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最前沿机器学习算法尖端课程！流形学习-强化学习-概念学习等全新机器学习算法实战课程
算法的进步超乎我们详细，几乎可以说是日日新，机器学习固然有些枯燥乏味，
但不妨换个角度和方法，阶段性的分解学习，长期坚持，这样其实就是降低了学习难度，又不会太艰涩难懂。
全新的机器学习课程，新增了近期最新的流形学习、强化学习、概念学习、无监督学习、统计学习等一线技术，完全掌握有一定挑战
===============课程目录===============
├─01.机器学习中的数学基础.mp4
├─02.机器学习的数学基础.mp4
├─03.机器学习中的哲学.mp4
├─04.机器学习中的数学基础.mp4
├─05.经典机器学习模型.mp4
├─06.经典机器学习模型.mp4
├─07.经典机器学习模型.mp4
├─08.线性模型.mp4
├─09.线性模型.mp4
├─10.核方法.mp4
├─11.核方法.mp4
├─12.统计学习.mp4
├─13.统计学习.mp4
├─14.统计学习.mp4
├─15.统计学习.mp4
├─16.无监督学习.mp4
├─17.流形学习.mp4
├─18.概念学习.mp4
├─19.神经网络.mp4
├─20.强化学习.mp4
(1)资料；目录中文件数:32个
├─10、核方法.pdf
├─11、核方法.pdf
├─12、统计学习.pdf
├─16、无监督学习.pdf
├─2、机器学习的数学基础.pdf
├─3、机器学习的哲学.pdf
├─4、机器学习的数学基础.pdf
├─5、经典机器学习模型.pdf
├─6、经典机器学习模型.pdf
├─7.2、Guo-PRICAI.pdf
├─7、经典机器学习模型.pdf
├─8、线性模型.pdf
├─lle.pdf
├─Logistic Regression.zip
├─Note11_Lagrange.pdf
├─Note12_Lagrange2.pdf
├─Note_13_MaxMargin.pdf
├─Note_14_Kernel.pdf
├─Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
├─Note_16_ EM.pdf
├─Note_17_Locally Linear Embedding.pdf
├─Note_1_MachineLearningIntro.pdf
├─Note_2_Geometric Interpretation of Determinant.pdf
├─Note_3_LNorm.pdf
├─Note_4-GradientDescent.pdf
├─Note_5_NaiveBayes.pdf
├─Note_7_EnsembleLearning.pdf
├─Note_9_OLS.pdf
├─probability ( MIT Bertsekas)(1).pdf
├─probability ( MIT Bertsekas).pdf
├─RandomForest.zip
├─第五课_代码.zip
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