小象学院:机器学习算法精讲,秦曾昌老师主讲,掌握算法模型原理价值799元

小象学院:机器学习算法精讲,秦曾昌老师主讲,掌握算法模型原理

本套课程来自小象学院,由秦曾昌秦老师主讲的:机器学习算法精讲,课程官方售价799元,课程共计20节,包含完整相关课程资源与源码,共计12.2G。文章底部附下载地址,如链接失效,可评论告知。

面对越演化越复杂的机器学习算法模型,只能简单应用怎么能行?
学算法就像学内功无论模型多复杂,都是由简单的模型演化而成,只有掌握其内在原理,应用起来才能随心所欲

小象学院签约讲师
美国加州大学伯克利分校博士后、牛津大学与卡内基梅隆大学访问学者英国布里斯托大学硕士、博士。
Springer出版英文专著1本、编辑论秦曾昌(1本和专业论文或章节,共90余篇。

为什么设置这门算法理论课程,和其他机器学习课程有什么区别?
本门课程旨在解决大家算法能力薄弱的问题。和基础的算法课也不同,本课专门针对机器学习中的算法原理和推导,专为工作和学习中用到机器学习的人来设计。

需要具备哪些基础知识?
高等数学和基本的编程(学过Python打卡课就够哦~)能力。

课程官方地址:http://www.chinahadoop.cn/course/1302

课程文件目录:

小象学院 秦老师机器学习算法精讲(价值799) [12.2G]
┣━━视频 [12.1G]
┃ ┣━━01.机器学习中的数学基础.mp4 [605.4M]
┃ ┣━━02.机器学习的数学基础.mp4 [611.6M]
┃ ┣━━03.机器学习中的哲学.mp4 [686.4M]
┃ ┣━━04.机器学习中的数学基础.mp4 [685.6M]
┃ ┣━━05.经典机器学习模型.mp4 [598.4M]
┃ ┣━━06.经典机器学习模型.mp4 [577.2M]
┃ ┣━━07.经典机器学习模型.mp4 [394.7M]
┃ ┣━━08.线性模型.mp4 [604.4M]
┃ ┣━━09.线性模型.mp4 [607.5M]
┃ ┣━━10.核方法.mp4 [709M]
┃ ┣━━11.核方法.mp4 [695.9M]
┃ ┣━━12.统计学习.mp4 [666.6M]
┃ ┣━━13.统计学习.mp4 [697.3M]
┃ ┣━━14.统计学习.mp4 [569.1M]
┃ ┣━━15.统计学习.mp4 [643.4M]
┃ ┣━━16.无监督学习.mp4 [723.6M]
┃ ┣━━17.流形学习.mp4 [700.2M]
┃ ┣━━18.概念学习.mp4 [606.7M]
┃ ┣━━19.神经网络.mp4 [499.9M]
┃ ┗━━20.强化学习.mp4 [521.3M]
┗━━资料 [130.2M]
┣━━2、机器学习的数学基础.pdf [2.8M]
┣━━3、机器学习的哲学.pdf [3.9M]
┣━━4、机器学习的数学基础.pdf [788.7K]
┣━━5、经典机器学习模型.pdf [1.9M]
┣━━6、经典机器学习模型.pdf [1.1M]
┣━━7.2、Guo-PRICAI.pdf [362.3K]
┣━━7、经典机器学习模型.pdf [995.2K]
┣━━8、线性模型.pdf [1.1M]
┣━━10、核方法.pdf [1.5M]
┣━━11、核方法.pdf [1M]
┣━━12、统计学习.pdf [1.8M]
┣━━16、无监督学习.pdf [2.1M]
┣━━第五课_代码.zip [17.1M]
┣━━资料.rar [61.3M]
┣━━lle.pdf [635.8K]
┣━━Logistic Regression.zip [7.8M]
┣━━Note_1_MachineLearningIntro.pdf [754.4K]
┣━━Note_13_MaxMargin.pdf [910.6K]
┣━━Note_14_Kernel.pdf [308.5K]
┣━━Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf [589.5K]
┣━━Note_16_ EM.pdf [961.8K]
┣━━Note_17_Locally Linear Embedding.pdf [532.9K]
┣━━Note_2_Geometric Interpretation of Determinant.pdf [215.2K]
┣━━Note_3_LNorm.pdf [332.6K]
┣━━Note_4-GradientDescent.pdf [1.2M]
┣━━Note_5_NaiveBayes.pdf [425.4K]
┣━━Note_7_EnsembleLearning.pdf [743K]
┣━━Note_9_OLS.pdf [588.1K]
┣━━Note11_Lagrange.pdf [917.5K]
┣━━Note12_Lagrange2.pdf [917.4K]
┣━━probability ( MIT Bertsekas).pdf [2.1M]
┣━━probability ( MIT Bertsekas)(1).pdf [2.1M]
┗━━RandomForest.zip [10.7M]


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