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：
01 基本概念.mp4
02 随机向量.mp4
03 随机向量性质.mp4
/ B" ~9 X- r' _, H. Q04 多元高斯分布.mp4
5 _+ e# d  y- d9 F/ e' K. C05 分布性质.mp4
  t0 l9 n8 I/ e2 F* X4 T; D0 j06 条件期望.mp4
07 多项式分布.mp4
08 多元高斯分布及应用.mp4
09 渐近性质.mp4
10 核定义.mp4
1 j# \% ?# y3 C3 {% e' E11 正定核性质.mp4
4 @9 u+ y/ c! s# b) j1 \/ i12 正定核应用.mp4
! z0 A1 o8 _; o13 核主元分析.mp4
14 主元分析.mp4
15 主坐标分析.mp4
16 期望最大算法.mp4
. G3 h! D  x2 i, O, U: T! w, E17 概率PCA.mp4
18 最大似然估计方法.mp4
19 EM算法收敛性.mp4
8 r) g& X- l/ Z/ {: b* Q8 ]20 MDS方法.mp4
: T" \- `: ]- f21 MDS中加点方法.mp4
22 矩阵次导数.mp4
23 矩阵范数.mp4
24 次导数.mp4
9 K. ~. Q8 ~$ |; h+ j( a5 v2 h25 spectral clustering.mp4
26 K-means algorithm.mp4
27 Matr-x Completion.mp4
5 S6 W) q2 U  j; y2 `' ]28 Fisher判别分析.mp4
0 F& n, F  P% b/ I* v7 Y29 谱聚类1 .mp4
1 f+ D+ {0 \8 q+ y) S6 Z30 谱聚类2.mp4
31 Computational Methods1.mp4
32 Computational Methods2.mp4
33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
34 Kernel FDA.mp4
35 Linear classification1.mp4
36 Linear classification2.mp4
  ]9 P* d+ u6 [; v37 Naive Bayes方法.mp4
7 q2 w0 A" ^3 s1 g* s38 Support Vector Machines1.mp4
39 Support Vector Machines2.mp4
' [; b& w* Y' z  ?2 F7 ~5 [40 SVM.mp4
( |: P" Z: V* G' Y1 f- k41 Boosting1.mp4
42 Boosting2.mp4

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好棒的课程～～

杨文帅

好棒的课程～～