上海交通大学_ACM班_机器学习

冰点也疯狂

课程目录：
: L8 ~( U0 a# Y+ {# x8 e4 I伯禹ACM导论.flv
" ]  R7 d' F  ?8 `' O第1课-机器学习简介.flv
第2课-机器学习基本思维.flv
) O( |9 ^$ [6 m7 W6 D: V' b第3课-机器学习数学基础.flv
% e  f  x; N3 P# z6 ^- j; j1 `第4课-有监督学习-线性回归.flv
. b1 V$ l0 F# t* E$ f& M3 n. S1 C第5课-线性分类模型.flv
第6课-泛线性模型.flv
, |7 B4 K4 ]/ x, ^  d& G第7课-支持向量机-简介.flv
* e  \# W) u! E; }  l! U! B# ^第8课-支持向量机-优化.flv
4 o) n$ {  A* }( k" T( F2 Z) s第9课-支持向量机-核函数.flv
第10课-人工神经网络.flv
. x' b# _; C- d第11课-反向传播算法.flv
' ^) n) [$ n5 W+ d( c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
) {  N; S9 s. [: @第15课-循环神经网络.flv
第16课-决策树-信息论.flv
* m/ J& w- e, B  m0 R( S, I; h第17课-集成学习.flv
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
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
8 K. m3 T& a0 z2 @第24课-学习排序.flv
  R. Q( w" i# _第25课-搜索推荐系统前沿.flv
# Y0 S2 ]6 V8 n) X& M" F% w5 v8 h第26课-概率图模型.flv
第27课-马尔科夫图模型.flv
5 C1 T# u  W7 ]6 `* k; `第28课-概率图模型推断.flv
第29课-无监督学习.flv
第30课-PAC降维.flv
第31课-EM算法.flv
: Q; {+ @5 q1 z; e第32课-深度无监督学习.flv
第33课-自编码机.flv
第34课-学习理论-泛化误差.flv
% [0 B; W: A- f* j% B) k第35课-学习理论-VC维.flv
0 r$ {2 Z/ j8 w+ ^  K第36课-模型选择.flv
: N5 C3 S0 t2 Z+ R% ~. O5 n第37课-强化学习简介.flv
3 N4 D: A' [/ `$ ^9 T; w; Q' v第38课-动态规划法.flv
第39课-无模型价值估计.flv
6 g( B% ]: A$ E5 a: B- o0 q第40课-无模型强化学习.flv
第41课-价值函数近似算法.flv
第42课-策略梯度.flv
/ l( p. L! b: r6 H. p; ~0 D第43课-深度强化学习简介.flv
第44课-生成式对抗网络.flv
第45课深度强化学习简介2.flv
; O% v+ m( d- {9 U7 T3 K- @7 d第46课-模仿学习.flv
第47课-多智体强化学习.flv
第48课-多任务学习.flv
第49课-迁移学习-简介.flv
- h8 ?. j/ K# U5 J2 r) S第50课-迁移学习-前沿.flv
" `! d1 x! c# H$ S! [5 I第51课-元学习.flv
4 `; T) P  z, i/ ?% @  ~. \第52课-自动机器学习.flv

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