四章14.3作业讲解- 离差平方和距离推导公式证明.mp4
65.第十四章14.3作业讲解-重心距离推导公式证明.mp4
66.第十五章15.1矩阵奇异值分解步骤.mp4
67.第十五章15.2矩阵奇异值分解基本定理.mp4
68.第十五章15.3矩阵奇异值分解性质与计算.mp4
69.第十五章15.4.1矩阵奇异值分解的酉空间表示法.mp4
70.第十五章15.5矩阵奇异值分解的应用.mp4
71.第十五章作业讲解- 奇异值分解01.mp4
72.第十五章作业讲解- 奇异值分解02.mp4
73.第十六章16.1主成分分析介绍.mp4
74.第十六章16.2主成分分析基本定理.mp4
75.第十六章16.3主成分的性质与选择.mp4
76.第十六章16.4主成分的特征.mp4
77.第十六章16.5牛顿迭代与梯度下降法.mp4
78.第十六章16.6拟牛顿迭代法.mp4
79.第十六章16.1作业讲解- 样本主成分分析.mp4
80.第十六章16.2 作业讲解-样本方差无偏估计的理解.mp4
81.第十六章16.3作业讲解- 求第一主成分.mp4
82.第十七章17.1LSA导入.mp4
83.第十七章17.2LSA算法实现.mp4
84.第十七章17.3非负矩阵分解算法.mp4
85.第十七章17.4LSA案例分析与编程实现.mp4
86.第十七章作业讲解.mp4
87.第十八章18.1PLSA生成模型.mp4
88.第十八章18.2PLSA共现模型.mp4
89.第十八章18.3PLSA模型算法实现.mp4
90.第十八章18.4PLSA模型EM算法详解.mp4
91.第十八章作业讲解.mp4
92.第十九章19.1蒙特卡罗法引入.mp4
93.第十九章19.2马尔科夫链的定义与性质.mp4
94.第十九章19.3连续状态马尔科夫链.mp4
95.第十九章19.4Metropolis-Hastings算法与吉布斯抽样算法.mp4
96.第十九章作业讲解.mp4
97.第二十章20.1LDA分布、模型与Gibbs抽样算法.mp4
98.第二十章20.2LDA的变分EM算法.mp4
99.第二十章作业讲解.mp4
【资料合集】课件及作业代码合集-图文.html.pdf

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