文件清单 31 项

• 1.机器学习课程(一)教科书介绍.mp4
• 2.机器学习课程(二)成绩安排.mp4
• 3.机器学习课程(三)概念介绍.mp4
• 4.机器学习课程(四)这门课程的内容概述.mp4
• 5.机器学习课程(五)没有免费午餐定理.mp4
• 6.机器学习课程(六)支持向量机(线性模型)问题.mp4
• 7.机器学习课程(七)支持向量机(线性模型)数学描述.mp4
• 8.机器学习课程-8.支持向量机(线性模型)的图像展示.mp4
• 9.机器学习课程-9.支持向量机(非线性模型)优化目标函数和限制条件.mp4

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• 10.机器学习课程-10.支持向量机(非线性模型) 低维到高维映射.mp4
• 11.机器学习课程-11.支持向量机(非线性模型)原问题和对偶问题.mp4
• 12.机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4
• 13.机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍.mp4
• 14.机器学习课程-14.支持向量机的应用 - 兵王问题(规则介绍).mp4
• 15.机器学习课程-15.支持向量机的应用 – 兵王问题 (参数设置).mp4
• 16.机器学习课程-16.支持向量机的应用 – 兵王问题 (测试结果).mp4
• 17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4
• 18.机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题.mp4
• 19.机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型.mp4
• 20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4
• 21.机器学习课程-21.人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬.q.mp4
• 22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4
• 23.机器学习课程-23.人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面.mp4
• 24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4
• 25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4
• 26.机器学习课程 26 深度学习数据库准备.mp4
• 27.机器学习课程 27 深度学习自编码器.mp4
• 28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv.mp4
• 29.机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络(AlexNet).mp4
• 30.机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具(Caffe和Tensorflow).mp4
• 浙江大学研究生机器学习课程/