统计学习方法【2.4GB】

本课程基于李航老师的《统计学习方法(第2版)》的监督学习和无监督学习书本教学。

资源目录详情：

|─ID：2136_统计学习方法
| |─00 学习第1章统计学习方法概论
| | |─《李航统计学习方法》导读.mp4
| | |─《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4
| | |─《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4
| | |─《统计学习方法》-绪论.mp4
| |─01 学习第2章感知机
| | |─统计学习方法》随机梯度下降法.mp4
| | |─《李航统计学习方法》感知机模型.mp4
| | |─《统计学习方法》算法收敛性.mp4
| |─02 学习第3章k近邻
| | |─《统计学习方法》-K近邻.mp4
| |─03 Week1作业讲解及代码公布
| | |─贝叶斯估计作业.mp4
| | |─感知机_sklearn实现.mp4
| | |─感知机_自编程实现.mp4
| | |─极大似然估计作业.mp4
| |─04 学习第4章朴素贝叶斯法
| | |─贝叶斯估计.mp4
| | |─后验概率最大化.mp4
| | |─朴素贝叶斯.mp4
| |─05 学习第5章决策树
| | |─决策树.mp4
| | |─信息增益与基尼指数.mp4
| |─06 参加直播答疑
| | |─直播答疑.mp4
| |─07 Week2作业讲解及代码公布
| | |─决策树自编程实现.mp4
| | |─朴素贝叶斯自编程实现.mp4
| |─08 学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
| | |─改进的迭代尺度法.mp4
| | |─拉格朗日对偶性.mp4
| | |─逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4
| |─09 学习第7章支持向量机
| | |─支持向量机.mp4
| | |─支持向量机xia.mp4
| | |─最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4
| |─10 Week3作业讲解及代码公布
| | |─逻辑斯谛回归作业.mp4
| | |─支持向量机7.3.mp4
| | |─支持向量机Sklearn.mp4
| | |─支持向量机习题7.2.mp4
| |─11 学习第8章提升方法
| | |─Adaboost训练误差.mp4
| | |─前向分步算法.mp4
| | |─提升方法.mp4
| |─12 学习第9章EM算法及推广
| | |─EM算法的导出.mp4
| | |─EM算法及其推广.mp4
| | |─高斯混合模型.mp4
| |─13 直播答疑
| | |─Rec 0006.mp4
| |─14 Week4作业讲解及代码公布
| | |─EM 算法作业讲解.mp4
| | |─提升方法作业.mp4
| |─15 学习第10章隐马尔科夫模型
| | |─前向算法.mp4
| | |─维特比算法.mp4
| | |─隐马尔科夫模型.mp4
| |─16 学习第11章条件随机场
| | |─拟牛顿法.mp4
| | |─条件随机场.mp4
| | |─条件随机场的矩阵形式.mp4
| |─17 Week5作业讲解及代码公布
| | |─条件随机场作业.mp4
| | |─隐马尔可夫模型.mp4
| |─更多资源请访问：91zys.cc
| |─课件.zip

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