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31.极客时间
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01.专栏课
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001-050
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38-机器学习40讲
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04-概率图模型 (14讲)
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28丨最简单的概率图:朴素贝叶斯.html
28丨最简单的概率图:朴素贝叶斯.mp3
28丨最简单的概率图:朴素贝叶斯.pdf
29丨有向图模型:贝叶斯网络.html
29丨有向图模型:贝叶斯网络.mp3
29丨有向图模型:贝叶斯网络.pdf
30丨无向图模型:马尔可夫随机场.html
30丨无向图模型:马尔可夫随机场.mp3
30丨无向图模型:马尔可夫随机场.pdf
31丨建模连续分布:高斯网络.html
31丨建模连续分布:高斯网络.mp3
31丨建模连续分布:高斯网络.pdf
32丨从有限到无限:高斯过程.html
32丨从有限到无限:高斯过程.mp3
32丨从有限到无限:高斯过程.pdf
33丨序列化建模:隐马尔可夫模型.html
33丨序列化建模:隐马尔可夫模型.mp3
33丨序列化建模:隐马尔可夫模型.pdf
34丨连续序列化模型:线性动态系统.html
34丨连续序列化模型:线性动态系统.mp3
34丨连续序列化模型:线性动态系统.pdf
35丨精确推断:变量消除及其拓展.html
35丨精确推断:变量消除及其拓展.mp3
35丨精确推断:变量消除及其拓展.pdf
36丨确定近似推断:变分贝叶斯.html
36丨确定近似推断:变分贝叶斯.mp3
36丨确定近似推断:变分贝叶斯.pdf
37丨随机近似推断:MCMC.html
37丨随机近似推断:MCMC.mp3
37丨随机近似推断:MCMC.pdf
38丨完备数据下的参数学习:有向图与无向图.html
38丨完备数据下的参数学习:有向图与无向图.mp3
38丨完备数据下的参数学习:有向图与无向图.pdf
39丨隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型.html
39丨隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型.mp3
39丨隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型.pdf
40丨结构学习:基于约束与基于评分.html
40丨结构学习:基于约束与基于评分.mp3
40丨结构学习:基于约束与基于评分.pdf
总结课丨贝叶斯学习的模型体系.html
总结课丨贝叶斯学习的模型体系.mp3
总结课丨贝叶斯学习的模型体系.pdf
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