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大数据机器学习培训（完结）

大数据机器学习培训（完结）

发布时间： 2024-09-29 12:08:02

文件大小： 共计 132 个文件 ，合计: 6.7GB

发布者： 你

资源来源： 阿里云盘阿里云盘

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大数据机器学习培训（完结） 大数据机器学习培训（完结） 4.6GB

第20章 深度学习优化方法 第20章 深度学习优化方法 535.9MB

4.相关策略.mp4 4.相关策略.mp4 185.9MB

3.神经网络的优化算法.mp4 3.神经网络的优化算法.mp4 94.4MB

2.神经网络优化的挑战.mp4 2.神经网络优化的挑战.mp4 113.9MB

1.深度学习的优化问题.mp4 1.深度学习的优化问题.mp4 141.7MB

第19章 深度学习正则化方法 第19章 深度学习正则化方法 514.4MB

4.深度学习的正则化方法（二）.mp4 4.深度学习的正则化方法（二）.mp4 215.2MB

3.深度学习的正则化方法（一）.mp4 3.深度学习的正则化方法（一）.mp4 191.2MB

2. 计算图形式的反向传播算法.mp4 2. 计算图形式的反向传播算法.mp4 53.3MB

1. 深度学习简介和架构设计.mp4 1. 深度学习简介和架构设计.mp4 54.6MB

第18章 神经网络和深度学习 第18章 神经网络和深度学习 460.0MB

5.深度学习.mp4 5.深度学习.mp4 46.2MB

4.玻尔兹曼机.mp4 4.玻尔兹曼机.mp4 48.6MB

3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）.mp4 3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）.mp4 169.3MB

2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）.mp4 2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）.mp4 130.2MB

1.神经网络的发展历程.mp4 1.神经网络的发展历程.mp4 65.7MB

第17章 概率图模型的学习与推断 第17章 概率图模型的学习与推断 236.2MB

开头.mp4 开头.mp4 17.1MB

2.近似推断法：MCMC和变分推断.mp4 2.近似推断法：MCMC和变分推断.mp4 137.4MB

1.精确推断法：变量消去法和信念传播法.mp4 1.精确推断法：变量消去法和信念传播法.mp4 81.6MB

第16章 条件随机场 第16章 条件随机场 383.7MB

开头.mp4 开头.mp4 56.1MB

5.条件随机场的预测算法.mp4 5.条件随机场的预测算法.mp4 47.0MB

4.条件随机场的学习算法.mp4 4.条件随机场的学习算法.mp4 53.6MB

3.条件随机场的计算问题.mp4 3.条件随机场的计算问题.mp4 30.5MB

2.条件随机场的定义与形式.mp4 2.条件随机场的定义与形式.mp4 133.6MB

1.概率无向图模型.mp4 1.概率无向图模型.mp4 62.9MB

第15章 隐马尔可夫模型 第15章 隐马尔可夫模型 388.4MB

开头(5).mp4 开头(5).mp4 9.2MB

4预测算法.mp4 4预测算法.mp4 96.5MB

3. 学习算法.mp4 3. 学习算法.mp4 80.2MB

2. 概率计算算法.mp4 2. 概率计算算法.mp4 113.3MB

1. 隐马尔科夫模型的基本概念.mp4 1. 隐马尔科夫模型的基本概念.mp4 89.2MB

第14章 计算学习理论 第14章 计算学习理论 368.4MB

开头(4).mp4 开头(4).mp4 14.1MB

5. 学习稳定性.mp4 5. 学习稳定性.mp4 49.3MB

4. VC维.mp4 4. VC维.mp4 80.6MB

3. 有限假设空间.mp4 3. 有限假设空间.mp4 78.3MB

2. 概率近似正确学习理论.mp4 2. 概率近似正确学习理论.mp4 93.4MB

1. 计算学习理论的基础知识.mp4 1. 计算学习理论的基础知识.mp4 52.7MB

第13章 EM算法及混合高斯模型 第13章 EM算法及混合高斯模型 301.2MB

开头(3).mp4 开头(3).mp4 11.7MB

5. EM算法的推广.mp4 5. EM算法的推广.mp4 43.7MB

4. EM算法在高斯混合模型学习中的应用.mp4 4. EM算法在高斯混合模型学习中的应用.mp4 57.6MB

3. EM算法的收敛性.mp4 3. EM算法的收敛性.mp4 31.6MB

2. EM算法的引入.mp4 2. EM算法的引入.mp4 139.4MB

1. 问题提出.mp4 1. 问题提出.mp4 17.2MB

第12章 提升方法 第12章 提升方法 320.6MB

4. Adaboost的实现.mp4 4. Adaboost的实现.mp4 87.4MB

3. Adaboost算法的解释.mp4 3. Adaboost算法的解释.mp4 34.8MB

2. Adaboost算法的训练误差分析.mp4 2. Adaboost算法的训练误差分析.mp4 35.6MB

1. 提升方法Adaboost算法.mp4 1. 提升方法Adaboost算法.mp4 162.8MB

第11章 降维与度量学习 第11章 降维与度量学习 398.3MB

开头(2).mp4 开头(2).mp4 15.6MB

5. 流型学习和度量学习.mp4 5. 流型学习和度量学习.mp4 144.9MB

4. 核化线性降维.mp4 4. 核化线性降维.mp4 40.8MB

3. 主成分分析.mp4 3. 主成分分析.mp4 67.5MB

2. 降维嵌入.mp4 2. 降维嵌入.mp4 98.0MB

1. k近邻学习.mp4 1. k近邻学习.mp4 31.4MB

第10章 核方法与非线性SVM 第10章 核方法与非线性SVM 307.4MB

开头.mp4 开头.mp4 28.5MB

3. 序列最小最优化算法.mp4 3. 序列最小最优化算法.mp4 96.3MB

2. 核函数和非线性支持向量机.mp4 2. 核函数和非线性支持向量机.mp4 76.0MB

1.泛函基础知识.mp4 1.泛函基础知识.mp4 106.5MB

第09章 SVM 第09章 SVM 305.5MB

6.线性支持向量机.mp4 6.线性支持向量机.mp4 59.2MB

5.支持向量的确切定义.mp4 5.支持向量的确切定义.mp4 26.2MB

4. 凸优化问题的基本概念.mp4 4. 凸优化问题的基本概念.mp4 115.7MB

3.线性可分支持向量机.mp4 3.线性可分支持向量机.mp4 47.7MB

2.SVM简介.mp4 2.SVM简介.mp4 50.6MB

1.开头.mp4 1.开头.mp4 6.1MB

第08章 逻辑斯谛回归与最大熵模型 第08章 逻辑斯谛回归与最大熵模型 143.5MB

3.模型学习的最优化方法.mp4 3.模型学习的最优化方法.mp4 143.5MB

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