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7月机器学习中的数学第二期

action 机器学习 2020-04-24 13:05:34 1286 0
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 7月机器学习中的数学第二期视频课程


现价值160+元 每个视频时长约两个多小时
│  第一课:微分学基本概念.mp4
│  第二课:微分学进阶.mp4
│  第三课:概率论简介.mp4
│  第四课:极大似然估计.mp4
│  第五课:线性代数基础.mp4
│  第六课:线性代数进阶.mp4
│  第七课:凸优化简介.mp4
│  第八课:优化的稳定性.mp4
│  第九课:从线性模型谈起的机器学习分类与回归.mp4
│  第十课:从信息论到工业界最爱的树模型.mp4
│  
└─课件与代码
    │  Bayesian Reasoning and Machine Learning.pdf
    │  ESLII.pdf
    │  Gaussian Processes for Machine Learning.pdf
    │  Information Theory, Inference, and Learning Algorithms.pdf
    │  Machine Learning-A Probabilistic Perspective.pdf
    │  matrix cookbook.pdf
    │  MLE.pdf
    │  Pattern Recognition and Machine Learning.pdf
    │  PRML中文版.pdf
    │  Python_SciPy_Cheat_Sheet_Linear_Algebra.pdf
    │  数学班第二期第8课代码示范.支持向量机.ipynb
    │  机器学习中的数学第二期 第1课微分学与梯度下降法.pdf
    │  机器学习中的数学第二期 第2课微分学进阶.pdf
    │  机器学习中的数学第二期 第5课-线性代数基础_.pdf
    │  机器学习中的数学第二期 第6课-线性代数进阶.pdf
    │  机器学习中的数学第二期 第7课凸优化简介.pdf
    │  机器学习中的数学第二期 第8课凸优化进阶.pdf
    │  机器学习中的数学第二期 第9课-机器学习分类问题与数学(上).pdf
    │  机器学习中的数学第二期 第10课-机器学习分类问题与数学(下).pdf
    │  机器学习中的数学第二期 机器学习数学 教材.rar
    │  
    ├─Lesson1_2 HW
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    │      p211.JPG
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    └─Lesson1_2作业 HW
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