斯坦福公开课-机器学习

1. 【第十四集】主成分分析法.mp4299.39 MB
2. 【第十五集】奇异值分解.mp4288.96 MB
3. 【第八集】顺序最小优化算法.mp4288.81 MB
4. 【第十八集】线性二次型调节 控制.mp4286.39 MB
5. 【第二十集】策略搜索.mp4284.67 MB
6. 【第十九集】微分动态规划.mp4284.36 MB
7. 【第十三集】高斯混合模型.mp4279.66 MB
8. 【第十七集】离散与维数灾难.mp4278.31 MB
9. 【第九集】经验风险最小化.mp4277.33 MB
10. 【第十二集】K-means算法.mp4277.3 MB
11. 【第十六集】马尔可夫决策过程.mp4272.74 MB
12. 【第五集】生成学习算法.mp4252.14 MB
13. 【第十一集】贝叶斯统计正则化.mp4247.55 MB
14. 【第三集】欠拟合与过拟合概念.mp4243.83 MB
15. 【第四集】牛顿方法.mp4243.31 MB
16. 【第一集】机器学习的动机与应用.mp4230.45 MB
17. 【第十集】特征选择.mp4219.81 MB
18. 【第七集】最优间隔分类器问题.mp4197.85 MB
19. 【第六集】朴素贝叶斯.mp4192.73 MB
20. 【第二集】监督学习应用与梯度下降.mp4173.33 MB
21. MachineLearningAllMaterials.zip11.27 MB