【深度之眼】统计学习方法

└─ 【深度之眼】统计学习方法 ->
　 ├─ 08 学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型 ->
　 　 ├─ 逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4 - 72.1M
　 　 ├─ 拉格朗日对偶性.mp4 - 40.6M
　 　 └─ 改进的迭代尺度法.mp4 - 34.1M
　 ├─ 16 学习第11章条件随机场 ->
　 　 ├─ 条件随机场的矩阵形式.mp4 - 32M
　 　 ├─ 条件随机场.mp4 - 74.6M
　 　 └─ 拟牛顿法.mp4 - 28.8M
　 ├─ 00 学习第1章统计学习方法概论 ->
　 　 ├─ 《统计学习方法》-绪论.mp4 - 35M
　 　 ├─ 《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4 - 22.6M
　 　 ├─ 《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4 - 21.3M
　 　 └─ 《李航统计学习方法》导读.mp4 - 64.1M
　 ├─ 03 Week1作业讲解及代码公布 ->
　 　 ├─ 极大似然估计作业.mp4 - 16.4M
　 　 ├─ 感知机_sklearn实现.mp4 - 42.5M
　 　 ├─ 感知机_自编程实现.mp4 - 29.9M
　 　 └─ 贝叶斯估计作业.mp4 - 17.2M
　 ├─ 07 Week2作业讲解及代码公布 ->
　 　 ├─ 朴素贝叶斯自编程实现.mp4 - 77.8M
　 　 └─ 决策树自编程实现.mp4 - 51.2M
　 ├─ 11 学习第8章提升方法 ->
　 　 ├─ Adaboost训练误差.mp4 - 48.8M
　 　 ├─ 提升方法.mp4 - 84.6M
　 　 └─ 前向分步算法.mp4 - 29.8M
　 ├─ 15 学习第10章隐马尔科夫模型 ->
　 　 ├─ 隐马尔科夫模型.mp4 - 132.8M
　 　 ├─ 维特比算法.mp4 - 24.6M
　 　 └─ 前向算法.mp4 - 14.1M
　 ├─ 02 学习第3章k近邻 ->
　 　 └─ 《统计学习方法》-K近邻.mp4 - 39.7M
　 ├─ 12 学习第9章EM算法及推广 ->
　 　 ├─ EM算法及其推广.mp4 - 57.4M
　 　 ├─ EM算法的导出.mp4 - 23.6M
　 　 └─ 高斯混合模型.mp4 - 40.6M
　 ├─ 13 直播答疑 ->
　 　 └─ Rec 0006.mp4 - 156.4M
　 ├─ 14 Week4作业讲解及代码公布 ->
　 　 ├─ 提升方法作业.mp4 - 58.5M
　 　 └─ EM 算法作业讲解.mp4 - 70.6M
　 ├─ 06 参加直播答疑 ->
　 　 └─ 直播答疑.mp4 - 337.5M
　 ├─ 01 学习第2章感知机 ->
　 　 ├─ 《统计学习方法》算法收敛性.mp4 - 22.5M
　 　 ├─ 《李航统计学习方法》感知机模型.mp4 - 47.7M
　 　 └─ 统计学习方法》随机梯度下降法.mp4 - 10.8M
　 ├─ 17 Week5作业讲解及代码公布 ->
　 　 ├─ 条件随机场作业.mp4 - 27.9M
　 　 └─ 隐马尔可夫模型.mp4 - 65.8M
　 ├─ 09 学习第7章支持向量机 ->
　 　 ├─ 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4 - 26.3M
　 　 ├─ 支持向量机.mp4 - 51.6M
　 　 └─ 支持向量机xia.mp4 - 51.6M
　 ├─ 04 学习第4章朴素贝叶斯法 ->
　 　 ├─ 贝叶斯估计.mp4 - 34.2M
　 　 ├─ 朴素贝叶斯.mp4 - 52.1M
　 　 └─ 后验概率最大化.mp4 - 20.1M
　 ├─ 05 学习第5章决策树 ->
　 　 ├─ 决策树.mp4 - 61.2M
　 　 └─ 信息增益与基尼指数.mp4 - 12.6M
　 ├─ 10 Week3作业讲解及代码公布 ->
　 　 ├─ 逻辑斯谛回归作业.mp4 - 66.2M
　 　 ├─ 支持向量机Sklearn.mp4 - 34.3M
　 　 ├─ 支持向量机习题7.2.mp4 - 82.5M
　 　 └─ 支持向量机7.3.mp4 - 25.9M
　 └─ 课件.zip - 2.8M