研究生机器学习课程-浙江大学夸克网盘下载

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研究生机器学习课程-浙江大学 9.4GB

7.机器学习课程（七）支持向量机（线性模型）数学描述.mp4 303.9MB

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 83.9MB

6.机器学习课程（六）支持向量机（线性模型）问题.mp4 163.5MB

60.机器学习课程-60.人工智能中的哲学-道德难题.mp4 71.8MB

61.机器学习课程 61 人工智能中的哲学未来展望.mp4 36.1MB

59.机器学习课程-59.人工智能中的哲学-生成对抗网络.mp4 90.6MB

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 85.7MB

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 46.5MB

56.机器学习课程 56人工智能中的哲学 世界是否有规律.mp4 37.1MB

55.机器学习课程 55人工智能中的哲学 图灵测试.mp4 28.7MB

50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4 839.4MB

54.机器学习课程 54人工智能中的哲学 意识问题.mp4 80.1MB

52.机器学习课程 52循环神经网络（RNN）和LSTM.mp4 151.1MB

53.机器学习课程 53人工智能中的哲学 缸中之脑.mp4 62.9MB

46.机器学习课程-46.K-均值算法在图像压缩方面的应用.mp4 27.9MB

51.机器学习课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4 213.4MB

5.机器学习课程（五）没有免费午餐定理.mp4 150.3MB

48.机器学习课程-48.EM算法（收敛性证明）.mp4 249.0MB

49.机器学习课程 49语音识别概述.mp4 69.2MB

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 115.9MB

8.机器学习课程-8.支持向量机（线性模型）的图像展示.mp4 6.1MB

45.机器学习课程-45.EM算法（高斯混合模型和K-均值算法）.mp4 301.5MB

43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4 194.1MB

44.机器学习课程-44.概率密度估计 – 高斯混合模型.mp4 32.8MB

42.机器学习课程-42.概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器.mp4 101.4MB

40.机器学习课程-40.目标检测 （RCNN和FCN）.mp4 161.5MB

41.机器学习课程-41.概率分类法概述.mp4 121.1MB

39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升（AdaBoost）.mp4 286.6MB

38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析（PCA）.mp4 354.9MB

4.机器学习课程（四）这门课程的内容概述.mp4 55.2MB

35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4 329.9MB

37.机器学习课程_37__增强学习_(AlphaGo).mp4 49.6MB

36.机器学习课程-36.强化学习(policy gradience).mp4 75.0MB

34.机器学习课程-34.AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)..mp4 73.9MB

24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4 994.7MB

33.机器学习课程_33_AlphaGo围棋规则.mp4 37.7MB

31.机器学习课程-31.深度学习 – 近年来流行的网络结构.mp4 111.4MB

32.机器学习课程-32.深度学习 – 卷积神经网络的应用.qsv..mp4 52.1MB

28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4 372.8MB

30.机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具（Caffe和Tensorflow）.mp4 79.5MB

3.机器学习课程（三）概念介绍.mp4 27.3MB

29.机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络（AlexNet）.mp4 113.7MB

27.机器学习课程 27 深度学习自编码器.mp4 107.1MB

25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4 225.9MB

26.机器学习课程 26 深度学习数据库准备.mp4 39.8MB

20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4 432.0MB

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 59.8MB

22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4 130.5MB

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 138.8MB

19.机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型.mp4 75.0MB

2.机器学习课程（二）成绩安排.mp4 64.9MB

18.机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题.mp4 118.9MB

17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4 160.6MB

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 147.3MB

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 16.7MB

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 475.4MB

13.机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍.mp4 73.2MB

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 55.7MB

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 257.9MB

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 233.6MB