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[資源發布] 2019年最新大數據機器學習課程

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├── 00講義/
│   ├── 第01章_概述.pdf
│   ├── 第02章_機器學習基本概念.pdf
│   ├── 第03章_模型性能評估.pdf
│   ├── 第04章_感知機.pdf
│   ├── 第05章_聚類.pdf
│   ├── 第06章_貝葉斯分類器及圖模型.pdf
│   ├── 第07章_決策樹和隨機森林.pdf
│   ├── 第08章__邏輯斯諦回歸與最大熵模型.pdf
│   ├── 第09章_SVM.pdf
│   ├── 第10章_核方法與非線性SVM.pdf
│   ├── 第11講_降維與度量學習.pdf
│   ├── 第12講_提升方法.pdf
│   ├── 第13講_EM算法及混合高斯模型.pdf
│   ├── 第14講_計算學習理論.pdf
│   ├── 第15講_隱馬爾可夫模型.pdf
│   ├── 第16講_條件隨機場.pdf
│   ├── 第17講__概率圖模型的學習與推斷.pdf
│   ├── 第18講__神經網絡和深度學習.pdf
│   ├── 第19講__深度學習正則化方法.pdf
│   └── 第20講__深度學習優化方法.pdf
├── 第01章 概述/
│   ├──  2.機器學習和人工智能的關系.mp4
│   ├──  3.深度學習方法和其它人工智能方法的共性和差異.mp4
│   ├──  4.機器學習和數據挖掘的關系.mp4
│   ├──  5.機器學習和統計學習的關系.mp4
│   ├──  6.機器學習的發展歷程.mp4
│   ├──  7.大數據機器學習的主要特點.mp4
│   └── 1.機器學習定義和典型應用.mp4
├── 第02章 機器學習基本概念/
│   ├──  10.生成模型和判別模型.mp4
│   ├──  1機器學習的基本術語.mp4
│   ├──  2.監督學習.mp4
│   ├──  3.假設空間.mp4
│   ├──  4.學習方法三要素.mp4
│   ├──  5.奧卡姆剃刀定理.mp4
│   ├──  6.沒有免費的午餐定理.mp4
│   ├──  7.訓練誤差和測試誤差.mp4
│   ├──  8.過擬合與模型選擇.mp4
│   └──  9.泛化能力.mp4
├── 第03章 模型性能評估/
│   ├──  1.留出法.mp4
│   ├──  10.偏差和方差.mp4
│   ├──  2.交叉驗證法.mp4
│   ├──  3.自助法.mp4
│   ├──  4.性能度量.mp4
│   ├──  5.PR曲線.mp4
│   ├──  6.ROC和AUC曲線.mp4
│   ├──  7.代價敏感錯誤率.mp4
│   ├──  8.假設檢驗.mp4
│   └──  9.T檢驗.mp4
├── 第04章 感知機/
│   ├──  1.感知機模型.mp4
│   ├──  2.感知機學習策略.mp4
│   └──  3.感知機學習算法.mp4
├── 第05章 聚類/
│   ├──  1.原型聚類描述.mp4
│   ├──  2.性能度量.mp4
│   ├──  3.1原型聚類 k均值算法.mp4
│   ├──  3.2 原型聚類 學習向量算法.mp4
│   ├──  3.3 原型聚類 密度聚類.mp4
│   └──  3.4原型聚類 層次聚類.mp4
├── 第06章 貝葉斯分類器及圖模型/
│   ├──  1.綜述.mp4
│   ├──  2.概率圖模型.mp4
│   ├──  3.貝葉斯網絡.mp4
│   ├──  4.樸素貝葉斯分類器.mp4
│   ├──  5.半樸素貝葉斯分類器.mp4
│   ├──  6.貝葉斯網絡結構學習推斷.mp4
│   └──  7.吉布斯采樣.mp4
├── 第07章 決策樹和隨機森林/
│   ├──  1.決策樹模型與學習基本概念.mp4
│   ├──  2.信息量和熵.mp4
│   ├──  3.決策樹的生成.mp4
│   ├──  4.決策樹的減枝.mp4
│   ├──  5.CART算法.mp4
│   ├──  6.隨機森林.mp4
│   └──  開頭.mp4
├── 第08章 邏輯斯諦回歸與最大熵模型/
│   ├──  1.邏輯斯諦回歸模型.mp4
│   ├──  2.最大熵模型.mp4
│   └──  3.模型學習的最優化方法.mp4
├── 第09章 SVM/
│   ├──  1.開頭.mp4
│   ├──  2.SVM簡介.mp4
│   ├──  3.線性可分支持向量機.mp4
│   ├──  4. 凸優化問題的基本概念.mp4
│   ├──  5.支持向量的確切定義.mp4
│   └──  6.線性支持向量機.mp4
├── 第10章 核方法與非線性SVM/
│   ├──  1.泛函基礎知識.mp4
│   ├──  2. 核函數和非線性支持向量機.mp4
│   ├──  3. 序列最小最優化算法.mp4
│   └──  開頭(1).mp4
├── 第11章 降維與度量學習/
│   ├──  1. k近鄰學習.mp4
│   ├──  2. 降維嵌入.mp4
│   ├──  3. 主成分分析.mp4
│   ├──  4. 核化線性降維.mp4
│   ├──  5. 流型學習和度量學習.mp4
│   └──  開頭(2).mp4
├── 第12章 提升方法/
│   ├──  1. 提升方法Adaboost算法.mp4
│   ├──  2. Adaboost算法的訓練誤差分析.mp4
│   ├──  3. Adaboost算法的解釋.mp4
│   └──  4. Adaboost的實現.mp4
├── 第13章 EM算法及混合高斯模型/
│   ├──  1. 問題提出.mp4
│   ├──  2. EM算法的引入.mp4
│   ├──  3. EM算法的收斂性.mp4
│   ├──  4. EM算法在高斯混合模型學習中的應用.mp4
│   ├──  5. EM算法的推廣.mp4
│   └──  開頭(3).mp4
├── 第14章 計算學習理論/
│   ├──  1. 計算學習理論的基礎知識.mp4
│   ├──  2. 概率近似正確學習理論.mp4
│   ├──  3. 有限假設空間.mp4
│   ├──  4. VC維.mp4
│   ├──  5. 學習穩定性.mp4
│   └──  開頭(4).mp4
├── 第15章 隱馬爾可夫模型/
│   ├──  1. 隱馬爾科夫模型的基本概念.mp4
│   ├──  2. 概率計算算法.mp4
│   ├──  3. 學習算法.mp4
│   ├──  4預測算法.mp4
│   └──  開頭(5).mp4
├── 第16章 條件隨機場/
│   ├──  1.概率無向圖模型.mp4
│   ├──  2.條件隨機場的定義與形式.mp4
│   ├──  3.條件隨機場的計算問題.mp4
│   ├──  4.條件隨機場的學習算法.mp4
│   ├──  5.條件隨機場的預測算法.mp4
│   └──  開頭(6).mp4
├── 第17章 概率圖模型的學習與推斷/
│   ├──  1.精確推斷法:變量消去法和信念傳播法.mp4
│   ├──  2.近似推斷法:MCMC和變分推斷.mp4
│   └──  開頭(7).mp4
├── 第18章 神經網絡和深度學習/
│   ├──  1.神經網絡的發展歷程.mp4
│   ├──  3.神經網絡的基本概念以及常見的神經網絡(二).mp4
│   ├── 2.神經網絡的基本概念以及常見的神經網絡(一).mp4
│   ├── 4.玻爾茲曼機.mp4
│   └── 5.深度學習.mp4
├── 第19章 深度學習正則化方法/
│   ├──  1. 深度學習簡介和架構設計.mp4
│   ├──  2. 計算圖形式的反向傳播算法.mp4
│   ├──  3.深度學習的正則化方法(一).mp4
│   └──  4.深度學習的正則化方法(二).mp4
├── 第20章 深度學習優化方法/
│   ├──  1.深度學習的優化問題.mp4
│   ├──  2.神經網絡優化的挑戰.mp4
│   ├──  3.神經網絡的優化算法.mp4
│   └──  4.相關策略.mp4
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發表于 2019-7-10 19:35:54 | 只看該作者
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發表于 2019-7-11 00:09:23 | 只看該作者
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發表于 2019-7-22 09:04:59 | 只看該作者
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