研究生机器学习课程-浙江大学
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研究生机器学习课程-浙江大学
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18.机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题.mp4 118.9 MB
29.机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络（AlexNet）.mp4 113.74 MB
19.机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型.mp4 74.96 MB
2.机器学习课程（二）成绩安排.mp4 64.89 MB
11.机器学习课程-11.支持向量机（非线性模型）原问题和对偶问题..mp4 257.89 MB
37.机器学习课程_37__增强学习_(AlphaGo).mp4 49.6 MB
1.机器学习课程（一）教科书介绍.mp4 14.22 MB
4.机器学习课程（四）这门课程的内容概述.mp4 55.18 MB
22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4 130.52 MB
30.机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具（Caffe和Tensorflow）.mp4 79.55 MB
36.机器学习课程-36.强化学习(policy gradience).mp4 74.95 MB
13.机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍.mp4 73.24 MB
35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4 329.89 MB
34.机器学习课程-34.AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)..mp4 73.94 MB
17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4 160.6 MB
3.机器学习课程（三）概念介绍.mp4 27.27 MB
26.机器学习课程 26 深度学习数据库准备.mp4 39.77 MB
27.机器学习课程 27 深度学习自编码器.mp4 107.13 MB
10.机器学习课程-10.支持向量机（非线性模型） 低维到高维映射..mp4 233.62 MB
24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4 994.65 MB
14.机器学习课程-14.支持向量机的应用 -- 兵王问题（规则介绍）.mp4 55.65 MB
12.机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4 475.43 MB
20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4 431.96 MB
31.机器学习课程-31.深度学习 – 近年来流行的网络结构.mp4 111.38 MB
33.机器学习课程_33_AlphaGo围棋规则.mp4 37.74 MB
16.机器学习课程-16.支持向量机的应用 – 兵王问题 （测试结果）.mp4 16.67 MB
28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4 372.84 MB
25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4 225.91 MB
32.机器学习课程-32.深度学习 – 卷积神经网络的应用.qsv..mp4 52.12 MB
15.机器学习课程-15.支持向量机的应用 – 兵王问题 （参数设置）.mp4 147.25 MB
21.机器学习课程-21.人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬.q.mp4 138.77 MB
23.机器学习课程-23.人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面.mp4 59.82 MB
54.机器学习课程 54人工智能中的哲学 意识问题.mp4 80.12 MB
38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析（PCA）.mp4 354.95 MB
5.机器学习课程（五）没有免费午餐定理.mp4 150.28 MB
42.机器学习课程-42.概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器.mp4 101.37 MB
40.机器学习课程-40.目标检测 （RCNN和FCN）.mp4 161.46 MB
48.机器学习课程-48.EM算法（收敛性证明）.mp4 248.99 MB
46.机器学习课程-46.K-均值算法在图像压缩方面的应用.mp4 27.88 MB
60.机器学习课程-60.人工智能中的哲学-道德难题.mp4 71.75 MB
59.机器学习课程-59.人工智能中的哲学-生成对抗网络.mp4 90.57 MB
52.机器学习课程 52循环神经网络（RNN）和LSTM.mp4 151.06 MB
41.机器学习课程-41.概率分类法概述.mp4 121.14 MB
45.机器学习课程-45.EM算法（高斯混合模型和K-均值算法）.mp4 301.54 MB
58.机器学习课程 58人工智能中的哲学 创造力和洞穴理论.mp4 85.71 MB
8.机器学习课程-8.支持向量机（线性模型）的图像展示.mp4 6.06 MB
43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4 194.09 MB
9.机器学习课程-9.支持向量机(非线性模型)优化目标函数和限制条件.mp4 83.95 MB
6.机器学习课程（六）支持向量机（线性模型）问题.mp4 163.48 MB
61.机器学习课程 61 人工智能中的哲学未来展望.mp4 36.12 MB
39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升（AdaBoost）.mp4 286.64 MB
44.机器学习课程-44.概率密度估计 – 高斯混合模型.mp4 32.77 MB
47.机器学习课程-47.高斯混合模型在说话人识别方面的应用.mp4 115.89 MB
53.机器学习课程 53人工智能中的哲学 缸中之脑.mp4 62.92 MB
51.机器学习课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4 213.39 MB
57.机器学习课程 57人工智能中的哲学 中文屋子假想试验.mp4 46.54 MB
55.机器学习课程 55人工智能中的哲学 图灵测试.mp4 28.65 MB
56.机器学习课程 56人工智能中的哲学 世界是否有规律.mp4 37.06 MB
49.机器学习课程 49语音识别概述.mp4 69.23 MB
50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4 839.45 MB
7.机器学习课程（七）支持向量机（线性模型）数学描述.mp4 303.92 MB