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本课程基于李航老师的《统计学习方法(第2版)》的监督学习和无监督学习书本教学。
资源目录:
统计学习方法
┝━13 直播答疑
┝━Rec 0006.mp4
┝━00 学习第1章统计学习方法概论
┝━《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4
┝━《李航统计学习方法》导读.mp4
┝━《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4
┝━《统计学习方法》-绪论.mp4
┝━02 学习第3章k近邻
┝━《统计学习方法》-K近邻.mp4
┝━06 参加直播答疑
┝━直播答疑.mp4
┝━14 Week4作业讲解及代码公布
┝━EM 算法作业讲解.mp4
┝━提升方法作业.mp4
┝━15 学习第10章隐马尔科夫模型
┝━维特比算法.mp4
┝━前向算法.mp4
┝━隐马尔科夫模型.mp4
┝━07 Week2作业讲解及代码公布
┝━决策树自编程实现.mp4
┝━朴素贝叶斯自编程实现.mp4
┝━16 学习第11章条件随机场
┝━条件随机场.mp4
┝━拟牛顿法.mp4
┝━条件随机场的矩阵形式.mp4
┝━03 Week1作业讲解及代码公布
┝━感知机_sklearn实现.mp4
┝━贝叶斯估计作业.mp4
┝━感知机_自编程实现.mp4
┝━极大似然估计作业.mp4
┝━08 学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
┝━拉格朗日对偶性.mp4
┝━改进的迭代尺度法.mp4
┝━逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4
┝━课件.zip
┝━09 学习第7章支持向量机
┝━支持向量机xia.mp4
┝━支持向量机.mp4
┝━最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4
┝━01 学习第2章感知机
┝━《李航统计学习方法》感知机模型.mp4
┝━统计学习方法》随机梯度下降法.mp4
┝━《统计学习方法》算法收敛性.mp4
┝━04 学习第4章朴素贝叶斯法
┝━后验概率最大化.mp4
┝━贝叶斯估计.mp4
┝━朴素贝叶斯.mp4
┝━10 Week3作业讲解及代码公布
┝━支持向量机7.3.mp4
┝━逻辑斯谛回归作业.mp4
┝━支持向量机Sklearn.mp4
┝━支持向量机习题7.2.mp4
┝━11 学习第8章提升方法
┝━前向分步算法.mp4
┝━Adaboost训练误差.mp4
┝━提升方法.mp4
┝━05 学习第5章决策树
┝━决策树.mp4
┝━信息增益与基尼指数.mp4
┝━12 学习第9章EM算法及推广
┝━EM算法及其推广.mp4
┝━EM算法的导出.mp4
┝━高斯混合模型.mp4
┝━17 Week5作业讲解及代码公布
┝━条件随机场作业.mp4
┝━隐马尔可夫模型.mp4
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