机器学习40讲，网盘下载(508.45M)

01-开篇词(1讲)[5.76M]

00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.html[1.04M]

00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.mp3[3.36M]

00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.pdf[1.36M]

02-机器学习概观(10讲)[113.88M]

01丨频率视角下的机器学习.html[1.70M]

01丨频率视角下的机器学习.mp3[8.36M]

01丨频率视角下的机器学习.pdf[2.21M]

02丨贝叶斯视角下的机器学习.html[1.55M]

02丨贝叶斯视角下的机器学习.mp3[7.88M]

02丨贝叶斯视角下的机器学习.pdf[2.12M]

03丨学什么与怎么学.html[1.75M]

03丨学什么与怎么学.mp3[6.81M]

03丨学什么与怎么学.pdf[2.40M]

04丨计算学习理论.html[1.55M]

04丨计算学习理论.mp3[8.55M]

04丨计算学习理论.pdf[1.76M]

05丨模型的分类方式.html[1.35M]

05丨模型的分类方式.mp3[8.39M]

05丨模型的分类方式.pdf[1.94M]

06丨模型的设计准则.html[1.22M]

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06丨模型的设计准则.pdf[1.80M]

07丨模型的验证方法.html[1.46M]

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07丨模型的验证方法.pdf[1.93M]

08丨模型的评估指标.html[311.17K]

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08丨模型的评估指标.pdf[1.84M]

09丨实验设计.html[1.66M]

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09丨实验设计.pdf[2.08M]

10丨特征预处理.html[1.85M]

10丨特征预处理.mp3[7.95M]

10丨特征预处理.pdf[2.40M]

03-统计机器学习模型(18讲)[233.70M]

11丨基础线性回归：一元与多元.html[2.39M]

11丨基础线性回归：一元与多元.mp3[10.81M]

11丨基础线性回归：一元与多元.pdf[2.93M]

12丨正则化处理：收缩方法与边际化.html[1.77M]

12丨正则化处理：收缩方法与边际化.mp3[9.86M]

12丨正则化处理：收缩方法与边际化.pdf[1.79M]

13丨线性降维：主成分的使用.html[2.19M]

13丨线性降维：主成分的使用.mp3[9.76M]

13丨线性降维：主成分的使用.pdf[2.37M]

14丨非线性降维：流形学习.html[5.95M]

14丨非线性降维：流形学习.mp3[8.95M]

14丨非线性降维：流形学习.pdf[7.98M]

15丨从回归到分类：联系函数与降维.html[2.02M]

15丨从回归到分类：联系函数与降维.mp3[8.92M]

15丨从回归到分类：联系函数与降维.pdf[2.38M]

16丨建模非正态分布：广义线性模型.html[1.76M]

16丨建模非正态分布：广义线性模型.mp3[8.56M]

16丨建模非正态分布：广义线性模型.pdf[2.17M]

17丨几何角度看分类：支持向量机.html[1.74M]

17丨几何角度看分类：支持向量机.mp3[8.33M]

17丨几何角度看分类：支持向量机.pdf[2.19M]

18丨从全局到局部：核技巧.html[1.89M]

18丨从全局到局部：核技巧.mp3[7.95M]

18丨从全局到局部：核技巧.pdf[2.32M]

19丨非参数化的局部模型：K近邻.html[1.83M]

19丨非参数化的局部模型：K近邻.mp3[10.07M]

19丨非参数化的局部模型：K近邻.pdf[2.13M]

20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.html[2.19M]

20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.mp3[7.57M]

20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.pdf[2.60M]

21丨基函数扩展：属性的非线性化.html[1.67M]

21丨基函数扩展：属性的非线性化.mp3[8.20M]

21丨基函数扩展：属性的非线性化.pdf[2.00M]

22丨自适应的基函数：神经网络.html[1.51M]

22丨自适应的基函数：神经网络.mp3[8.71M]

22丨自适应的基函数：神经网络.pdf[1.99M]

23丨层次化的神经网络：深度学习.html[2.14M]

23丨层次化的神经网络：深度学习.mp3[6.38M]

23丨层次化的神经网络：深度学习.pdf[2.53M]

24丨深度编解码：表示学习.html[1.65M]

24丨深度编解码：表示学习.mp3[7.35M]

24丨深度编解码：表示学习.pdf[2.15M]

25丨基于特征的区域划分：树模型.html[1.92M]

25丨基于特征的区域划分：树模型.mp3[7.40M]

25丨基于特征的区域划分：树模型.pdf[2.53M]

26丨集成化处理：Boosting与Bagging.html[1.79M]

26丨集成化处理：Boosting与Bagging.mp3[7.09M]

26丨集成化处理：Boosting与Bagging.pdf[2.30M]

27丨万能模型：梯度提升与随机森林.html[1.64M]

27丨万能模型：梯度提升与随机森林.mp3[8.27M]

27丨万能模型：梯度提升与随机森林.pdf[2.17M]

总结课丨机器学习的模型体系.html[955.19K]

总结课丨机器学习的模型体系.mp3[6.88M]

总结课丨机器学习的模型体系.pdf[1.10M]

04-概率图模型(14讲)[150.78M]

28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.html[1.61M]

28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.mp3[8.13M]

28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.pdf[2.12M]

29丨有向图模型：贝叶斯网络.html[1.51M]

29丨有向图模型：贝叶斯网络.mp3[7.85M]

29丨有向图模型：贝叶斯网络.pdf[1.91M]

30丨无向图模型：马尔可夫随机场.html[1.96M]

30丨无向图模型：马尔可夫随机场.mp3[7.67M]

30丨无向图模型：马尔可夫随机场.pdf[2.29M]

31丨建模连续分布：高斯网络.html[1.69M]

31丨建模连续分布：高斯网络.mp3[6.77M]

31丨建模连续分布：高斯网络.pdf[1.59M]

32丨从有限到无限：高斯过程.html[1.93M]

32丨从有限到无限：高斯过程.mp3[7.12M]

32丨从有限到无限：高斯过程.pdf[1.97M]

33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.html[1.50M]

33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.mp3[7.12M]

33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.pdf[1.88M]

34丨连续序列化模型：线性动态系统.html[1.44M]

34丨连续序列化模型：线性动态系统.mp3[6.92M]

34丨连续序列化模型：线性动态系统.pdf[1.85M]

35丨精确推断：变量消除及其拓展.html[2.09M]

35丨精确推断：变量消除及其拓展.mp3[9.75M]

35丨精确推断：变量消除及其拓展.pdf[1.87M]

36丨确定近似推断：变分贝叶斯.html[1.83M]

36丨确定近似推断：变分贝叶斯.mp3[6.92M]

36丨确定近似推断：变分贝叶斯.pdf[1.73M]

37丨随机近似推断：MCMC.html[2.41M]

37丨随机近似推断：MCMC.mp3[7.78M]

37丨随机近似推断：MCMC.pdf[2.05M]

38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.html[1.47M]

38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.mp3[6.45M]

38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.pdf[1.94M]

39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.html[2.36M]

39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.mp3[7.43M]

39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.pdf[2.36M]

40丨结构学习：基于约束与基于评分.html[1.30M]

40丨结构学习：基于约束与基于评分.mp3[6.32M]

40丨结构学习：基于约束与基于评分.pdf[1.78M]

总结课丨贝叶斯学习的模型体系.html[1.01M]

总结课丨贝叶斯学习的模型体系.mp3[3.73M]

总结课丨贝叶斯学习的模型体系.pdf[1.40M]

05-结束语(1讲)[4.33M]

结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.html[911.67K]

结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.mp3[2.39M]

结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.pdf[1.05M]