上海交通大学_ACM班_机器学习

冰点也疯狂

课程目录：
伯禹ACM导论.flv
3 Z0 v+ n6 y9 G. U1 H7 U! h第1课-机器学习简介.flv
第2课-机器学习基本思维.flv
' r% ^  |. N3 m7 q* N6 v6 f第3课-机器学习数学基础.flv
第4课-有监督学习-线性回归.flv
第5课-线性分类模型.flv
. F, F/ p, V; d2 j$ v+ b第6课-泛线性模型.flv
第7课-支持向量机-简介.flv
第8课-支持向量机-优化.flv
第9课-支持向量机-核函数.flv
/ w) K/ C# w; d& b9 {' L* b第10课-人工神经网络.flv
第11课-反向传播算法.flv
  M. m! h2 y  h% e5 s第12课-深度学习-简介.flv
第13课-深度学习-简介2.flv
第14课-卷积神经网络.flv
4 O% z& Z; K: K2 Y, b8 o第15课-循环神经网络.flv
. _9 F: }$ t. H! m9 ?! b8 N$ g3 O( U第16课-决策树-信息论.flv
第17课-集成学习.flv
8 W' Z. ?+ x2 \$ Q4 F* n第18课-随机森林.flv
第19课-提升算法.flv
第20课-梯度提升决策树.flv
% P+ C) a* k) H) J9 u第21课-深度森林-简介.flv
第22课-深度森林-前沿.flv
第23课-协同过滤.flv
  T6 _3 X3 L* r7 v+ a. T第24课-学习排序.flv
/ J, x% q: t2 C+ e. M& H9 q第25课-搜索推荐系统前沿.flv
' E% ?* P* {9 z' h! x" ]' ?% k2 a第26课-概率图模型.flv
第27课-马尔科夫图模型.flv
第28课-概率图模型推断.flv
第29课-无监督学习.flv
% u: D/ h4 y5 K1 ?% s# t' f; K第30课-PAC降维.flv
3 S3 r. b6 y( W3 K' {6 ]3 I; l第31课-EM算法.flv
第32课-深度无监督学习.flv
第33课-自编码机.flv
0 g2 o8 u! ^6 H" \* a+ X) E% b第34课-学习理论-泛化误差.flv
, s3 f  S& @, w9 J' e$ }第35课-学习理论-VC维.flv
/ @  Z) p# x' O第36课-模型选择.flv
) ?9 p. J  i) ?3 ~* J第37课-强化学习简介.flv
第38课-动态规划法.flv
% \# a5 T% y) Y# G% P1 V第39课-无模型价值估计.flv
, F; O2 a/ H4 X第40课-无模型强化学习.flv
第41课-价值函数近似算法.flv
; G  _# w0 D- M# q第42课-策略梯度.flv
第43课-深度强化学习简介.flv
) n/ j5 h, q9 y( X9 F; l" q第44课-生成式对抗网络.flv
第45课深度强化学习简介2.flv
2 @& P! t. t6 d3 w% r第46课-模仿学习.flv
# F# L. h) ?" u% o' l$ l/ Y第47课-多智体强化学习.flv
9 E! J$ ]+ k& p: ^4 U第48课-多任务学习.flv
9 h1 l9 ?7 `( [+ i' |& |4 t% X第49课-迁移学习-简介.flv
. F. L9 B' y- X6 `第50课-迁移学习-前沿.flv
第51课-元学习.flv
0 Q8 p# t9 W$ u8 B! s' f第52课-自动机器学习.flv

1 H' `* p6 Q) `$ Y" ^

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杨文帅

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