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01-专栏课
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01-50
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38-机器学习40讲
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03-统计机器学习模型 (18讲)
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11丨基础线性回归:一元与多元.html
11丨基础线性回归:一元与多元.mp3
11丨基础线性回归:一元与多元.pdf
12丨正则化处理:收缩方法与边际化.html
12丨正则化处理:收缩方法与边际化.mp3
12丨正则化处理:收缩方法与边际化.pdf
13丨线性降维:主成分的使用.html
13丨线性降维:主成分的使用.mp3
13丨线性降维:主成分的使用.pdf
14丨非线性降维:流形学习.html
14丨非线性降维:流形学习.mp3
14丨非线性降维:流形学习.pdf
15丨从回归到分类:联系函数与降维.html
15丨从回归到分类:联系函数与降维.mp3
15丨从回归到分类:联系函数与降维.pdf
16丨建模非正态分布:广义线性模型.html
16丨建模非正态分布:广义线性模型.mp3
16丨建模非正态分布:广义线性模型.pdf
17丨几何角度看分类:支持向量机.html
17丨几何角度看分类:支持向量机.mp3
17丨几何角度看分类:支持向量机.pdf
18丨从全局到局部:核技巧.html
18丨从全局到局部:核技巧.mp3
18丨从全局到局部:核技巧.pdf
19丨非参数化的局部模型:K近邻.html
19丨非参数化的局部模型:K近邻.mp3
19丨非参数化的局部模型:K近邻.pdf
20丨基于距离的学习:聚类与度量学习.html
20丨基于距离的学习:聚类与度量学习.mp3
20丨基于距离的学习:聚类与度量学习.pdf
21丨基函数扩展:属性的非线性化.html
21丨基函数扩展:属性的非线性化.mp3
21丨基函数扩展:属性的非线性化.pdf
22丨自适应的基函数:神经网络.html
22丨自适应的基函数:神经网络.mp3
22丨自适应的基函数:神经网络.pdf
23丨层次化的神经网络:深度学习.html
23丨层次化的神经网络:深度学习.mp3
23丨层次化的神经网络:深度学习.pdf
24丨深度编解码:表示学习.html
24丨深度编解码:表示学习.mp3
24丨深度编解码:表示学习.pdf
25丨基于特征的区域划分:树模型.html
25丨基于特征的区域划分:树模型.mp3
25丨基于特征的区域划分:树模型.pdf
26丨集成化处理:Boosting与Bagging.html
26丨集成化处理:Boosting与Bagging.mp3
26丨集成化处理:Boosting与Bagging.pdf
27丨万能模型:梯度提升与随机森林.html
27丨万能模型:梯度提升与随机森林.mp3
27丨万能模型:梯度提升与随机森林.pdf
总结课丨机器学习的模型体系.html
总结课丨机器学习的模型体系.mp3
总结课丨机器学习的模型体系.pdf
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