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小象学院:机器学习算法精讲,秦曾昌老师主讲,掌握算法模型原理 价值799元

机器学习算法精讲
本套课程来自小象学院,由秦曾昌秦老师主讲的:机器学习算法精讲,课程官方售价799元,课程共计20节,包含完整相关课程资源与源码,共计12.2G。文章底部附下载地址,如链接失效,可评论告知。
面对越演化越复杂的机器学习算法模型,只能简单应用怎么能行?
学算法就像学内功无论模型多复杂,都是由简单的模型演化而成,只有掌握其内在原理,应用起来才能随心所欲

小象学院签约讲师
美国加州大学伯克利分校博士后、牛津大学与卡内基梅隆大学访问学者英国布里斯托大学硕士、博士。
Springer出版英文专著1本、编辑论秦曾昌(1本和专业论文或章节,共90余篇。

为什么设置这门算法理论课程,和其他机器学习课程有什么区别?
本门课程旨在解决大家算法能力薄弱的问题。和基础的算法课也不同,本课专门针对机器学习中的算法原理和推导,专为工作和学习中用到机器学习的人来设计。

需要具备哪些基础知识?
高等数学和基本的编程(学过Python打卡课就够哦~)能力。

课程官方地址:http://www.chinahadoop.cn/course/1302

课程文件目录:小象学院 秦老师机器学习算法精讲(价值799)[12.2G]

视频

01.机器学习中的数学基础

02.机器学习的数学基础

03.机器学习中的哲学

04.机器学习中的数学基础

05.经典机器学习模型

06.经典机器学习模型

07.经典机器学习模型

08.线性模型

09.线性模型

10.核方法

11.核方法

12.统计学习

13.统计学习

14.统计学习

15.统计学习

16.无监督学习

17.流形学习

18.概念学习

19.神经网络

20.强化学习

资料

lle

Logistic Regression

Note_1_MachineLearningIntro

Note_13_MaxMargin

Note_14_Kernel

Note_15_GeoIntMaxMargin

Note_16_ EM

Note_17_Locally Linear Embedding

Note_2_Geometric Interpretation of Determinant

Note_3_LNorm

Note_4-GradientDescent

Note_5_NaiveBayes

Note_7_EnsembleLearning

Note_9_OLS

Note11_Lagrange

Note12_Lagrange2

probability ( MIT Bertsekas)

probability ( MIT Bertsekas)(1)

RandomForest

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