七月在线机器学习

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七月在线机器学习
├─ML_3月机器学习在线班
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│  │  ├─4月19日晚的分享_黄高乐
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│  └─├─01 微积分与概率论基础
│  └─├─02 参数估计与矩阵运算基础
│  └─├─03 凸优化基础
│  └─├─04  广义线性回归和对偶优化
│  └─├─05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
│  └─├─06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
│  └─├─07 聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）
│  └─├─08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
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│  └─├─12 EM、混合高斯模型
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│  └─├─13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
│  └─├─14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
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├─ML_9月机器学习在线班
│  ├─8_9_随机森林_SVM
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│  ├─基础补习-概率-台湾大学叶柄成
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│  │  ├┈1 – 1 – Welcome (7 min).mkv
│  │  ├┈1 – 2 – What is Machine Learning_ (7 min).mkv
│  │  ├┈1 – 3 – Supervised Learning (12 min).mkv
│  │  ├┈1 – 4 – Unsupervised Learning (14 min).mkv
│  │  ├┈10 – 1 – Deciding What to Try Next (6 min).mkv
│  │  ├┈10 – 2 – Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv
│  │  ├┈10 – 3 – Model Selection and TrAIn_Validation_Test Sets (12 min).mkv
│  │  ├┈10 – 4 – Diagnosing Bias vs. Variance (8 min).mkv
│  │  ├┈10 – 5 – Regularization and Bias_Variance (11 min).mkv
│  │  ├┈10 – 6 – Learning Curves (12 min).mkv
│  │  ├┈10 – 7 – Deciding What to Do Next Revisited (7 min).mkv
│  │  ├┈11 – 1 – Prioritizing What to Work On (10 min).mkv
│  │  ├┈11 – 2 – Error Analysis (13 min).mkv
│  │  ├┈11 – 3 – Error Metrics for Skewed Classes (12 min).mkv
│  │  ├┈11 – 4 – Trading Off Precision and Recall (14 min).mkv
│  │  ├┈11 – 5 – Data For Machine Learning (11 min).mkv
│  │  ├┈12 – 1 – Optimization Objective (15 min).mkv
│  │  ├┈12 – 2 – Large Margin Intuition (11 min).mkv
│  │  ├┈12 – 3 – Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv
│  │  ├┈12 – 4 – Kernels I (16 min).mkv
│  │  ├┈12 – 5 – Kernels II (16 min).mkv
│  │  ├┈12 – 6 – Using An SVM (21 min).mkv
│  │  ├┈13 – 1 – Unsupervised Learning_ Introduction (3 min).mkv
│  │  ├┈13 – 2 – K-Means Algorithm (13 min).mkv
│  │  ├┈13 – 3 – Optimization Objective (7 min)(1).mkv
│  │  ├┈13 – 3 – Optimization Objective (7 min).mkv
│  │  ├┈13 – 4 – Random Initialization (8 min).mkv
│  │  ├┈13 – 5 – Choosing the Number of Clusters (8 min).mkv
│  │  ├┈14 – 1 – Motivation I_ Data Compression (10 min).mkv
│  │  ├┈14 – 2 – Motivation II_ Visualization (6 min).mkv
│  │  ├┈14 – 3 – Principal Component Analysis Problem Formulation (9 min).mkv
│  │  ├┈14 – 4 – Principal Component Analysis Algorithm (15 min).mkv
│  │  ├┈14 – 5 – Choosing the Number of Principal Components (11 min).mkv
│  │  ├┈14 – 6 – Reconstruction from Compressed Representation (4 min).mkv
│  │  ├┈14 – 7 – Advice for Applying PCA (13 min).mkv
│  │  ├┈15 – 1 – Problem Motivation (8 min).mkv
│  │  ├┈15 – 2 – Gaussian Distribution (10 min).mkv
│  │  ├┈15 – 3 – Algorithm (12 min).mkv
│  │  ├┈15 – 4 – Developing and Evaluating an Anomaly Detection System (13 min).mkv
│  │  ├┈15 – 5 – Anomaly Detection vs. Supervised Learning (8 min).mkv
│  │  ├┈15 – 6 – Choosing What Features to Use (12 min).mkv
│  │  ├┈15 – 7 – Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mkv
│  │  ├┈15 – 8 – Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mkv
│  │  ├┈16 – 1 – Problem Formulation (8 min).mkv
│  │  ├┈16 – 2 – Content Based Recommendations (15 min).mkv
│  │  ├┈16 – 3 – Collaborative Filtering (10 min).mkv
│  │  ├┈16 – 4 – Collaborative Filtering Algorithm (9 min).mkv
│  │  ├┈16 – 5 – Vectorization_ Low Rank Matrix Factorization (8 min).mkv
│  │  ├┈16 – 6 – Implementational DetAIl_ Mean Normalization (9 min).mkv
│  │  ├┈17 – 1 – Learning With Large Datasets (6 min).mkv
│  │  ├┈17 – 2 – Stochastic Gradient Descent (13 min).mkv
│  │  ├┈17 – 3 – Mini-Batch Gradient Descent (6 min).mkv
│  │  ├┈17 – 4 – Stochastic Gradient Descent Convergence (12 min).mkv
│  │  ├┈17 – 5 – Online Learning (13 min).mkv
│  │  ├┈17 – 6 – Map Reduce and Data Parallelism (14 min).mkv
│  │  ├┈18 – 1 – Problem Description and Pipeline (7 min).mkv
│  │  ├┈18 – 2 – Sliding Windows (15 min).mkv
│  │  ├┈18 – 3 – Getting Lots of Data and Artificial Data (16 min).mkv
│  │  ├┈18 – 4 – Ceiling Analysis_ What Part of the Pipeline to Work on Next (14 min).mkv
│  │  ├┈19 – 1 – Summary and Thank You (5 min).mkv
│  │  ├┈2 – 1 – Model Representation (8 min).mkv
│  │  ├┈2 – 2 – Cost Function (8 min).mkv
│  │  ├┈2 – 3 – Cost Function – Intuition I (11 min).mkv
│  │  ├┈2 – 4 – Cost Function – Intuition II (9 min).mkv
│  │  ├┈2 – 5 – Gradient Descent (11 min).mkv
│  │  ├┈2 – 6 – Gradient Descent Intuition (12 min).mkv
│  │  ├┈2 – 7 – GradientDescentForLinearRegression  (6 min).mkv
│  │  ├┈2 – 8 – What_s Next (6 min).mkv
│  │  ├┈3 – 1 – Matrices and Vectors (9 min).mkv
│  │  ├┈3 – 2 – Addition and Scalar Multiplication (7 min).mkv
│  │  ├┈3 – 3 – Matrix Vector Multiplication (14 min).mkv
│  │  ├┈3 – 4 – Matrix Matrix Multiplication (11 min).mkv
│  │  ├┈3 – 5 – Matrix Multiplication Properties (9 min).mkv
│  │  ├┈3 – 6 – Inverse and Transpose (11 min).mkv
│  │  ├┈4 – 1 – Multiple Features (8 min).mkv
│  │  ├┈4 – 2 – Gradient Descent for Multiple Variables (5 min).mkv
│  │  ├┈4 – 3 – Gradient Descent in Practice I – Feature Scaling (9 min).mkv
│  │  ├┈4 – 4 – Gradient Descent in Practice II – Learning Rate (9 min).mkv
│  │  ├┈4 – 5 – Features and Polynomial Regression (8 min).mkv
│  │  ├┈4 – 6 – Normal Equation (16 min).mkv
│  │  ├┈4 – 7 – Normal Equation Noninvertibility (Optional) (6 min).mkv
│  │  ├┈5 – 1 – Basic Operations (14 min).mkv
│  │  ├┈5 – 2 – Moving Data Around (16 min).mkv
│  │  ├┈5 – 3 – Computing on Data (13 min).mkv
│  │  ├┈5 – 4 – Plotting Data (10 min).mkv
│  │  ├┈5 – 5 – Control Statements_ for, while, if statements (13 min).mkv
│  │  ├┈5 – 6 – Vectorization (14 min).mkv
│  │  ├┈5 – 7 – Working on and Submitting Programming Exercises (4 min).mkv
│  │  ├┈6 – 1 – Classification (8 min).mkv
│  │  ├┈6 – 2 – Hypothesis Representation (7 min).mkv
│  │  ├┈6 – 3 – Decision Boundary (15 min).mkv
│  │  ├┈6 – 4 – Cost Function (11 min).mkv
│  │  ├┈6 – 5 – Simplified Cost Function and Gradient Descent (10 min).mkv
│  │  ├┈6 – 6 – Advanced Optimization (14 min).mkv
│  │  ├┈6 – 7 – Multiclass Classification_ One-vs-all (6 min).mkv
│  │  ├┈7 – 1 – The Problem of Overfitting (10 min).mkv
│  │  ├┈7 – 2 – Cost Function (10 min).mkv
│  │  ├┈7 – 3 – Regularized Linear Regression (11 min).mkv
│  │  ├┈7 – 4 – Regularized Logistic Regression (9 min).mkv
│  │  ├┈8 – 1 – Non-linear Hypotheses (10 min).mkv
│  │  ├┈8 – 2 – Neurons and the BrAIn (8 min).mkv
│  │  ├┈8 – 3 – Model Representation I (12 min).mkv
│  │  ├┈8 – 4 – Model Representation II (12 min).mkv
│  │  ├┈8 – 5 – Examples and Intuitions I (7 min).mkv
│  │  ├┈8 – 6 – Examples and Intuitions II (10 min).mkv
│  │  ├┈8 – 7 – Multiclass Classification (4 min).mkv
│  │  ├┈9 – 1 – Cost Function (7 min).mkv
│  │  ├┈9 – 2 – Backpropagation Algorithm (12 min).mkv
│  │  ├┈9 – 3 – Backpropagation Intuition (13 min).mkv
│  │  ├┈9 – 4 – Implementation Note_ Unrolling Parameters (8 min).mkv
│  │  ├┈9 – 5 – Gradient Checking (12 min).mkv
│  │  ├┈9 – 6 – Random Initialization (7 min).mkv
│  │  ├┈9 – 7 – Putting It Together (14 min).mkv
│  │  └┈9 – 8 – Autonomous Driving (7 min).mkv
│  ├─机器学习导论_42_上海交大(张志华)
│  │  ├┈1 基本概念.mp4
│  │  ├┈10 核定义.mp4
│  │  ├┈11 正定核性质.mp4
│  │  ├┈12 正定核应用.mp4
│  │  ├┈13 核主元分析.mp4
│  │  ├┈14 主元分析.mp4
│  │  ├┈15 主坐标分析.mp4
│  │  ├┈16 期望最大算法.mp4
│  │  ├┈17 概率PCA.mp4
│  │  ├┈18 最大似然估计方法.mp4
│  │  ├┈19 EM算法收敛性.mp4
│  │  ├┈2 随机向量.mp4
│  │  ├┈20 MDS方法.mp4
│  │  ├┈21 MDS中加点方法.mp4
│  │  ├┈22 矩阵次导数.mp4
│  │  ├┈23 矩阵范数.mp4
│  │  ├┈24 次导数.mp4
│  │  ├┈25 spectral clustering.mp4
│  │  ├┈26 K-means algorithm.mp4
│  │  ├┈27 Matr-x Completion.mp4
│  │  ├┈28 Fisher判别分析.mp4
│  │  ├┈29 谱聚类1 .mp4
│  │  ├┈3 随机向量性质.mp4
│  │  ├┈30 谱聚类2.mp4
│  │  ├┈31 Computational Methods1.mp4
│  │  ├┈32 Computational Methods2.mp4
│  │  ├┈33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
│  │  ├┈34 Kernel FDA.mp4
│  │  ├┈35 Linear classification1.mp4
│  │  ├┈36 Linear classification2.mp4
│  │  ├┈37 NAIve Bayes方法.mp4
│  │  ├┈38 Support Vector Machines1.mp4
│  │  ├┈39 Support Vector Machines2.mp4
│  │  ├┈4 多元高斯分布.mp4
│  │  ├┈40 SVM.mp4
│  │  ├┈41 Boosting1.mp4
│  │  ├┈42 Boosting2.mp4
│  │  ├┈5 分布性质.mp4
│  │  ├┈6 条件期望.mp4
│  │  ├┈7 多项式分布.mp4
│  │  ├┈8 多元高斯分布及应用.mp4
│  │  └┈9 渐近性质.mp4
│  ├─机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)
│  │  ├┈1 – 1 – Course Introduction (10-58)(1).mp4
│  │  ├┈1 – 2 – What is Machine Learning (18-28).mp4
│  │  ├┈1 – 3 – Applications of Machine Learning (18-56)(1).mp4
│  │  ├┈1 – 4 – Components of Machine Learning (11-45)(1).mp4
│  │  ├┈1 – 5 – Machine Learning and Other Fields (10-21)(1).mp4
│  │  ├┈10 – 1 – Logistic Regression Problem (14-33).mp4
│  │  ├┈10 – 2 – Logistic Regression Error (15-58).mp4
│  │  ├┈10 – 3 – Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp4
│  │  ├┈10 – 4 – Gradient Descent (19-18)(1).mp4
│  │  ├┈11 – 1 – Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4
│  │  ├┈11 – 2 – Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4
│  │  ├┈11 – 3 – Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp4
│  │  ├┈11 – 4 – Multiclass via Binary Classification (11-35).mp4
│  │  ├┈12 – 1 – Quadratic Hypothesis (23-47).mp4
│  │  ├┈12 – 2 – Nonlinear Transform (09-52).mp4
│  │  ├┈12 – 3 – Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4
│  │  ├┈12 – 4 – Structured Hypothesis Sets (09-36).mp4
│  │  ├┈13 – 1 – What is Overfitting- (10-45).mp4
│  │  ├┈13 – 2 – The Role of Noise and Data Size (13-36).mp4
│  │  ├┈13 – 3 – Deterministic Noise (14-07).mp4
│  │  ├┈13 – 4 – Dealing with Overfitting (10-49).mp4
│  │  ├┈14 – 1 – Regularized Hypothesis Set (19-16).mp4
│  │  ├┈14 – 2 – Weight Decay Regularization (24-08).mp4
│  │  ├┈14 – 3 – Regularization and VC Theory (08-15).mp4
│  │  ├┈14 – 4 – General Regularizers (13-28).mp4
│  │  ├┈15 – 1 – Model Selection Problem (16-00).mp4
│  │  ├┈15 – 2 – Validation (13-24).mp4
│  │  ├┈15 – 3 – Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp4
│  │  ├┈15 – 4 – V-Fold Cross Validation (10-41).mp4
│  │  ├┈16 – 1 – Occam-s Razor (10-08).mp4
│  │  ├┈16 – 2 – Sampling Bias (11-50).mp4
│  │  ├┈16 – 3 – Data Snooping (12-28).mp4
│  │  ├┈16 – 4 – Power of Three (08-49).mp4
│  │  ├┈2 – 1 – Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp4
│  │  ├┈2 – 2 – Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp4
│  │  ├┈2 – 3 – Guarantee of PLA (12-37).mp4
│  │  ├┈2 – 4 – Non-Separable Data (12-55).mp4
│  │  ├┈3 – 1 – Learning with Different Output Space (17-26).mp4
│  │  ├┈3 – 2 – Learning with Different Data Label (18-12).mp4
│  │  ├┈3 – 3 – Learning with Different Protocol (11-09).mp4
│  │  ├┈3 – 4 – Learning with Different Input Space (14-13).mp4
│  │  ├┈4 – 1 – Learning is Impossible- (13-32).mp4
│  │  ├┈4 – 2 – Probability to the Rescue (11-33).mp4
│  │  ├┈4 – 3 – Connection to Learning (16-46).mp4
│  │  ├┈4 – 4 – Connection to Real Learning (18-06).mp4
│  │  ├┈5 – 1 – Recap and Preview (13-44).mp4
│  │  ├┈5 – 2 – Effective Number of Lines (15-26).mp4
│  │  ├┈5 – 3 – Effective Number of Hypotheses (16-17).mp4
│  │  ├┈5 – 4 – Break Point (07-44).mp4
│  │  ├┈6 – 1 – Restriction of Break Point (14-18).mp4
│  │  ├┈6 – 2 – Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4
│  │  ├┈6 – 3 – Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4
│  │  ├┈6 – 4 – A Pictorial Proof (16-01).mp4
│  │  ├┈7 – 1 – Definition of VC Dimension (13-10).mp4
│  │  ├┈7 – 2 – VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4
│  │  ├┈7 – 3 – Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp4
│  │  ├┈7 – 4 – Interpreting VC Dimension (17-13).mp4
│  │  ├┈8 – 1 – Noise and Probabilistic Target (17-01).mp4
│  │  ├┈8 – 2 – Error Measure (15-10).mp4
│  │  ├┈8 – 3 – Algorithmic Error Measure (13-46).mp4
│  │  ├┈8 – 4 – Weighted Classification (16-54).mp4
│  │  ├┈9 – 1 – Linear Regression Problem (10-08).mp4
│  │  ├┈9 – 2 – Linear Regression Algorithm (20-03).mp4
│  │  ├┈9 – 3 – Generalization Issue (20-34).mp4
│  │  └┈9 – 4 – Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp4
│  ├─机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)
│  │  ├─01_Linear_Support_Vector_Machine
│  │  ├─02_Dual_Support_Vector_Machine
│  │  ├─03_Kernel_Support_Vector_Machine
│  │  ├─04_Soft-Margin_Support_Vector_Machine
│  │  ├─05_Kernel_Logistic_Regression
│  │  ├─06_Support_Vector_Regression
│  │  ├─07_Blending_and_Bagging
│  │  ├─08_Adaptive_Boosting
│  │  ├─09_Decision_Tree
│  │  ├─10_Random_Forest
│  │  ├─11_Gradient_Boosted_Decision_Tree
│  │  ├─12_Neural_Network
│  │  ├─13_Deep_Learning
│  │  ├─14_Radial_Basis_Function_Network
│  │  ├─15_Matrix_Factorization
│  │  └─16_Finale
│  ├─炼数成金-机器学习
│  │  ├─第1课机器学习概论
│  │  ├─第2课线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测
│  │  ├─第3课岭回归，Lasso，变量选择技术。案例：凯撒密码破译
│  │  ├─资料
│  │  ├┈机器学习第10周.rar
│  │  ├┈机器学习第11周.rar
│  │  ├┈机器学习第4周.rar
│  │  ├┈机器学习第5周.rar
│  │  ├┈机器学习第6周.rar
│  │  ├┈机器学习第7周.rar
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│  ├─龙星计划_机器学
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│  ├─模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)
│  │  ├┈01.概述.flv
│  │  ├┈02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.flv
│  │  ├┈03.聚类分析的概念、相似性测度.flv
│  │  ├┈04.相似性测度（二）.flv
│  │  ├┈05.类间距离、准则函数.flv
│  │  ├┈06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法.flv
│  │  ├┈07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法.flv
│  │  ├┈08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法.flv
│  │  ├┈09.聚类算法实验.flv
│  │  ├┈10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.flv
│  │  ├┈11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.flv
│  │  ├┈12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.flv
│  │  ├┈13.一般情况下的判别函数权矢量算法.flv
│  │  ├┈14.非线性判别函数.flv
│  │  ├┈15.最近邻方法.flv
│  │  ├┈16.感知器算法实验.flv
│  │  ├┈17.最小误判概率准则.flv
│  │  ├┈18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.flv
│  │  ├┈19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.flv
│  │  ├┈20.Neyman—Pearson判决、实例.flv
│  │  ├┈21.概述、矩法估计、最大似然估计.flv
│  │  ├┈22.贝叶斯估计.flv
│  │  ├┈23.贝叶斯学习.flv
│  │  ├┈24.概密的窗函数估计方法.flv
│  │  ├┈25.有限项正交函数级数逼近法.flv
│  │  ├┈26.错误率估计.flv
│  │  ├┈27.小结.flv
│  │  ├┈28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.flv
│  │  ├┈29.概述、类别可分性判据（一）.flv
│  │  ├┈30.类别可分性判据（二）.flv
│  │  ├┈31.基于可分性判据的特征提取.flv
│  │  ├┈32.离散KL变换与特征提取.flv
│  │  ├┈33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.flv
│  │  ├┈34.特征选择中的直接挑选法.flv
│  │  └┈35.综合实验-图像中的字符识别.flv
│  ├─统计机器学习_41_上海交大(张志华)
│  │  ├┈01 概率基础.mp4
│  │  ├┈02 随机变量1.mp4
│  │  ├┈03 随机变量2.mp4
│  │  ├┈04 高斯分布.mp4
│  │  ├┈05 高斯分布例子.mp4
│  │  ├┈06 连续分布.mp4
│  │  ├┈07 jeffrey prior.mp4
│  │  ├┈08 scale mixture pisribarin.mp4
│  │  ├┈09 statistic interence.mp4
│  │  ├┈10 Laplace 变换.mp4
│  │  ├┈11 多元分布定义.mp4
│  │  ├┈12 概率变换.mp4
│  │  ├┈13 Jacobian.mp4
│  │  ├┈14 Wedge production.mp4
│  │  ├┈15 Wishart 分布.mp4
│  │  ├┈16 多元正态分布.mp4
│  │  ├┈17 统计量.mp4
│  │  ├┈18 矩阵元Beta分布.mp4
│  │  ├┈19 共轭先验性质.mp4
│  │  ├┈20 统计量充分统计量.mp4
│  │  ├┈21 指数值分布.mp4
│  │  ├┈22 Entropy.mp4
│  │  ├┈23 KL distance.mp4
│  │  ├┈24 Properties.mp4
│  │  ├┈25 概率不等式1.mp4
│  │  ├┈26 概率不等式2.mp4
│  │  ├┈27 概率不等式1.mp4
│  │  ├┈28 概率不等式2.mp4
│  │  ├┈29 概率不等式3.mp4
│  │  ├┈30 John 引理.mp4
│  │  ├┈31 概率不等式.mp4
│  │  ├┈32 随机投影.mp4
│  │  ├┈33 Stochastic Convergence-概念.mp4
│  │  ├┈34 Stochastic Convergence-性质.mp4
│  │  ├┈35 Stochastic Convergence-应用.mp4
│  │  ├┈36 EM算法1.mp4
│  │  ├┈37 EM算法2.mp4
│  │  ├┈38 EM算法3.mp4
│  │  ├┈39 Bayesian Classification.mp4
│  │  ├┈40 Markov ChAIn Monte carlo1.mp4
│  │  └┈41 Markov ChAIn Monte carlo2.mp4
│  └┈南京大学周志华老师的一个讲普适机器学习的ppt【精品-ppt】.ppt
├─ML_机器学习应用班
│  ├─第八课
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│  ├─第二课
│  │  ├┈应用班2_1_1h44min.mp4
│  │  └┈应用班第二课第二部分  .mp4
│  ├─第九课
│  │  ├┈9-1.mp4
│  │  └┈9-2.mp4
│  ├─第六课
│  │  ├┈6-1.mp4
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│  ├─第七课
│  │  ├┈7-1.flv
│  │  └┈7-2.mp4
│  ├─第三课
│  │  └┈应用班第三节课.mp4
│  ├─第十课
│  │  └┈10.mp4
│  ├─第四课
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│  ├─第五课
│  │  ├┈5-1.mp4
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│  │  ├┈第一课.mp4
│  │  └┈机器学习应用班第1课数学基础 (1).PDF
│  └┈机器学习应用班资料.zip
├─算法_10月机器学习算法班
│  ├─ppt
│  │  ├┈Thumbs.db
│  │  ├┈十月算法班第10讲：推荐系统.PDF
│  │  ├┈十月算法班第11讲：CTR预估.PDF
│  │  ├┈十月算法班第12讲：聚类和社交网络算法-10月机器学习算法班.PDF
│  │  ├┈十月算法班第13讲：机器学习算法之图模型初步.PDF
│  │  ├┈十月算法班第15讲：主体模型.PDF
│  │  ├┈十月算法班第16讲：人工神经网络.PDF
│  │  ├┈十月算法班第17讲：计算机视觉与卷积神经网络.PDF
│  │  ├┈十月算法班第18讲：循环神经网络与自然语言处理.PDF
│  │  ├┈十月算法班第19讲：深度学习框架与应用.PDF
│  │  ├┈十月算法班第1讲.PDF
│  │  ├┈十月算法班第20讲：采样与变分.PDF
│  │  ├┈十月算法班第2讲.PDF
│  │  ├┈十月算法班第3讲：凸优化初步.PDF
│  │  ├┈十月算法班第4节：最大熵模型与EM.PDF
│  │  ├┈十月算法班第5讲：决策树随机森林.PDF
│  │  ├┈十月算法班第8讲：机器学习中的特征工程—笔记版.PDF
│  │  └┈十月算法班第9讲：机器学习调优与融合.PDF
│  ├─源码
│  │  ├┈Image_seg.zip
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│  ├┈01.第1课概率论与数理统计.mkv
│  ├┈02.第2课矩阵和线性代数.mkv
│  ├┈03.第3课凸优化.mkv
│  ├┈04.第4课回归.mkv
│  ├┈05.第5课决策树、随机森林.mkv
│  ├┈06.第6课 SVM.mkv
│  ├┈07.第7课最大熵与EM算法.mkv
│  ├┈08.第8课特征工程.mkv
│  ├┈09.第9课模型调优.mkv
│  ├┈10.第10课推荐系统.mkv
│  ├┈11.第11课从分类到CTR预估.mkv
│  ├┈12.第12课聚类.mkv
│  ├┈13.第13课贝叶斯网络.mkv
│  ├┈14.第14课隐马尔科夫模型HMM.mkv
│  ├┈15.第15课主题模型.mkv
│  ├┈16.第16课采样与变分.mkv
│  ├┈17.第17课人工神经网络.mkv
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│  ├┈19.第19课深度学习之RNN.mkv
│  └┈20.第20课深度学习实践.mkv
└─算法_4月机器学习算法班
└─├─(01)机器学习与相关数学初步
└─│  ├┈(1)机器学习初步与微积分概率论.PDF
└─│  └┈(1)机器学习与相关数学初步.avi
└─├─(02)数理统计与参数估计
└─│  ├┈(2)数理统计与参数估计.avi
└─│  └┈(2)数理统计与参数估计.PDF
└─├─(03)矩阵分析与应用
└─│  ├┈(3)矩阵分析与应用.avi
└─│  └┈(3)矩阵分析与应用.PDF
└─├─(04)凸优化初步
└─│  ├┈(4)凸优化初步.avi
└─│  └┈(4)凸优化初步.PDF
└─├─(05)回归分析与工程应用
└─│  ├─课件和数据及代码
└─│  └┈(5)回归分析与工程应用.avi
└─├─(06)特征工程
└─│  ├─课件与数据及代码
└─│  └┈(6)特征工程.avi
└─├─(07)工作流程与模型调优
└─│  ├┈(7)工作流程与模型调优.avi
└─│  └┈(7)工作流程与模型调优.zip
└─├─(08)最大熵模型与EM算法
└─│  ├┈(8)最大熵模型与EM算法.avi
└─│  └┈(8)最大熵模型与EM算法.PDF
└─├─(09)推荐系统与应用
└─│  ├─(9)推荐系统与应用
└─│  └┈(9)推荐系统与应用.avi
└─├─(10)聚类算法与应用
└─│  ├┈(10)聚类算法与应用.avi
└─│  └┈(10)聚类算法与应用.PDF
└─├─(11)决策树随机森林和adaboost
└─│  ├─代码
└─│  ├┈(11)决策树随机森林adaboost.avi
└─│  └┈(11)决策树随机森林adaboost.PDF
└─├─(12)SVM
└─│  ├─(补充材料1)SVM补充视频
└─│  ├─(补充材料2)SVM的python程序代码
└─│  ├┈(12)SVM.avi
└─│  ├┈(12)SVM.PDF
└─│  └┈(12)支持向量机.ipynb
└─├─(13)贝叶斯方法
└─│  ├┈(13)贝叶斯方法.avi
└─│  ├┈(13)贝叶斯方法.PDF
└─│  └┈nAIve_bayes-master.zip
└─├─(14)主题模型
└─│  ├┈(14)主题模型.avi
└─│  ├┈(14)主题模型.PDF
└─│  ├┈(补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.PDF
└─│  ├┈(补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models – an empirical study of PLSA and LDA.PDF
└─│  └┈LDAClassify.zip
└─├─(15)贝叶斯推理采样与变分
└─│  ├┈(15)贝叶斯推理-采样与变分简介.PDF
└─│  ├┈(15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
└─│  └┈gibbsGauss.py
└─├─(16)人工神经网络
└─│  ├┈(16)人工神经网络.avi
└─│  ├┈(16)人工神经网络.PDF
└─│  └┈Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
└─├─(17)卷积神经网络
└─│  ├┈(17)卷积神经网络.avi
└─│  └┈(17)卷积神经网络.PDF
└─├─(18)循环神经网络与LSTM
└─│  ├┈(18)循环神经网络和LSTM.avi
└─│  └┈(18)循环神经网络与LSTM.PDF
└─├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
└─│  ├┈(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.avi
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└─├─(20)贝叶斯网络和HMM
└─│  ├┈(20)贝叶斯网络和HMM.avi
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└─└─(额外补充)词嵌入word embedding
└─└─├┈(额外补充)词嵌入word embedding.avi
└─└─└┈(额外补充)词嵌入原理及应用简介.PDF

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摘要：七月在线机器学习作为人工智能领域的重要分支，近年来发展迅速。本文将从七月在线机器学习的背景、应用、挑战和发展趋势四个方面进行详细阐述，以期为读者提供全面了解七月在线机器学习的视角。

1、背景

随着互联网、大数据和云计算的快速发展，机器学习技术得到了广泛应用。七月在线机器学习作为一种新兴的机器学习模式，以其高效、便捷的特点受到广泛关注。七月在线机器学习主要基于云计算平台，通过分布式计算和大数据处理技术，实现大规模机器学习任务的高效执行。

七月在线机器学习具有以下背景特点：

1）数据量庞大：七月在线机器学习需要处理海量数据，以实现更准确的预测和决策。

2）计算资源丰富：云计算平台为七月在线机器学习提供了强大的计算资源，满足大规模数据处理需求。

3）算法多样化：七月在线机器学习涵盖了多种机器学习算法，如深度学习、强化学习等，满足不同场景下的需求。

2、应用

七月在线机器学习在各个领域都有广泛应用，以下列举几个典型应用场景：

1）金融领域：七月在线机器学习在金融风控、信用评估、智能投顾等方面发挥重要作用。

2）医疗健康：七月在线机器学习在疾病预测、药物研发、医疗影像分析等方面具有广泛应用。

3）智能交通：七月在线机器学习在智能驾驶、交通流量预测、智能交通信号控制等方面发挥重要作用。

4）工业制造：七月在线机器学习在设备故障预测、生产过程优化、供应链管理等方面具有广泛应用。

3、挑战

尽管七月在线机器学习发展迅速，但仍面临一些挑战：

1）数据质量：七月在线机器学习对数据质量要求较高，数据质量问题会影响模型性能。

2）算法复杂度：七月在线机器学习算法复杂度高，对计算资源要求较高。

3）模型可解释性：七月在线机器学习模型往往缺乏可解释性，难以理解其决策过程。

4）隐私保护：七月在线机器学习涉及大量个人隐私数据，如何保护用户隐私成为一大挑战。

4、发展趋势

七月在线机器学习在未来发展趋势如下：

1）算法创新：随着人工智能技术的不断发展，七月在线机器学习算法将不断创新，提高模型性能。

2）跨领域融合：七月在线机器学习将与其他领域技术（如物联网、区块链等）融合，拓展应用场景。

3）可解释性研究：提高七月在线机器学习模型的可解释性，使其决策过程更加透明。

4）隐私保护技术：研究新型隐私保护技术，确保用户隐私安全。

总结：

七月在线机器学习作为人工智能领域的重要分支，具有广泛的应用前景。然而，在发展过程中仍面临诸多挑战。未来，随着技术的不断创新和突破，七月在线机器学习将在更多领域发挥重要作用。

本文由nayona.cn整理

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