『课程目录』:
│ 02-前向传播】..ts
│ 03-损失函数选用..ts
│ 04-反向传播1.ts
│ 05-反向传播2.ts
│ 1.ts
│ 110.ts
│ 144.ts
│ 160.ts
│ 167.ts
│ 169.ts
│ 17.ts
│ 2.均匀采样、逆变换采样、拒绝采样.ts
│ 2.梯度下降简单的数学原理.ts
│ 208.ts
│ 215.ts
│ 230.ts
│ 232.ts
│ 241.ts
│ 242.ts
│ 260.ts
│ 279.ts
│ 3. 随机梯度下降和小批量随机梯度下降.ts
│ 3.MCMC采样.ts
│ 303.ts
│ 309.ts
│ 343.ts
│ 347.ts
│ 378.ts
│ 409.ts
│ 416.ts
│ 455.ts
│ 462.ts
│ 5.常见的一些改进的优化算法.ts
│ 504.ts
│ 513.ts
│ 583.ts
│ 64.ts
│ 69.ts
│ 695.ts
│ 70.ts
│ 75.ts
│ aaa.txt
│ crf具体介绍.ts
│ crf的一些基础概念.ts
│ GRU和LSTM.ts
│ GRU&LSTM.ts
│ HMM.ts
│ hmm的引出和问题的介绍.ts
│ HMM预测问题之维特比算法.ts
│ k-means.ts
│ PCA和LDA.ts
│ RNN.ts
│ 【SVM】smo算法.ts
│ 【SVM】SVM最优化问题.ts
│ 【SVM】几个重要的概念.ts
│ 【SVM】核函数.ts
│ 【SVM】线性可分SVM.ts
│ 决策树.ts
│ 动量法.ts
│ 吉布斯采样.ts
│ 开营仪式——班主任部分.ts
│ 开营仪式——老师部分买课程.ts
│ 提取所有文件名.bat
│ 深度学习中的优化问题.ts
│ 硬间隔SVM最优化问题的推导.ts
│ 绪论.ts
│ 逻辑回归.ts
│ 采样.ts
│
└─资料
第一周:了解机器学习中的特征工程和模型评估.txt
第三周:了解机器学习中的非监督学习算法.txt
第二周:学习支持向量机.txt
第五周:学习前向神经.txt
第四周:了解优化算法的原理.txt
常见问题FAQ
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- 为了方便您的学习所有视频都是不加密的!
- 链接失效怎么办?
- 你站的更新频率?
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