新升级第三代机器学习教程 流形强化概念神经网络机器学习

新升级第三代机器学习课程

流形学习+强化学习+概念学习+神经网络+机器学习+课程答疑

简介

全新升级第三代机器学习升级课程，融汇了最新总结的流形学习，强化学习，概念学习及神经网络课程，全新升级的机器学习等一系列课程，还对于有难度的章节和课程部分安排了课程答疑，以便汇总各类同学们学习中非常容易遇到的问题，帮助大家提高学习质量。同时课程为同学们提供了全面的课程配套学习资料，这样在结合视频课程学习，文档学习以及课程的答疑，相信同学们一定可以将机器学习这块技术难点攻克下来。

资源目录

├─1、机器学习的数学基础.flv

├─2、机器学习的数学基础.flv

├─3、机器学习的哲学.flv

├─4 、机器学习的数学基础..flv

├─5、经典机器学习模型.flv

├─6、经典机器学习模型.flv

├─7、经典机器学习模型.flv

├─8、线性模型.flv

├─9、线性模型.flv

├─10、核方法.flv

├─11、核方法.flv

├─12、统计学习.flv

├─13、统计学习.flv

├─14、统计学习.flv

├─15、统计学习.flv

├─16、无监督学习.flv

├─17、流形学习.flv

├─18、概念学习.flv

├─19、神经网络.flv

├─20、强化学习.flv

├─第10课_答疑.flv

├─第12课_答疑.flv

├─第15课_答疑.flv

├─第17课_答疑.flv

├─第18课_答疑.flv

├─第1课_答疑.flv

├─第20课_答疑.flv

├─第2课_答疑.flv

├─第3课_答疑.flv

├─第4课_答疑.flv

├─第5课_答疑.flv

├─第6课_答疑.flv

├─第7课_答疑.flv

├─第9课_答疑.flv

(1)\02.资料；目录中文件数:41个

├─10、核方法.pdf

├─12、统计学习.pdf

├─15、统计学习.pdf

├─16、无监督学习.pdf

├─1、机器学习的数学基础.pdf

├─2、机器学习的数学基础.pdf

├─3、机器学习的哲学.pdf

├─4、机器学习的数学基础.pdf

├─5、经典机器学习模型.pdf

├─6、经典机器学习模型.pdf

├─72-Guo-PRICAI.pdf

├─7、经典机器学习模型.pdf

├─8、线性模型.pdf

├─lda_exp.zip

├─lle.pdf

├─Logistic Regression.zip

├─Note11_Lagrange.pdf

├─Note12_Lagrange2.pdf

├─Note_10_GOLS.pdf

├─Note_13_MaxMargin.pdf

├─Note_14_Kernel.pdf

├─Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf

├─Note_16_ EM.pdf

├─Note_16_Expectation Maximization Algorithm.pdf

├─Note_17_Locally Linear Embedding.pdf

├─Note_3_LNorm.pdf

├─Note_4-GradientDescent.pdf

├─Note_5_NaiveBayes.pdf

├─Note_6_CART.pdf

├─Note_7_EnsembleLearning.pdf

├─Note_7_GBDT.pdf

├─Note_8_OLS.pdf

├─probability ( MIT Bertsekas).pdf

├─RandomForest.zip

├─第一课：相关资料chapter03.pdf

├─第一课：笔记Note_1_MachineLearningIntro.pdf

├─第一课：笔记Note_2_Geometric Interpretation of Determinant(1).pdf

├─第一课：笔记Note_3_LNorm(1).pdf

├─第五课_代码.zip

├─第六课_代码.zip

├─第六课_代码Py3.rar

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