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下载

课程名称

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