小象学院价值499的人工智能全新升级版I
├─视频
│├┈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(1).mp4
│├┈14.统计学习.mp4
│├┈15.统计学习(1).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
└─资料
└─├┈10、核方法.pdf
└─├┈11、核方法.pdf
└─├┈12、统计学习.pdf
└─├┈16、无监督学习.pdf
└─├┈1、机器学习的数学基础.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