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
04 多元高斯分布.mp4
05 分布性质.mp4
+ G2 ^% N/ Y" z$ D5 _% D06 条件期望.mp4
07 多项式分布.mp4
" \& k+ \! u+ c5 s08 多元高斯分布及应用.mp4
09 渐近性质.mp4
10 核定义.mp4
  H( G0 r& F( X2 D: z1 d" @11 正定核性质.mp4
12 正定核应用.mp4
9 r8 C' y, i3 E- M! Z4 C* X) C' V13 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
# v8 p9 L3 {8 B( F# f3 S/ h17 概率PCA.mp4
18 最大似然估计方法.mp4
* t2 K: ]: o. N: x+ v) ~! O* p  m19 EM算法收敛性.mp4
% J# a: ?5 S' f# m* r20 MDS方法.mp4
21 MDS中加点方法.mp4
22 矩阵次导数.mp4
23 矩阵范数.mp4
3 {  Z8 d; q* h& i5 o9 Q  t+ s24 次导数.mp4
! t3 W3 \9 ?7 Y+ A5 c25 spectral clustering.mp4
26 K-means algorithm.mp4
27 Matr-x Completion.mp4
28 Fisher判别分析.mp4
* \& n" X5 I& ?- u" O: v  U29 谱聚类1 .mp4
30 谱聚类2.mp4
31 Computational Methods1.mp4
% k" b- x% T" M" Z$ e32 Computational Methods2.mp4
8 y8 N: H) A5 A% Q33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
9 M/ i; N* ]; q1 K/ u34 Kernel FDA.mp4
: ~% a. {! C# v6 z4 d5 f( n: I35 Linear classification1.mp4
36 Linear classification2.mp4
37 Naive Bayes方法.mp4
( I1 n5 e7 Z( F/ L5 u38 Support Vector Machines1.mp4
39 Support Vector Machines2.mp4
40 SVM.mp4
9 t; F4 r: _& K7 S41 Boosting1.mp4
42 Boosting2.mp4
* e# z0 L) k: M' i
8 d" {  [, I" [: R* s

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好棒的课程～～

杨文帅

好棒的课程～～