小象学院价值499的人工智能全新升级版I

视频 [15.94G]

01.机器学习中的数学基础.mp4 [773.58M]

02.机器学习的数学基础.mp4 [770.85M]

03.机器学习中的哲学.mp4 [810.11M]

04.机器学习中的数学基础.mp4 [797.14M]

05.经典机器学习模型.mp4 [734.39M]

06.经典机器学习模型.mp4 [747.97M]

07.经典机器学习模型.mp4 [203.79M]

08.线性模型.mp4 [779.33M]

09.线性模型.mp4 [760.53M]

10.核方法.mp4 [865.56M]

11.核方法.mp4 [850.92M]

12.统计学习.mp4 [827.14M]

13.统计学习.mp4 [833.58M]

14.统计学习(1).mp4 [653.77M]

14.统计学习.mp4 [653.77M]

15.统计学习(1).mp4 [782.73M]

15.统计学习.mp4 [782.73M]

16.无监督学习.mp4 [812.54M]

17.流形学习.mp4 [820.86M]

18.概念学习.mp4 [736.92M]

19.神经网络.mp4 [673.06M]

20.强化学习.mp4 [650.06M]

资料 [71.12M]

1、机器学习的数学基础.pdf [2.53M]

10、核方法.pdf [1.53M]

11、核方法.pdf [1.05M]

12、统计学习.pdf [1.77M]

16、无监督学习.pdf [2.11M]

2、机器学习的数学基础.pdf [2.75M]

3、机器学习的哲学.pdf [3.76M]

4、机器学习的数学基础.pdf [788.73K]

5、经典机器学习模型.pdf [1.90M]

6、经典机器学习模型.pdf [963.25K]

7、经典机器学习模型.pdf [995.23K]

7.2、guo-pricai.pdf [362.29K]

8、线性模型.pdf [1.14M]

lle.pdf [635.76K]

logistic regression.zip [7.84M]

note_1_machinelearningintro.pdf [738.11K]

note_13_maxmargin.pdf [910.57K]

note_14_kernel.pdf [308.46K]

note_15_geointmaxmargin.pdf [589.46K]

note_16_ em.pdf [961.85K]

note_17_locally linear embedding.pdf [532.91K]

note_2_geometric interpretation of determinant.pdf [215.22K]

note_3_lnorm.pdf [332.55K]

note_4-gradientdescent.pdf [1.22M]

note_5_naivebayes.pdf [413.24K]

note_7_ensemblelearning.pdf [743.04K]

note_9_ols.pdf [588.14K]

note11_lagrange.pdf [917.52K]

note12_lagrange2.pdf [917.41K]

probability ( mit bertsekas)(1).pdf [2.07M]

probability ( mit bertsekas).pdf [2.07M]

randomforest.zip [10.67M]

第五课_代码.zip [17.09M]