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机器学习基石

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视频 2017-5-24 03:29 2024-10-21 22:08 308 1.12 GB 78
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机器学习基石

文件列表
  1. 机器学习基石/homeworks/Homework #4/hw4_train.dat4KB
  2. 机器学习基石/homeworks/Homework #2/data_train.dat5.98KB
  3. 机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/data_train.dat5.98KB
  4. 机器学习基石/homeworks/Homework #1/hw1.dat13.79KB
  5. 机器学习基石/homeworks/Homework #1/hw2.dat17.37KB
  6. 机器学习基石/homeworks/Homework #1/hw3.dat17.46KB
  7. 机器学习基石/homeworks/Homework #4/hw4_test.dat20.03KB
  8. 机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/data_test.dat59.23KB
  9. 机器学习基石/homeworks/Homework #2/data_test.dat59.23KB
  10. 机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw3_train.dat159.54KB
  11. 机器学习基石/homeworks/Homework #3/ntumlone-hw3-hw3_train.dat159.54KB
  12. 机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw3_test.dat478.63KB
  13. 机器学习基石/homeworks/Homework #3/ntumlone-hw3-hw3_test.dat478.63KB
  14. 机器学习基石/video/7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp45.16MB
  15. 机器学习基石/video/6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp45.5MB
  16. 机器学习基石/video/5 - 4 - Break Point (07-44).mp46.6MB
  17. 机器学习基石/video/14 - 3 - Regularization and VC Theory (08-15).mp47.14MB
  18. 机器学习基石/video/12 - 4 - Structured Hypothesis Sets (09-36).mp47.31MB
  19. 机器学习基石/video/16 - 4 - Power of Three (08-49).mp47.55MB
  20. 机器学习基石/video/12 - 2 - Nonlinear Transform (09-52).mp48.03MB
  21. 机器学习基石/video/9 - 1 - Linear Regression Problem (10-08).mp48.04MB
  22. 机器学习基石/video/16 - 1 - Occam-'s Razor (10-08).mp48.21MB
  23. 机器学习基石/video/13 - 4 - Dealing with Overfitting (10-49).mp48.81MB
  24. 机器学习基石/video/13 - 1 - What is Overfitting- (10-45).mp49.01MB
  25. 机器学习基石/video/9 - 4 - Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp49.05MB
  26. 机器学习基石/video/15 - 4 - V-Fold Cross Validation (10-41).mp49.17MB
  27. 机器学习基石/video/11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35).mp49.36MB
  28. 机器学习基石/video/11 - 2 - Stochastic Gradient Descent (11-39).mp49.96MB
  29. 机器学习基石/video/7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp49.97MB
  30. 机器学习基石/video/16 - 2 - Sampling Bias (11-50).mp410.26MB
  31. 机器学习基石/video/15 - 2 - Validation (13-24).mp410.47MB
  32. 机器学习基石/video/1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45).mp410.66MB
  33. 机器学习基石/video/7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10).mp410.67MB
  34. 机器学习基石/video/16 - 3 - Data Snooping (12-28).mp410.8MB
  35. 机器学习基石/video/8 - 3 - Algorithmic Error Measure (13-46).mp410.98MB
  36. 机器学习基石/video/14 - 4 - General Regularizers (13-28).mp411.24MB
  37. 机器学习基石/video/11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp411.28MB
  38. 机器学习基石/video/5 - 1 - Recap and Preview (13-44).mp411.35MB
  39. 机器学习基石/video/13 - 2 - The Role of Noise and Data Size (13-36).mp411.4MB
  40. 机器学习基石/video/8 - 2 - Error Measure (15-10).mp411.4MB
  41. 机器学习基石/video/6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18).mp411.52MB
  42. 机器学习基石/video/6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp411.64MB
  43. 机器学习基石/video/13 - 3 - Deterministic Noise (14-07).mp411.92MB
  44. 机器学习基石/video/10 - 1 - Logistic Regression Problem (14-33).mp411.94MB
  45. 机器学习基石/video/10 - 2 - Logistic Regression Error (15-58).mp411.96MB
  46. 机器学习基石/video/1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21).mp411.97MB
  47. 机器学习基石/video/15 - 3 - Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp412.27MB
  48. 机器学习基石/video/10 - 3 - Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp412.37MB
  49. 机器学习基石/video/12 - 3 - Price of Nonlinear Transform (15-37).mp412.55MB
  50. 机器学习基石/video/5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26).mp412.57MB
  51. 机器学习基石/video/6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01).mp412.85MB
  52. 机器学习基石/video/8 - 4 - Weighted Classification (16-54).mp413.11MB
  53. 机器学习基石/video/5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17).mp413.12MB
  54. 机器学习基石/video/15 - 1 - Model Selection Problem (16-00).mp413.26MB
  55. 机器学习基石/video/7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13).mp413.55MB
  56. 机器学习基石/video/1 - 1 - Course Introduction (10-58).mp413.79MB
  57. 机器学习基石/video/8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01).mp413.93MB
  58. 机器学习基石/video/2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37).mp414.45MB
  59. 机器学习基石/video/9 - 2 - Linear Regression Algorithm (20-03).mp414.51MB
  60. 机器学习基石/video/10 - 4 - Gradient Descent (19-18).mp414.91MB
  61. 机器学习基石/video/14 - 1 - Regularized Hypothesis Set (19-16).mp415.18MB
  62. 机器学习基石/video/9 - 3 - Generalization Issue (20-34).mp415.28MB
  63. 机器学习基石/video/1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp415.94MB
  64. 机器学习基石/video/2 - 2 - Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp416.61MB
  65. 机器学习基石/video/11 - 1 - Linear Models for Binary Classification (21-35).mp416.91MB
  66. 机器学习基石/video/12 - 1 - Quadratic Hypothesis (23-47).mp417.92MB
  67. 机器学习基石/video/14 - 2 - Weight Decay Regularization (24-08).mp418.54MB
  68. 机器学习基石/video/2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp418.55MB
  69. 机器学习基石/video/1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56).mp422.31MB
  70. 机器学习基石/video/4 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09).mp431.41MB
  71. 机器学习基石/video/2 - 4 - Non-Separable Data (12-55).mp433.75MB
  72. 机器学习基石/video/4 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13).mp440.89MB
  73. 机器学习基石/video/3 - 2 - Probability to the Rescue (11-33).mp446.3MB
  74. 机器学习基石/video/4 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12).mp450.14MB
  75. 机器学习基石/video/3 - 1 - Learning is Impossible- (13-32).mp452.41MB
  76. 机器学习基石/video/3 - 3 - Connection to Learning (16-46).mp472.64MB
  77. 机器学习基石/video/4 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26).mp476.25MB
  78. 机器学习基石/video/3 - 4 - Connection to Real Learning (18-06).mp478.91MB
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