全新升級(jí)第三代機(jī)器學(xué)習(xí)升級(jí)課程，融匯了最新總結(jié)的流形學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，概念學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程，全新升級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)等一系列課程，還對(duì)于有難度的章節(jié)和課程部分安排了課程答疑，以便匯總各類(lèi)同學(xué)們學(xué)習(xí)中非常容易遇到的問(wèn)題，幫助大家提高學(xué)習(xí)質(zhì)量。同時(shí)課程為同學(xué)們提供了全面的課程配套學(xué)習(xí)資料，這樣在結(jié)合視頻課程學(xué)習(xí)，文檔學(xué)習(xí)以及課程的答疑，相信同學(xué)們一定可以將機(jī)器學(xué)習(xí)這塊技術(shù)難點(diǎn)攻克下來(lái)。
===============課程目錄===============
├─1、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ).flv
├─2、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ).flv
├─3、機(jī)器學(xué)習(xí)的哲學(xué).flv
├─4 、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)..flv
├─5、經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型.flv
├─6、經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型.flv
├─7、經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型.flv
├─8、線性模型.flv
├─9、線性模型.flv
├─10、核方法.flv
├─11、核方法.flv
├─12、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí).flv
├─13、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí).flv
├─14、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí).flv
├─15、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí).flv
├─16、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí).flv
├─17、流形學(xué)習(xí).flv
├─18、概念學(xué)習(xí).flv
├─19、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).flv
├─20、強(qiáng)化學(xué)習(xí).flv
├─第10課_答疑.flv
├─第12課_答疑.flv
├─第15課_答疑.flv
├─第17課_答疑.flv
├─第18課_答疑.flv
├─第1課_答疑.flv
├─第20課_答疑.flv
├─第2課_答疑.flv
├─第3課_答疑.flv
├─第4課_答疑.flv
├─第5課_答疑.flv
├─第6課_答疑.flv
├─第7課_答疑.flv
├─第9課_答疑.flv
(1)\02.資料；目錄中文件數(shù):41個(gè)
├─10、核方法.pdf
├─12、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí).pdf
├─15、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí).pdf
├─16、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí).pdf
├─1、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ).pdf
├─2、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ).pdf
├─3、機(jī)器學(xué)習(xí)的哲學(xué).pdf
├─4、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ).pdf
├─5、經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型.pdf
├─6、經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型.pdf
├─72-Guo-PRICAI.pdf
├─7、經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型.pdf
├─8、線性模型.pdf
├─lda_exp.zip
├─lle.pdf
├─Logistic Regression.zip
├─Note11_Lagrange.pdf
├─Note12_Lagrange2.pdf
├─Note_10_GOLS.pdf
├─Note_13_MaxMargin.pdf
├─Note_14_Kernel.pdf
├─Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
├─Note_16_ EM.pdf
├─Note_16_Expectation Maximization Algorithm.pdf
├─Note_17_Locally Linear Embedding.pdf
├─Note_3_LNorm.pdf
├─Note_4-GradientDescent.pdf
├─Note_5_NaiveBayes.pdf
├─Note_6_CART.pdf
├─Note_7_EnsembleLearning.pdf
├─Note_7_GBDT.pdf
├─Note_8_OLS.pdf
├─probability ( MIT Bertsekas).pdf
├─RandomForest.zip
├─第一課：相關(guān)資料chapter03.pdf
├─第一課：筆記Note_1_MachineLearningIntro.pdf
├─第一課：筆記Note_2_Geometric Interpretation of Determinant(1).pdf
├─第一課：筆記Note_3_LNorm(1).pdf
├─第五課_代碼.zip
├─第六課_代碼.zip
├─第六課_代碼Py3.rar
