小象学院：机器学习算法精讲，秦曾昌老师主讲，掌握算...
课程文件目录：小象学院 秦老师机器学习算法精讲(价值799)
┣━━视频
┃ ┣━━01.机器学习中的数学基础.mp4
┃ ┣━━02.机器学习的数学基础.mp4
┃ ┣━━03.机器学习中的哲学.mp4
┃ ┣━━04.机器学习中的数学基础.mp4
┃ ┣━━05.经典机器学习模型.mp4
┃ ┣━━06.经典机器学习模型.mp4
┃ ┣━━07.经典机器学习模型.mp4
┃ ┣━━08.线性模型.mp4
┃ ┣━━09.线性模型.mp4
┃ ┣━━10.核方法.mp4
┃ ┣━━11.核方法.mp4
┃ ┣━━12.统计学习.mp4
┃ ┣━━13.统计学习.mp4
┃ ┣━━14.统计学习.mp4
┃ ┣━━15.统计学习.mp4
┃ ┣━━16.无监督学习.mp4
┃ ┣━━17.流形学习.mp4
┃ ┣━━18.概念学习.mp4
┃ ┣━━19.神经网络.mp4
┃ ┗━━20.强化学习.mp4
┗━━资料
┣━━2、机器学习的数学基础.pdf
┣━━3、机器学习的哲学.pdf
┣━━4、机器学习的数学基础.pdf
┣━━5、经典机器学习模型.pdf
┣━━6、经典机器学习模型.pdf
┣━━7.2、Guo-PRICAI.pdf
┣━━7、经典机器学习模型.pdf
┣━━8、线性模型.pdf
┣━━10、核方法.pdf
┣━━11、核方法.pdf
┣━━12、统计学习.pdf
┣━━16、无监督学习.pdf
┣━━第五课_代码.zip
┣━━资料.rar
┣━━lle.pdf
┣━━Logistic Regression.zip
┣━━Note_1_MachineLearningIntro.pdf
┣━━Note_13_MaxMargin.pdf
┣━━Note_14_Kernel.pdf
┣━━Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
┣━━Note_16_ EM.pdf
┣━━Note_17_Locally Linear Embedding.pdf
┣━━Note_2_Geometric Interpretation of Determinant.pdf
┣━━Note_3_LNorm.pdf
┣━━Note_4-GradientDescent.pdf
┣━━Note_5_NaiveBayes.pdf
┣━━Note_7_EnsembleLearning.pdf
┣━━Note_9_OLS.pdf
┣━━Note11_Lagrange.pdf
┣━━Note12_Lagrange2.pdf
┣━━probability ( MIT Bertsekas).pdf
┣━━probability ( MIT Bertsekas)(1).pdf
┗━━RandomForest.zip
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