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算法级权威授课：统计机器学习 + 机器学习导论 两门课程 上海交大张志华教授主讲
===============课程内容===============
上交大教授亲自授课机器学习算法级课程，是关于算法方面超级厉害的老师
确实讲的很犀利，全新内容学习机器学习不可错过
===============课程目录===============
├<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
├<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
===============现场授课===============
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