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台大林轩田机器学习基石1-16全+技法1-8

台湾大学台大林轩田老师的全套《机器学习基石》教程用中文讲解,赶紧收藏!

30课时 共7414秒 更新时间:2018-09-15 15:19:16

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【课程介绍】

【课程目录】

第一章 5课时11026
学员 1 - 1 - Course Introduction (10-58)10:58 [+]
学员 1 - 2 - What is Machine Learning (18-28)18:28 [+]
学员 1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56)18:57 [+]
学员 1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45)11:42 [+]
学员 1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21)10:21 [+]
第二章 4课时110
学员 2 - 1 -Perceptron Hypothesis Set (15-42)15:42 [+]
学员 2 - 2 -Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46)19:46 [+]
学员 2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37)12:37 [+]
学员 2 - 4 - Non-Separable Data (12-55)12:55 [+]
第三章 4课时110
学员 3 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26)17:26 [+]
学员 3 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12)18:12 [+]
学员 3 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09)11:09 [+]
学员 3 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13)14:13 [+]
第四章 4课时5935
学员 4 - 1 - Learning is Impossible- (13-32)13:12 [+]
学员 4 - 2 - Probability to the Rescue (11-33)11:32 [+]
学员 4 - 3 - Connection to Learning (16-46)16:46 [+]
学员 4 - 4 -Connection to real learning18:05 [+]
第五章 4课时5311
学员 5 - 1 - Recap and Preview (13-44)13:44 [+]
学员 5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26)15:26 [+]
学员 5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17)16:17 [+]
学员 5 - 4 - Break Point (07-44)07:44 [+]
第六章 4课时521
学员 6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18)14:18 [+]
学员 6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56)06:56 [+]
学员 6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47)14:46 [+]
学员 6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01)16:01 [+]
第七章 4课时500
学员 7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10)13:10 [+]
学员 7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27)13:27 [+]
学员 7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11)06:10 [+]
学员 7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13)17:13 [+]
第八章 1课时171
学员 8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01)17:01 [+]

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