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    最前沿机器学习算法尖端课程!流形学习-强化学习-概念学习等全新机器学习算法实战课程

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    最前沿机器学习算法尖端课程!流形学习-强化学习-概念学习等全新机器学习算法实战课程
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    算法的进步超乎我们详细,几乎可以说是日日新,机器学习固然有些枯燥乏味,
    但不妨换个角度和方法,阶段性的分解学习,长期坚持,这样其实就是降低了学习难度,又不会太艰涩难懂。
    全新的机器学习课程,新增了近期最新的流形学习、强化学习、概念学习、无监督学习、统计学习等一线技术,完全掌握有一定挑战
    ===============课程目录===============
    ├─01.机器学习中的数学基础.mp4
    ├─02.机器学习的数学基础.mp4
    ├─03.机器学习中的哲学.mp4
    ├─04.机器学习中的数学基础.mp4
    ├─05.经典机器学习模型.mp4
    ├─06.经典机器学习模型.mp4
    ├─07.经典机器学习模型.mp4
    ├─08.线性模型.mp4
    ├─09.线性模型.mp4
    ├─10.核方法.mp4
    ├─11.核方法.mp4
    ├─12.统计学习.mp4
    ├─13.统计学习.mp4
    ├─14.统计学习.mp4
    ├─15.统计学习.mp4
    ├─16.无监督学习.mp4
    ├─17.流形学习.mp4
    ├─18.概念学习.mp4
    ├─19.神经网络.mp4
    ├─20.强化学习.mp4
    (1)\资料;目录中文件数:32个
    ├─10、核方法.pdf
    ├─11、核方法.pdf
    ├─12、统计学习.pdf
    ├─16、无监督学习.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
    ├─7.2、Guo-PRICAI.pdf
    ├─7、经典机器学习模型.pdf
    ├─8、线性模型.pdf
    ├─lle.pdf
    ├─Logistic Regression.zip
    ├─Note11_Lagrange.pdf
    ├─Note12_Lagrange2.pdf
    ├─Note_13_MaxMargin.pdf
    ├─Note_14_Kernel.pdf
    ├─Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
    ├─Note_16_ EM.pdf
    ├─Note_17_Locally Linear Embedding.pdf
    ├─Note_1_MachineLearningIntro.pdf
    ├─Note_2_Geometric Interpretation of Determinant.pdf
    ├─Note_3_LNorm.pdf
    ├─Note_4-GradientDescent.pdf
    ├─Note_5_NaiveBayes.pdf
    ├─Note_7_EnsembleLearning.pdf
    ├─Note_9_OLS.pdf
    ├─probability ( MIT Bertsekas)(1).pdf
    ├─probability ( MIT Bertsekas).pdf
    ├─RandomForest.zip
    ├─第五课_代码.zip

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