小象学院价值499的人工智能全新升级版I
├─视频
│&nBSp;&nBSp;├┈01.机器学习中的数学基础.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈02.机器学习的数学基础.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈03.机器学习中的哲学.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈04.机器学习中的数学基础.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈05.经典机器学习模型.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈06.经典机器学习模型.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈07.经典机器学习模型.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈08.线性模型.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈09.线性模型.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈10.核方法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈11.核方法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈12.统计学习.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈13.统计学习.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈14.统计学习(1).mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈14.统计学习.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈15.统计学习(1).mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈15.统计学习.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈16.无监督学习.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈17.流形学习.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈18.概念学习.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈19.神经网络.mp4
│&nBSp;&nBSp;└┈20.强化学习.mp4
└─资料
└─├┈10、核方法.pdf
└─├┈11、核方法.pdf
└─├┈12、统计学习.pdf
└─├┈16、无监督学习.pdf
└─├┈1、机器学习的数学基础.pdf
└─├┈2、机器学习的数学基础.pdf
└─├┈3、机器学习的哲学.pdf
└─├┈4、机器学习的数学基础.pdf
└─├┈5、经典机器学习模型.pdf
└─├┈6、经典机器学习模型.pdf
└─├┈7.2、Guo-PrICAI.pdf
└─├┈7、经典机器学习模型.pdf
└─├┈8、线性模型.pdf
└─├┈lle.pdf
└─├┈Logistic Regression.zIP
└─├┈Note11_Lagrange.pdf
└─├┈Note12_Lagrange2.pdf
└─├┈Note_13_MaxMargin.pdf
└─├┈Note_14_Kernel.pdf
└─├┈Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
└─├┈Note_16_ EM.pdf
└─├┈Note_17_Locally Linear Embedding.pdf
└─├┈Note_1_MachineLearningIntro.pdf
└─├┈Note_2_Geometric InterPretation of Determinant.pdf
└─├┈Note_3_LNorm.pdf
└─├┈Note_4-GrADientDescent.pdf
└─├┈Note_5_NAIveBayes.pdf
└─├┈Note_7_EnsembleLearning.pdf
└─├┈Note_9_OLS.pdf
└─├┈Probability ( MIT Bertsekas)(1).pdf
└─├┈Probability ( MIT Bertsekas).pdf
└─├┈RandomForest.zIP
└─└┈第五课_代码.zIP

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