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机器学习导论-上海交通大学公开(张志华)

上交机器学习录播课

共42课时 共4时35分15秒 更新时间：2018-09-15 15:16:52

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【课程介绍】

【课程目录】

学员 1、1 基本概念43:20 [+]
学员 2、2 随机向量40:46 [+]
学员 3、3 随机向量性质37:16 [+]
学员 4、4 多元高斯分布39:59 [+]
学员 5、5 分布性质29:13 [+]
学员 6、6 条件期望00:00 [+]
学员 7、7 多项式分布00:00 [+]
学员 8、8 多元高斯分布及应用00:00 [+]
学员 9、9 渐近性质00:00 [+]
学员 10、10 核定义00:00 [+]
学员 11、11 正定核性质00:00 [+]
学员 12、12 正定核应用00:00 [+]
学员 13、13 核主元分析00:00 [+]
学员 14、14 主元分析00:00 [+]
学员 15、15 主坐标分析00:00 [+]
学员 16、16 期望最大算法00:00 [+]
学员 17、17 概率PCA00:00 [+]
学员 18、18 最大似然估计方法00:00 [+]
学员 19、19 EM算法收敛性00:00 [+]
学员 20、20 MDS方法00:00 [+]
学员 21、21 MDS中加点方法00:00 [+]
学员 22、22 矩阵次导数00:00 [+]
学员 23、23 矩阵范数00:00 [+]
学员 24、24 次导数00:00 [+]
学员 25、25 spectral clustering00:00 [+]
学员 26、26 K-means algorithm00:00 [+]
学员 27、27 Matr-x Completion00:00 [+]
学员 28、28 Fisher判别分析00:00 [+]
学员 29、29 谱聚类100:00 [+]
学员 30、30 谱聚类200:00 [+]
学员 31、31 Computational Methods100:00 [+]
学员 32、32 Computational Methods200:00 [+]
学员 33、33 Fisher Discriminant Analysis00:00 [+]
学员 34、34 Kernel FDA00:00 [+]
学员 35、35 Linear classification100:00 [+]
学员 36、36 Linear classification200:00 [+]
学员 37、37 Naive Bayes方法00:00 [+]
学员 38、38 Support Vector Machines100:00 [+]
学员 39、39 Support Vector Machines200:00 [+]
学员 40、40 SVM48:29 [+]
学员 41、41 Boosting100:00 [+]
学员 42、42 Boosting236:12 [+]

【学习资料】

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