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：
: p% z4 L5 v* w% T7 b( L& `01 基本概念.mp4
02 随机向量.mp4
03 随机向量性质.mp4
& Z' m/ N" R. V  k1 B) P; t/ T* j04 多元高斯分布.mp4
; k; \* Q, e: z$ \) K3 B- V1 \05 分布性质.mp4
06 条件期望.mp4
- @! h. K6 f1 P4 d8 _  k07 多项式分布.mp4
08 多元高斯分布及应用.mp4
5 y0 x- |! G# X  u- O09 渐近性质.mp4
10 核定义.mp4
# R3 A: q9 l' _11 正定核性质.mp4
12 正定核应用.mp4
& B5 y2 f, F- P0 y4 S13 核主元分析.mp4
# T1 K. C7 k$ f! S14 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
9 [3 l" _, G  {4 e2 U9 a% E18 最大似然估计方法.mp4
4 x4 I+ c. ?* t, t- N19 EM算法收敛性.mp4
5 P5 I$ v) \* G) n, p20 MDS方法.mp4
' W  h" M* V6 H' L) x+ t21 MDS中加点方法.mp4
, O6 m3 t& _1 B" u4 d( F1 I  I2 f22 矩阵次导数.mp4
23 矩阵范数.mp4
24 次导数.mp4
25 spectral clustering.mp4
6 V  h4 T6 G* Q( D26 K-means algorithm.mp4
2 Y. s5 Y( [3 g3 M" R) `& v; D' Z4 d27 Matr-x Completion.mp4
28 Fisher判别分析.mp4
6 I! ]1 {1 {2 K! }  S29 谱聚类1 .mp4
; v; X+ m) d' W" h. G30 谱聚类2.mp4
31 Computational Methods1.mp4
32 Computational Methods2.mp4
6 C5 H6 b! l9 U33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
7 I/ Q* H7 V% e0 ?34 Kernel FDA.mp4
35 Linear classification1.mp4
! r3 w# q3 v/ B4 \/ P36 Linear classification2.mp4
: c8 D/ M& a6 V: n37 Naive Bayes方法.mp4
- v+ h: r" ^! U! O7 g- D38 Support Vector Machines1.mp4
! z3 H2 u% J+ \; |- Z39 Support Vector Machines2.mp4
40 SVM.mp4
41 Boosting1.mp4
42 Boosting2.mp4
5 B5 F2 v6 K! \1 b2 u$ b! v
% p9 o: ~: U' w+ C8 [# k

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好棒的课程～～

杨文帅

好棒的课程～～