七月在线机器学习
34.七月在线机器学习├─ML_3月机器学习在线班
│├─material
││├─4月19日晚的分享_黄高乐
││├┈1.1微积分与概率论.pdf
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││├┈10.1贝叶斯网络.pdf
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││├┈13.0主题模型_预习材料.pdf
││├┈13.主题模型.pdf
││├┈14.隐马尔科夫模型.pdf
││├┈2.1.1参数估计的评价准则.pdf
││├┈2.1参数估计与矩阵运算.pdf
││├┈2.参数估计与矩阵运算.pdf
││├┈2012.李航.统计学习方法.pdf
││├┈3.凸优化.pdf
││├┈4.1广义线性回归和对偶优化.pdf
││├┈5.梯度下降和拟牛顿.pdf
││├┈6.最大熵模型.pdf
││├┈7.聚类.pdf
││├┈8.决策树与随机森林.pdf
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│└─├─01 微积分与概率论基础
│└─├─02 参数估计与矩阵运算基础
│└─├─03 凸优化基础
│└─├─04广义线性回归和对偶优化
│└─├─05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
│└─├─06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
│└─├─07 聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）
│└─├─08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
│└─├─09 Adaboost
│└─├─10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
│└─├─11 支持向量机（最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO）
│└─├─12 EM、混合高斯模型
│└─├─12 衣服推荐系统
│└─├─13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
│└─├─14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
│└─├─16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
│└─├─17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
│└─├─18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
│└─├─19 变分推断方法
│└─└─20 知识图谱
├─ML_9月机器学习在线班
│├─8_9_随机森林_SVM
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│├─回归代码
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│├─基础补习-概率-台湾大学叶柄成
││├─第八周
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││├─第七周
││├─第三周
││├─第四周
││├─第五周
││└─课堂讲义
│├─课程ppt
││├┈1.1微积分与概率论.pdf
││├┈1.微积分与概率论原.pdf
││├┈10.降维.pdf
││├┈11.聚类.pdf
││├┈12.提升.pdf
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││├┈15.主题模型.pdf
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││├┈18.条件随机场.pdf
││├┈19_20_神经网络.pdf
││├┈2.1数理统计与参数估计.pdf
││├┈3.1矩阵运算.pdf
││├┈4.凸优化.pdf
││├┈5.1回归.pdf
││├┈6.1梯度下降和拟牛顿.pdf
││├┈7.1最大熵模型.pdf
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││├┈探秘2016校招笔试面试.pdf
││├┈凸优化_CN.pdf
││└┈凸优化_EN.pdf
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│├┈1.微积分和概率论.mp4
│├┈10.降维.mp4
│├┈11.聚类.mp4
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│├┈13.贝叶斯网络.mp4
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│├┈14.EM算法重制完整版.mp4
│├┈15.主题模型.mp4
│├┈16.采样.mp4
│├┈17.HMM.mp4
│├┈18.条件随机场.mp4
│├┈19.人工神经网络.mp4
│├┈2.数理统计与参数估计.mp4
│├┈20.CNN&RNN.mp4
│├┈3.矩阵运算.mp4
│├┈4.凸优化.mp4
│├┈5.回归.mp4
│├┈6.梯度下降和拟牛顿.mp4
│├┈7.最大熵模型.mp4
│├┈8.随机森林.mp4
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├─ML_机器学习其他资料
│├─2014斯坦福大学机器学习mkv视频
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││├┈1 - 1 - Welcome (7 min).mkv
││├┈1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv
││├┈1 - 3 - Supervised Learning (12 min).mkv
││├┈1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv
││├┈10 - 1 - Deciding What to Try Next (6 min).mkv
││├┈10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv
││├┈10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mkv
││├┈10 - 4 - Diagnosing Bias vs. Variance (8 min).mkv
││├┈10 - 5 - Regularization and Bias_Variance (11 min).mkv
││├┈10 - 6 - Learning Curves (12 min).mkv
││├┈10 - 7 - Deciding What to Do Next Revisited (7 min).mkv
││├┈11 - 1 - Prioritizing What to Work On (10 min).mkv
││├┈11 - 2 - Error Analysis (13 min).mkv
││├┈11 - 3 - Error Metrics for Skewed Classes (12 min).mkv
││├┈11 - 4 - Trading Off Precision and Recall (14 min).mkv
││├┈11 - 5 - Data For Machine Learning (11 min).mkv
││├┈12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv
││├┈12 - 2 - Large Margin Intuition (11 min).mkv
││├┈12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv
││├┈12 - 4 - Kernels I (16 min).mkv
││├┈12 - 5 - Kernels II (16 min).mkv
││├┈12 - 6 - Using An SVM (21 min).mkv
││├┈13 - 1 - Unsupervised Learning_ Introduction (3 min).mkv
││├┈13 - 2 - K-Means Algorithm (13 min).mkv
││├┈13 - 3 - Optimization Objective (7 min)(1).mkv
││├┈13 - 3 - Optimization Objective (7 min).mkv
││├┈13 - 4 - Random Initialization (8 min).mkv
││├┈13 - 5 - Choosing the Number of Clusters (8 min).mkv
││├┈14 - 1 - Motivation I_ Data Compression (10 min).mkv
││├┈14 - 2 - Motivation II_ Visualization (6 min).mkv
││├┈14 - 3 - Principal Component Analysis Problem Formulation (9 min).mkv
││├┈14 - 4 - Principal Component Analysis Algorithm (15 min).mkv
││├┈14 - 5 - Choosing the Number of Principal Components (11 min).mkv
││├┈14 - 6 - Reconstruction from Compressed Representation (4 min).mkv
││├┈14 - 7 - Advice for Applying PCA (13 min).mkv
││├┈15 - 1 - Problem Motivation (8 min).mkv
││├┈15 - 2 - Gaussian Distribution (10 min).mkv
││├┈15 - 3 - Algorithm (12 min).mkv
││├┈15 - 4 - Developing and Evaluating an Anomaly Detection System (13 min).mkv
││├┈15 - 5 - Anomaly Detection vs. Supervised Learning (8 min).mkv
││├┈15 - 6 - Choosing What Features to Use (12 min).mkv
││├┈15 - 7 - Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mkv
││├┈15 - 8 - Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mkv
││├┈16 - 1 - Problem Formulation (8 min).mkv
││├┈16 - 2 - Content Based Recommendations (15 min).mkv
││├┈16 - 3 - Collaborative Filtering (10 min).mkv
││├┈16 - 4 - Collaborative Filtering Algorithm (9 min).mkv
││├┈16 - 5 - Vectorization_ Low Rank Matrix Factorization (8 min).mkv
││├┈16 - 6 - Implementational Detail_ Mean Normalization (9 min).mkv
││├┈17 - 1 - Learning With Large Datasets (6 min).mkv
││├┈17 - 2 - Stochastic Gradient Descent (13 min).mkv
││├┈17 - 3 - Mini-Batch Gradient Descent (6 min).mkv
││├┈17 - 4 - Stochastic Gradient Descent Convergence (12 min).mkv
││├┈17 - 5 - Online Learning (13 min).mkv
││├┈17 - 6 - Map Reduce and Data Parallelism (14 min).mkv
││├┈18 - 1 - Problem Description and Pipeline (7 min).mkv
││├┈18 - 2 - Sliding Windows (15 min).mkv
││├┈18 - 3 - Getting Lots of Data and Artificial Data (16 min).mkv
││├┈18 - 4 - Ceiling Analysis_ What Part of the Pipeline to Work on Next (14 min).mkv
││├┈19 - 1 - Summary and Thank You (5 min).mkv
││├┈2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv
││├┈2 - 2 - Cost Function (8 min).mkv
││├┈2 - 3 - Cost Function - Intuition I (11 min).mkv
││├┈2 - 4 - Cost Function - Intuition II (9 min).mkv
││├┈2 - 5 - Gradient Descent (11 min).mkv
││├┈2 - 6 - Gradient Descent Intuition (12 min).mkv
││├┈2 - 7 - GradientDescentForLinearRegression(6 min).mkv
││├┈2 - 8 - What_s Next (6 min).mkv
││├┈3 - 1 - Matrices and Vectors (9 min).mkv
││├┈3 - 2 - Addition and Scalar Multiplication (7 min).mkv
││├┈3 - 3 - Matrix Vector Multiplication (14 min).mkv
││├┈3 - 4 - Matrix Matrix Multiplication (11 min).mkv
││├┈3 - 5 - Matrix Multiplication Properties (9 min).mkv
││├┈3 - 6 - Inverse and Transpose (11 min).mkv
││├┈4 - 1 - Multiple Features (8 min).mkv
││├┈4 - 2 - Gradient Descent for Multiple Variables (5 min).mkv
││├┈4 - 3 - Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling (9 min).mkv
││├┈4 - 4 - Gradient Descent in Practice II - Learning Rate (9 min).mkv
││├┈4 - 5 - Features and Polynomial Regression (8 min).mkv
││├┈4 - 6 - Normal Equation (16 min).mkv
││├┈4 - 7 - Normal Equation Noninvertibility (Optional) (6 min).mkv
││├┈5 - 1 - Basic Operations (14 min).mkv
││├┈5 - 2 - Moving Data Around (16 min).mkv
││├┈5 - 3 - Computing on Data (13 min).mkv
││├┈5 - 4 - Plotting Data (10 min).mkv
││├┈5 - 5 - Control Statements_ for, while, if statements (13 min).mkv
││├┈5 - 6 - Vectorization (14 min).mkv
││├┈5 - 7 - Working on and Submitting Programming Exercises (4 min).mkv
││├┈6 - 1 - Classification (8 min).mkv
││├┈6 - 2 - Hypothesis Representation (7 min).mkv
││├┈6 - 3 - Decision Boundary (15 min).mkv
││├┈6 - 4 - Cost Function (11 min).mkv
││├┈6 - 5 - Simplified Cost Function and Gradient Descent (10 min).mkv
││├┈6 - 6 - Advanced Optimization (14 min).mkv
││├┈6 - 7 - Multiclass Classification_ One-vs-all (6 min).mkv
││├┈7 - 1 - The Problem of Overfitting (10 min).mkv
││├┈7 - 2 - Cost Function (10 min).mkv
││├┈7 - 3 - Regularized Linear Regression (11 min).mkv
││├┈7 - 4 - Regularized Logistic Regression (9 min).mkv
││├┈8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv
││├┈8 - 2 - Neurons and the Brain (8 min).mkv
││├┈8 - 3 - Model Representation I (12 min).mkv
││├┈8 - 4 - Model Representation II (12 min).mkv
││├┈8 - 5 - Examples and Intuitions I (7 min).mkv
││├┈8 - 6 - Examples and Intuitions II (10 min).mkv
││├┈8 - 7 - Multiclass Classification (4 min).mkv
││├┈9 - 1 - Cost Function (7 min).mkv
││├┈9 - 2 - Backpropagation Algorithm (12 min).mkv
││├┈9 - 3 - Backpropagation Intuition (13 min).mkv
││├┈9 - 4 - Implementation Note_ Unrolling Parameters (8 min).mkv
││├┈9 - 5 - Gradient Checking (12 min).mkv
││├┈9 - 6 - Random Initialization (7 min).mkv
││├┈9 - 7 - Putting It Together (14 min).mkv
││└┈9 - 8 - Autonomous Driving (7 min).mkv
│├─机器学习导论_42_上海交大(张志华)
││├┈1 基本概念.mp4
││├┈10 核定义.mp4
││├┈11 正定核性质.mp4
││├┈12 正定核应用.mp4
││├┈13 核主元分析.mp4
││├┈14 主元分析.mp4
││├┈15 主坐标分析.mp4
││├┈16 期望最大算法.mp4
││├┈17 概率PCA.mp4
││├┈18 最大似然估计方法.mp4
││├┈19 EM算法收敛性.mp4
││├┈2 随机向量.mp4
││├┈20 MDS方法.mp4
││├┈21 MDS中加点方法.mp4
││├┈22 矩阵次导数.mp4
││├┈23 矩阵范数.mp4
││├┈24 次导数.mp4
││├┈25 spectral clustering.mp4
││├┈26 K-means algorithm.mp4
││├┈27 Matr-x Completion.mp4
││├┈28 Fisher判别分析.mp4
││├┈29 谱聚类1 .mp4
││├┈3 随机向量性质.mp4
││├┈30 谱聚类2.mp4
││├┈31 Computational Methods1.mp4
││├┈32 Computational Methods2.mp4
││├┈33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
││├┈34 Kernel FDA.mp4
││├┈35 Linear classification1.mp4
││├┈36 Linear classification2.mp4
││├┈37 Naive Bayes方法.mp4
││├┈38 Support Vector Machines1.mp4
││├┈39 Support Vector Machines2.mp4
││├┈4 多元高斯分布.mp4
││├┈40 SVM.mp4
││├┈41 Boosting1.mp4
││├┈42 Boosting2.mp4
││├┈5 分布性质.mp4
││├┈6 条件期望.mp4
││├┈7 多项式分布.mp4
││├┈8 多元高斯分布及应用.mp4
││└┈9 渐近性质.mp4
│├─机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)
││├┈1 - 1 - Course Introduction (10-58)(1).mp4
││├┈1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp4
││├┈1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56)(1).mp4
││├┈1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45)(1).mp4
││├┈1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21)(1).mp4
││├┈10 - 1 - Logistic Regression Problem (14-33).mp4
││├┈10 - 2 - Logistic Regression Error (15-58).mp4
││├┈10 - 3 - Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp4
││├┈10 - 4 - Gradient Descent (19-18)(1).mp4
││├┈11 - 1 - Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4
││├┈11 - 2 - Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4
││├┈11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp4
││├┈11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35).mp4
││├┈12 - 1 - Quadratic Hypothesis (23-47).mp4
││├┈12 - 2 - Nonlinear Transform (09-52).mp4
││├┈12 - 3 - Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4
││├┈12 - 4 - Structured Hypothesis Sets (09-36).mp4
││├┈13 - 1 - What is Overfitting- (10-45).mp4
││├┈13 - 2 - The Role of Noise and Data Size (13-36).mp4
││├┈13 - 3 - Deterministic Noise (14-07).mp4
││├┈13 - 4 - Dealing with Overfitting (10-49).mp4
││├┈14 - 1 - Regularized Hypothesis Set (19-16).mp4
││├┈14 - 2 - Weight Decay Regularization (24-08).mp4
││├┈14 - 3 - Regularization and VC Theory (08-15).mp4
││├┈14 - 4 - General Regularizers (13-28).mp4
││├┈15 - 1 - Model Selection Problem (16-00).mp4
││├┈15 - 2 - Validation (13-24).mp4
││├┈15 - 3 - Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp4
││├┈15 - 4 - V-Fold Cross Validation (10-41).mp4
││├┈16 - 1 - Occam-s Razor (10-08).mp4
││├┈16 - 2 - Sampling Bias (11-50).mp4
││├┈16 - 3 - Data Snooping (12-28).mp4
││├┈16 - 4 - Power of Three (08-49).mp4
││├┈2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp4
││├┈2 - 2 - Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp4
││├┈2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37).mp4
││├┈2 - 4 - Non-Separable Data (12-55).mp4
││├┈3 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26).mp4
││├┈3 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12).mp4
││├┈3 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09).mp4
││├┈3 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13).mp4
││├┈4 - 1 - Learning is Impossible- (13-32).mp4
││├┈4 - 2 - Probability to the Rescue (11-33).mp4
││├┈4 - 3 - Connection to Learning (16-46).mp4
││├┈4 - 4 - Connection to Real Learning (18-06).mp4
││├┈5 - 1 - Recap and Preview (13-44).mp4
││├┈5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26).mp4
││├┈5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17).mp4
││├┈5 - 4 - Break Point (07-44).mp4
││├┈6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18).mp4
││├┈6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4
││├┈6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4
││├┈6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01).mp4
││├┈7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10).mp4
││├┈7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4
││├┈7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp4
││├┈7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13).mp4
││├┈8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01).mp4
││├┈8 - 2 - Error Measure (15-10).mp4
││├┈8 - 3 - Algorithmic Error Measure (13-46).mp4
││├┈8 - 4 - Weighted Classification (16-54).mp4
││├┈9 - 1 - Linear Regression Problem (10-08).mp4
││├┈9 - 2 - Linear Regression Algorithm (20-03).mp4
││├┈9 - 3 - Generalization Issue (20-34).mp4
││└┈9 - 4 - Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp4
│├─机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)
││├─01_Linear_Support_Vector_Machine
││├─02_Dual_Support_Vector_Machine
││├─03_Kernel_Support_Vector_Machine
││├─04_Soft-Margin_Support_Vector_Machine
││├─05_Kernel_Logistic_Regression
││├─06_Support_Vector_Regression
││├─07_Blending_and_Bagging
││├─08_Adaptive_Boosting
││├─09_Decision_Tree
││├─10_Random_Forest
││├─11_Gradient_Boosted_Decision_Tree
││├─12_Neural_Network
││├─13_Deep_Learning
││├─14_Radial_Basis_Function_Network
││├─15_Matrix_Factorization
││└─16_Finale
│├─炼数成金-机器学习
││├─第1课 机器学习概论
││├─第2课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测
││├─第3课 岭回归，Lasso，变量选择技术。案例：凯撒密码破译
││├─资料
││├┈机器学习第10周.rar
││├┈机器学习第11周.rar
││├┈机器学习第4周.rar
││├┈机器学习第5周.rar
││├┈机器学习第6周.rar
││├┈机器学习第7周.rar
││├┈机器学习第8周.rar
││├┈机器学习第9周.rar
││└┈解压密码.TXT
│├─龙星计划_机器学
││├┈Lecture01（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture02（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture03（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture04（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture05（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture06（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture07（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
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││├┈Lecture09（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture10（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture11（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture12（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture13（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture14（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
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││├┈Lecture16（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture17（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture18（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││├┈Lecture19_r（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
││└┈下载之前必看！更多视频资料下载目录.docx
│├─模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)
││├┈01.概述.flv
││├┈02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.flv
││├┈03.聚类分析的概念、相似性测度.flv
││├┈04.相似性测度（二）.flv
││├┈05.类间距离、准则函数.flv
││├┈06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法.flv
││├┈07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法.flv
││├┈08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法.flv
││├┈09.聚类算法实验.flv
││├┈10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.flv
││├┈11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.flv
││├┈12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.flv
││├┈13.一般情况下的判别函数权矢量算法.flv
││├┈14.非线性判别函数.flv
││├┈15.最近邻方法.flv
││├┈16.感知器算法实验.flv
││├┈17.最小误判概率准则.flv
││├┈18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.flv
││├┈19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.flv
││├┈20.Neyman—Pearson判决、实例.flv
││├┈21.概述、矩法估计、最大似然估计.flv
││├┈22.贝叶斯估计.flv
││├┈23.贝叶斯学习.flv
││├┈24.概密的窗函数估计方法.flv
││├┈25.有限项正交函数级数逼近法.flv
││├┈26.错误率估计.flv
││├┈27.小结.flv
││├┈28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.flv
││├┈29.概述、类别可分性判据（一）.flv
││├┈30.类别可分性判据（二）.flv
││├┈31.基于可分性判据的特征提取.flv
││├┈32.离散KL变换与特征提取.flv
││├┈33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.flv
││├┈34.特征选择中的直接挑选法.flv
││└┈35.综合实验-图像中的字符识别.flv
│├─统计机器学习_41_上海交大(张志华)
││├┈01 概率基础.mp4
││├┈02 随机变量1.mp4
││├┈03 随机变量2.mp4
││├┈04 高斯分布.mp4
││├┈05 高斯分布例子.mp4
││├┈06 连续分布.mp4
││├┈07 jeffrey prior.mp4
││├┈08 scale mixture pisribarin.mp4
││├┈09 statistic interence.mp4
││├┈10 Laplace 变换.mp4
││├┈11 多元分布定义.mp4
││├┈12 概率变换.mp4
││├┈13 Jacobian.mp4
││├┈14 Wedge production.mp4
││├┈15 Wishart 分布.mp4
││├┈16 多元正态分布.mp4
││├┈17 统计量.mp4
││├┈18 矩阵元Beta分布.mp4
││├┈19 共轭先验性质.mp4
││├┈20 统计量 充分统计量.mp4
││├┈21 指数值分布.mp4
││├┈22 Entropy.mp4
││├┈23 KL distance.mp4
││├┈24 Properties.mp4
││├┈25 概率不等式1.mp4
││├┈26 概率不等式2.mp4
││├┈27 概率不等式1.mp4
││├┈28 概率不等式2.mp4
││├┈29 概率不等式3.mp4
││├┈30 John 引理.mp4
││├┈31 概率不等式.mp4
││├┈32 随机投影.mp4
││├┈33 Stochastic Convergence-概念.mp4
││├┈34 Stochastic Convergence-性质.mp4
││├┈35 Stochastic Convergence-应用.mp4
││├┈36 EM算法1.mp4
││├┈37 EM算法2.mp4
││├┈38 EM算法3.mp4
││├┈39 Bayesian Classification.mp4
││├┈40 Markov Chain Monte carlo1.mp4
││└┈41 Markov Chain Monte carlo2.mp4
│└┈南京大学周志华老师的一个讲普适机器学习的ppt【精品-ppt】.ppt
├─ML_机器学习应用班
│├─第八课
││└┈8.mp4
│├─第二课
││├┈应用班2_1_1h44min.mp4
││└┈应用班第二课第二部分.mp4
│├─第九课
││├┈9-1.mp4
││└┈9-2.mp4
│├─第六课
││├┈6-1.mp4
││└┈6-2.mp4
│├─第七课
││├┈7-1.flv
││└┈7-2.mp4
│├─第三课
││└┈应用班第三节课.mp4
│├─第十课
││└┈10.mp4
│├─第四课
││├┈第二部分.mp4
││└┈应用班第四节课1_1h44_33.mp4
│├─第五课
││├┈5-1.mp4
││└┈5-2.mp4
│├─第一课
││├┈第一课.mp4
││└┈机器学习应用班第1课数学基础 (1).pdf
│└┈机器学习应用班资料.zip
├─算法_10月机器学习算法班
│├─ppt
││├┈Thumbs.db
││├┈十月算法班第10讲：推荐系统.pdf
││├┈十月算法班第11讲：CTR预估.pdf
││├┈十月算法班第12讲：聚类和社交网络算法-10月机器学习算法班.pdf
││├┈十月算法班第13讲：机器学习算法之图模型初步.pdf
││├┈十月算法班第15讲：主体模型.pdf
││├┈十月算法班第16讲：人工神经网络.pdf
││├┈十月算法班第17讲：计算机视觉与卷积神经网络.pdf
││├┈十月算法班第18讲：循环神经网络与自然语言处理.pdf
││├┈十月算法班第19讲：深度学习框架与应用.pdf
││├┈十月算法班第1讲.pdf
││├┈十月算法班第20讲：采样与变分.pdf
││├┈十月算法班第2讲.pdf
││├┈十月算法班第3讲：凸优化初步.pdf
││├┈十月算法班第4节：最大熵模型与EM.pdf
││├┈十月算法班第5讲：决策树随机森林.pdf
││├┈十月算法班第8讲：机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
││└┈十月算法班第9讲：机器学习调优与融合.pdf
│├─源码
││├┈Image_seg.zip
││└┈课程PPT与代码.zip
│├┈01.第1课 概率论与数理统计.mkv
│├┈02.第2课 矩阵和线性代数.mkv
│├┈03.第3课 凸优化.mkv
│├┈04.第4课 回归.mkv
│├┈05.第5课 决策树、随机森林.mkv
│├┈06.第6课 SVM.mkv
│├┈07.第7课 最大熵与EM算法.mkv
│├┈08.第8课 特征工程.mkv
│├┈09.第9课 模型调优.mkv
│├┈10.第10课 推荐系统.mkv
│├┈11.第11课 从分类到CTR预估.mkv
│├┈12.第12课 聚类.mkv
│├┈13.第13课 贝叶斯网络.mkv
│├┈14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mkv
│├┈15.第15课 主题模型.mkv
│├┈16.第16课 采样与变分.mkv
│├┈17.第17课 人工神经网络.mkv
│├┈18.第18课 深度学习之CNN.mkv
│├┈19.第19课 深度学习之RNN.mkv
│└┈20.第20课 深度学习实践.mkv
└─算法_4月机器学习算法班
└─├─(01)机器学习与相关数学初步
└─│├┈(1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
└─│└┈(1)机器学习与相关数学初步.avi
└─├─(02)数理统计与参数估计
└─│├┈(2)数理统计与参数估计.avi
└─│└┈(2)数理统计与参数估计.pdf
└─├─(03)矩阵分析与应用
└─│├┈(3)矩阵分析与应用.avi
└─│└┈(3)矩阵分析与应用.pdf
└─├─(04)凸优化初步
└─│├┈(4)凸优化初步.avi
└─│└┈(4)凸优化初步.pdf
└─├─(05)回归分析与工程应用
└─│├─课件和数据及代码
└─│└┈(5)回归分析与工程应用.avi
└─├─(06)特征工程
└─│├─课件与数据及代码
└─│└┈(6)特征工程.avi
└─├─(07)工作流程与模型调优
└─│├┈(7)工作流程与模型调优.avi
└─│└┈(7)工作流程与模型调优.zip
└─├─(08)最大熵模型与EM算法
└─│├┈(8)最大熵模型与EM算法.avi
└─│└┈(8)最大熵模型与EM算法.pdf
└─├─(09)推荐系统与应用
└─│├─(9)推荐系统与应用
└─│└┈(9)推荐系统与应用.avi
└─├─(10)聚类算法与应用
└─│├┈(10)聚类算法与应用.avi
└─│└┈(10)聚类算法与应用.pdf
└─├─(11)决策树随机森林和adaboost
└─│├─代码
└─│├┈(11)决策树随机森林adaboost.avi
└─│└┈(11)决策树随机森林adaboost.pdf
└─├─(12)SVM
└─│├─(补充材料1)SVM补充视频
└─│├─(补充材料2)SVM的Python程序代码
└─│├┈(12)SVM.avi
└─│├┈(12)SVM.pdf
└─│└┈(12)支持向量机.ipynb
└─├─(13)贝叶斯方法
└─│├┈(13)贝叶斯方法.avi
└─│├┈(13)贝叶斯方法.pdf
└─│└┈naive_bayes-master.zip
└─├─(14)主题模型
└─│├┈(14)主题模型.avi
└─│├┈(14)主题模型.pdf
└─│├┈(补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
└─│├┈(补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf
└─│└┈LDAClassify.zip
└─├─(15)贝叶斯推理采样与变分
└─│├┈(15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf
└─│├┈(15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
└─│└┈gibbsGauss.py
└─├─(16)人工神经网络
└─│├┈(16)人工神经网络.avi
└─│├┈(16)人工神经网络.pdf
└─│└┈Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
└─├─(17)卷积神经网络
└─│├┈(17)卷积神经网络.avi
└─│└┈(17)卷积神经网络.pdf
└─├─(18)循环神经网络与LSTM
└─│├┈(18)循环神经网络和LSTM.avi
└─│└┈(18)循环神经网络与LSTM.pdf
└─├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
└─│├┈(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.avi
└─│└┈(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
└─├─(20)贝叶斯网络和HMM
└─│├┈(20)贝叶斯网络和HMM.avi
└─│└┈(20)贝叶斯网络和HMM.pdf
└─└─(额外补充)词嵌入word embedding
└─└─├┈(额外补充)词嵌入word embedding.avi
└─└─└┈(额外补充)词嵌入原理及应用简介.pdf
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