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- file:(5.1)--第五章聚类.pdf
- file:(8.1)--第六章Logistic回归.pdf
- file:(14.1)--第14讲计算学习理论.pdf
- file:(1.1)--概述-20190919.pdf
- file:(2.1)--第一章统计学习及监督学习概论-2019.pdf
- file:[5.4.1]--3.2原型聚类学习向量算法.mp4
- file:[5.2.1]--2.性能度量.srt
- file:[7.5.1]--4.决策树的减枝.mp4
- file:[7.2.1]--1.决策树模型与学习基本概念.srt
- file:[8.4.1]--3.模型学习的最优化方法.srt
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- folder:{1}--课程
- folder:{7}--第七章决策树和随机森林
- folder:{8}--第八章逻辑斯谛回归与最大熵模型
- folder:{16}--第十六章条件随机场
- folder:{17}--第十七章概率图模型的学习与推断
- folder:{20}--第二十章深度学习优化方法
- folder:{13}--第十三章EM算法及混合高斯模型
- folder:{10}--第十章核方法与非线性SVM
- folder:{3}--第三章模型性能评估
- folder:{6}--第六章贝叶斯分类器及图模型
- folder:{18}--第十八章神经网络和深度学习
- folder:{4}--3.2原型聚类学习向量算法
- folder:{3}--2.信息量和熵
- folder:{2}--1.决策树模型与学习基本概念
- folder:{6}--5.CART算法
- folder:{4}--3.条件随机场的计算问题
- folder:{2}--1.概率无向图模型
- folder:{3}--2.概率近似正确学习理论
- folder:{2}--1.计算学习理论的基础知识
- folder:{4}--3.有限假设空间
- folder:{2}--1.精确推断法：变量消去法和信念传播法
- folder:{3}--2.近似推断法：MCMC和变分推断
- folder:{5}--5.机器学习和统计学习的关系
- folder:{3}--3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异
- folder:{7}--7.大数据机器学习的主要特点
- folder:{2}--2.神经网络优化的挑战
- folder:{5}--4.EM算法在高斯混合模型学习中的应用
- folder:{3}--2.核函数和非线性支持向量机
- folder:{2}--2.计算图形式的反向传播算法
- folder:{3}--3.深度学习的正则化方法（一）
- folder:{1}--1.深度学习简介和架构设计
- folder:{10}--10.偏差和方差
- folder:{7}--7.代价敏感错误率
- folder:{5}--4.核化线性降维
- folder:{5}--5.半朴素贝叶斯分类器
- folder:{6}--6.贝叶斯网络结构学习推断
- folder:{3}--3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）
- folder:{7}--svm相关拓展资料
- folder:{2}--2.Adaboost算法的训练误差分析
- folder:{1}--1.提升方法Adaboost算法
- folder:{8}--8.过拟合与模型选择
- folder:{6}--6.没有免费的午餐定理
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