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
第1课-机器学习简介.flv
第2课-机器学习基本思维.flv
第3课-机器学习数学基础.flv
0 u5 D/ |2 c5 G/ _第4课-有监督学习-线性回归.flv
+ C, s, C: x, ^* o7 f9 L# M6 |第5课-线性分类模型.flv
第6课-泛线性模型.flv
第7课-支持向量机-简介.flv
, d6 m+ Z* M" P) J3 g. ]  S( ~第8课-支持向量机-优化.flv
7 ?* G5 z# w  L8 U2 Q1 [1 s; Y第9课-支持向量机-核函数.flv
- c, @8 o, d6 }. U. ~第10课-人工神经网络.flv
第11课-反向传播算法.flv
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
! R; u# u1 B0 j; |+ y" X第15课-循环神经网络.flv
  V  S3 ]! _3 U2 X+ ?( o1 S# @第16课-决策树-信息论.flv
第17课-集成学习.flv
第18课-随机森林.flv
第19课-提升算法.flv
6 R# |) {  D- Y' ~. [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
第24课-学习排序.flv
第25课-搜索推荐系统前沿.flv
  Q( f2 ^' R- a, I6 \第26课-概率图模型.flv
. e' O, {8 e) d5 i& X第27课-马尔科夫图模型.flv
! `) _& d( U- E  P第28课-概率图模型推断.flv
第29课-无监督学习.flv
3 |2 f9 h+ \4 t) p第30课-PAC降维.flv
$ t3 d" t- e$ u+ h  b' e5 i- }第31课-EM算法.flv
第32课-深度无监督学习.flv
# x0 e; a5 H8 w第33课-自编码机.flv
第34课-学习理论-泛化误差.flv
第35课-学习理论-VC维.flv
第36课-模型选择.flv
第37课-强化学习简介.flv
第38课-动态规划法.flv
第39课-无模型价值估计.flv
$ X* e% K: A' P* d第40课-无模型强化学习.flv
2 e2 K) Z6 H- c& U* W第41课-价值函数近似算法.flv
第42课-策略梯度.flv
第43课-深度强化学习简介.flv
( c  t4 W4 n" A: g. q% _7 d第44课-生成式对抗网络.flv
5 }2 s; Z6 W* ~: K) `6 {- Q. s  k第45课深度强化学习简介2.flv
第46课-模仿学习.flv
第47课-多智体强化学习.flv
/ y) H, r+ g- F9 d第48课-多任务学习.flv
第49课-迁移学习-简介.flv
第50课-迁移学习-前沿.flv
第51课-元学习.flv
. z+ N' [1 \* K! s. \  d第52课-自动机器学习.flv
. \" |/ g  z. F9 x

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杨文帅

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