浙江大学-研究生机器学习课程-

磁力链接/BT种子名称

浙江大学-研究生机器学习课程-

磁力链接/BT种子简介

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  • 50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4 880.2 MB
  • 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 498.5 MB
  • 20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4 452.9 MB
  • 28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4 390.9 MB
  • 38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析（PCA）.mp4 372.2 MB
  • 35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4 345.9 MB
  • 7.机器学习课程（七）支持向量机（线性模型）数学描述.mp4 318.7 MB
  • 45.机器学习课程-45.EM算法（高斯混合模型和K-均值算法）.mp4 316.2 MB
  • 39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升（AdaBoost）.mp4 300.6 MB
  • 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 270.4 MB
  • 48.机器学习课程-48.EM算法（收敛性证明）.mp4 261.1 MB
  • 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 245.0 MB
  • 25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4 236.9 MB
  • 51.机器学习课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4 223.8 MB
  • 43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4 203.5 MB
  • 6.机器学习课程（六）支持向量机（线性模型）问题.mp4 171.4 MB
  • 40.机器学习课程-40.目标检测 （RCNN和FCN）.mp4 169.3 MB
  • 17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4 168.4 MB
  • 52.机器学习课程 52循环神经网络（RNN）和LSTM.mp4 158.4 MB
  • 5.机器学习课程（五）没有免费午餐定理.mp4 157.6 MB
  • 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 154.4 MB
  • 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 145.5 MB
  • 22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4 136.9 MB
  • 41.机器学习课程-41.概率分类法概述.mp4 127.0 MB
  • 18.机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题.mp4 124.7 MB
  • 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 121.5 MB
  • 29.机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络（AlexNet）.mp4 119.3 MB
  • 31.机器学习课程-31.深度学习 – 近年来流行的网络结构.mp4 116.8 MB
  • 27.机器学习课程 27 深度学习自编码器.mp4 112.3 MB
  • 42.机器学习课程-42.概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器.mp4 106.3 MB
  • 59.机器学习课程-59.人工智能中的哲学-生成对抗网络.mp4 95.0 MB
  • 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 89.9 MB
  • 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 88.0 MB
  • 54.机器学习课程 54人工智能中的哲学 意识问题.mp4 84.0 MB
  • 30.机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具（Caffe和Tensorflow）.mp4 83.4 MB
  • 19.机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型.mp4 78.6 MB
  • 36.机器学习课程-36.强化学习(policy gradience).mp4 78.6 MB
  • 34.机器学习课程-34.AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)..mp4 77.5 MB
  • 13.机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍.mp4 76.8 MB
  • 60.机器学习课程-60.人工智能中的哲学-道德难题.mp4 75.2 MB
  • 49.机器学习课程 49语音识别概述.mp4 72.6 MB
  • 2.机器学习课程（二）成绩安排.mp4 68.0 MB
  • 53.机器学习课程 53人工智能中的哲学 缸中之脑.mp4 66.0 MB
  • 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 62.7 MB
  • 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 58.4 MB
  • 4.机器学习课程（四）这门课程的内容概述.mp4 57.9 MB
  • 32.机器学习课程-32.深度学习 – 卷积神经网络的应用.qsv..mp4 54.6 MB
  • 37.机器学习课程_37__增强学习_(AlphaGo).mp4 52.0 MB
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  • 26.机器学习课程 26 深度学习数据库准备.mp4 41.7 MB
  • 33.机器学习课程_33_AlphaGo围棋规则.mp4 39.6 MB
  • 56.机器学习课程 56人工智能中的哲学 世界是否有规律.mp4 38.9 MB
  • 61.机器学习课程 61 人工智能中的哲学未来展望.mp4 37.9 MB
  • 44.机器学习课程-44.概率密度估计 – 高斯混合模型.mp4 34.4 MB
  • 55.机器学习课程 55人工智能中的哲学 图灵测试.mp4 30.0 MB
  • 46.机器学习课程-46.K-均值算法在图像压缩方面的应用.mp4 29.2 MB
  • 3.机器学习课程（三）概念介绍.mp4 28.6 MB
  • 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 17.5 MB
  • 1.机器学习课程（一）教科书介绍.mp4 14.9 MB
  • 8.机器学习课程-8.支持向量机（线性模型）的图像展示.mp4 6.4 MB

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