机器学习典藏课程 机器学及其matlab实现—从基础到实践 国内外其他机器学习课程包,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

资源详情

                      
===========

├<国外机器学习>
│ ├
│ │ ├Hello World - Machine Learning Recipes #1.mp4
│ │ ├Let’s Write a Pipeline - Machine Learning Recipes #4.mp4
│ │ ├Machine Learning over Coffee with a Googler.mp4
│ │ ├Visualizing a Decision Tree - Machine Learning Recipes #2.mp4
│ │ ├What Makes a Good Feature- - Machine Learning Recipes #3.mp4
│ │ ├<英文字幕>
│ │ │ ├Hello World - Machine Learning Recipes #1.srt
│ │ │ ├Let us Write a Pipeline - Machine Learning Recipes #4.srt
│ │ │ ├Machine Learning over Coffee with a Googler.srt
│ │ │ ├Visualizing a Decision Tree - Machine Learning Recipes #2.srt
│ │ │ └What Makes a Good Feature - Machine Learning Recipes #3.srt
│ │ ├<中文字幕>
│ │ │ └Hello World - Machine Learning Recipes #1_chs.srt
│ ├
│ │ ├cs229-lecture01.mp4
│ │ ├cs229-lecture02.mp4
│ │ ├cs229-lecture03.mp4
│ │ ├cs229-lecture04.mp4
│ │ ├cs229-lecture05.mp4
│ │ ├cs229-lecture06.mp4
│ │ ├cs229-lecture07.mp4
│ │ ├cs229-lecture08.mp4
│ │ ├cs229-lecture09.mp4
│ │ ├cs229-lecture10.mp4
│ │ ├cs229-lecture11.mp4
│ │ ├cs229-lecture12.mp4
│ │ ├cs229-lecture13.mp4
│ │ ├cs229-lecture14.mp4
│ │ ├cs229-lecture15.mp4
│ │ ├cs229-lecture16.mp4
│ │ ├cs229-lecture17.mp4
│ │ ├cs229-lecture18.mp4
│ │ ├cs229-lecture19.mp4
│ │ ├cs229-lecture20.mp4
│ │ └MachineLearningAllMaterials.zip
│ ├<斯坦福大学-机器学习课程-中英字幕>
│ │ ├[斯坦福大学-机器学习课程].materials.rar
│ │ ├10特征选择.mp4
│ │ ├11贝叶斯统计正则化.mp4
│ │ ├12K-means算法.mp4
│ │ ├13高斯混合模型.mp4
│ │ ├14主成分分析法.mp4
│ │ ├15奇异值分解.mp4
│ │ ├16马尔可夫决策过程.mp4
│ │ ├17离散与维数灾难.mp4
│ │ ├18线忄生二次型调节控制.mp4
│ │ ├19微分动态规划.mp4
│ │ ├1机器学习的动机与应用.mp4
│ │ ├20策略搜索.mp4
│ │ ├2监督学习应用.梯度下降.mp4
│ │ ├3欠拟合与过拟合的概念.mp4
│ │ ├4牛顿方法.mp4
│ │ ├5生成学习算法.mp4
│ │ ├6朴素贝叶斯算法.mp4
│ │ ├7最优间隔分类器问题.mp4
│ │ ├8顺序最小优化算法.mp4
│ │ └9经验风险最小化.mp4
├<机器学及其matlab实现—从基础到实践>
│ ├<第八周>
│ │ ├Class_8.mp4
│ │ ├Class_8.pdf
│ │ ├Class_8_Code.rar
│ │ ├MacOS_precompiled-WITHOUT_SOURCE-v0.02.tar
│ │ └Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02-.zip
│ ├<第二周>
│ │ ├Class_2.mp4
│ │ ├Class_2.pdf
│ │ └Class_2_Code.rar
│ ├<第九周>
│ │ ├Class_9.mp4
│ │ ├Class_9.pdf
│ │ └Class_9_Code.rar
│ ├<第六周>
│ │ ├Class_6.mp4
│ │ ├Class_6.pdf
│ │ └Class_6_Code.rar
│ ├<第七周>
│ │ ├Class_7.mp4
│ │ ├Class_7.pdf
│ │ └Class_7_Code.rar
│ ├<第三周>
│ │ ├Class_3.mp4
│ │ ├Class_3.pdf
│ │ ├Class_3_Code.rar
│ │ └Homework_Dataset.rar
│ ├<第十二周>
│ │ ├Class_12.mp4
│ │ ├Class_12.pdf
│ │ └Class_12_Code.rar
│ ├<第十三周>
│ │ ├Class_13.mkv
│ │ ├Class_13.pdf
│ │ ├Class_13_Code.rar
│ │ └References.rar
│ ├<第十一周>
│ │ ├Class_11.mkv
│ │ ├Class_11.pdf
│ │ └Class_11_Code.rar
│ ├<第十周>
│ │ ├Class_10.mp4
│ │ ├Class_10.pdf
│ │ └Class_10_Code.rar
│ ├<第四周>
│ │ ├Class_4.mp4
│ │ ├Class_4.pdf
│ │ ├Class_4_Code.rar
│ │ └Homework_Dataset.rar
│ ├<第五周>
│ │ ├Class_5.mp4
│ │ ├Class_5.pdf
│ │ └Class_5_Code.rar
│ ├<第一周>
│ │ ├Class_1.mp4
│ │ ├Class_1.pdf
│ │ ├Class_1_Code.rar
│ │ └MATLAB揭秘.pdf
├<其他参考>
│ ├<25种人工神经网络模型matlab源码>
│ │ ├chapter12.png
│ │ ├c