机器学习导论 上海交大(张志华) 视频教程 42课时

冰点也疯狂

课程目录：
! d' {! `. D5 G8 ^01 基本概念.mp4
9 m4 G9 X0 }+ P8 z  ^* p02 随机向量.mp4
+ a1 _4 U5 C$ e5 ]5 @! ]03 随机向量性质.mp4
, `( u( b9 x  [  R& j  A) {& r* M04 多元高斯分布.mp4
05 分布性质.mp4
06 条件期望.mp4
07 多项式分布.mp4
08 多元高斯分布及应用.mp4
0 |2 }1 f5 A/ m' X09 渐近性质.mp4
10 核定义.mp4
11 正定核性质.mp4
12 正定核应用.mp4
/ q3 o! W$ }9 c# k: a13 核主元分析.mp4
: Q1 G* A+ t1 R$ G. J14 主元分析.mp4
15 主坐标分析.mp4
16 期望最大算法.mp4
17 概率PCA.mp4
8 a; }4 ]* l/ W2 X! k3 T( F18 最大似然估计方法.mp4
# }" D# P$ o& J/ R) ^19 EM算法收敛性.mp4
$ f7 E: c) R1 V9 w20 MDS方法.mp4
21 MDS中加点方法.mp4
( l4 y% D* ^+ @  r  U! I. w22 矩阵次导数.mp4
23 矩阵范数.mp4
9 p  |8 |  Q2 l  B' O24 次导数.mp4
2 s" [2 w9 h8 N" o& B& L25 spectral clustering.mp4
26 K-means algorithm.mp4
27 Matr-x Completion.mp4
28 Fisher判别分析.mp4
29 谱聚类1 .mp4
30 谱聚类2.mp4
4 g& I5 w. x! M* \31 Computational Methods1.mp4
( e4 C* U+ W% W9 P32 Computational Methods2.mp4
, e; w) S$ o3 O; b1 ?33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
2 Q5 e/ D. O4 e$ S/ C7 ]4 U* f34 Kernel FDA.mp4
2 O8 ~1 ?. F# S0 }, S35 Linear classification1.mp4
! m0 Y9 s- u- g: T1 N, Y36 Linear classification2.mp4
; ?$ ~3 ~4 H6 Y" H9 l+ L; U37 Naive Bayes方法.mp4
38 Support Vector Machines1.mp4
  c* W. T8 @' r+ ]4 |39 Support Vector Machines2.mp4
% |& T* b4 G8 A) K) L! A  Q. |7 e40 SVM.mp4
$ ]4 |# `# A. C+ F) {9 J41 Boosting1.mp4
9 Z) y9 y1 o# u2 Z- M42 Boosting2.mp4
; V! _3 u& a! E. J, \. e" L$ n
! d7 q5 R; z0 F# I- N$ X

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好棒的课程～～

杨文帅

好棒的课程～～