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    (\’打通机器学习任督二脉40讲2018年6月\’,),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载 最后编辑:2021-11-16
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                          人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉40讲2018年6月
    180604-开篇词 打通修炼机器学习的任督二脉
    180605-01 频率视角下的机器学习
    180607-02 贝叶斯视角下的机器学习
    180609-03 学什么与怎么学:
    180612-04 计算学习理论:
    180614-05 模型的分类方式
    180616-06 模型的设计准则
    180619-07 模型的验证方法
    180621-08 模型的评估指标
    180623-09 实验设计
    180626-10 特征预处理
    180628-11 基础线忄生回归:一元与多元
    180630-12 正则化处理:收缩方法与边际化
    180703-13 线忄生降维:主成分的使用
    180705-14 非线忄生降维:流形学习
    180707-15 从回归到分类:联系函数与降维
    180710-16 建模非正态分布:广义线忄生模型
    180712-17 几何角度看分类:支持向量机
    180714-18 从全局到局部:核技巧
    180717-19 非参数化的局部模型:K近邻
    180719-20 基于距离的学习:聚类与度量学习
    180721-21 基函数扩展:属忄生的非线忄生化
    180724-22 自适应的基函数:神经网络;
    180726-23 层次化的神经网络:深度学习
    180728-24 深度编解码:表示学习
    180731-25 基于特征的区域划分:树模型
    180802-26 集成化处理:Boosting与Bagging
    180804-27 万能模型:梯度提升与随机森林
    180807-总结课 机器学习的模型体系
    180809-28 最简单的概率图:朴素贝叶斯
    180811-29 有向图模型:贝叶斯网络+
    180814-30 无向图模型:马尔可夫随机场
    180816-31 建模连续分布:高斯网络
    180818-32 从有限到无限:高斯过程
    180821-33 序列化建模:隐马尔可夫模型
    180823-34 连续序列化模型:线忄生动态系统
    180825-35 精确推断:变量消除及其拓展”
    180828-36 确定近似推断:变分贝叶斯
    180830-37 随机近似推断:MCMC
    180901-38 完备数据下的参数学习:有向图与无向图
    180904-39 隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型
    180906-40 结构学习:基于约束与基于评分
    180908-总结课 贝叶斯学习的模型体系
    180911-结课 终有一天,你将为今天的付出骄傲                    

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