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04 _ 计算学习理论.mp3
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05 _ 模型的分类方式.mp3
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06 _ 模型的设计准则.mp3
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11 _ 基础线性回归:一元与多元.mp3
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12 _ 正则化处理:收缩方法与边际化.mp3
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13 _ 线性降维:主成分的使用.mp3
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14 _ 非线性降维:流形学习.mp3
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15 _ 从回归到分类:联系函数与降维.mp3
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16 _ 建模非正态分布:广义线性模型.mp3
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17 _ 几何角度看分类:支持向量机.mp3
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18 _ 从全局到局部:核技巧.mp3
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19 _ 非参数化的局部模型:K近邻.mp3
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20 _ 基于距离的学习:聚类与度量学习.mp3
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22 _ 自适应的基函数:神经网络.mp3
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23 _ 层次化的神经网络:深度学习.mp3
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25 _ 基于特征的区域划分:树模型.mp3
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26 _ 集成化处理:Boosting与Bagging.mp3
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27 _ 万能模型:梯度提升与随机森林.mp3
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27-2总结课 _ 机器学习的模型体系.mp3
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28 _ 最简单的概率图:朴素贝叶斯.mp3
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29 _ 有向图模型:贝叶斯网络.mp3
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30 _ 无向图模型:马尔可夫随机场.mp3
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31 _ 建模连续分布:高斯网络.mp3
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32 _ 从有限到无限:高斯过程.mp3
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33 _ 序列化建模:隐马尔可夫模型.mp3
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34 _ 连续序列化模型:线性动态系统.mp3
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35 _ 精确推断:变量消除及其拓展.mp3
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36 _ 确定近似推断:变分贝叶斯.mp3
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37 _ 随机近似推断:MCMC.mp3
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38 _ 完备数据下的参数学习:有向图与无向图.mp3
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39 _ 隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型.mp3
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40 _ 结构学习:基于约束与基于评分.mp3
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41.总结课 _ 贝叶斯学习的模型体系.mp3
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结课 _ 终有一天,你将为今天的付出骄傲.mp3
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