美女超级讲师带你深入理解统计学习方法-最权威的统计学习教材 手把手深入统计学习方法

  • 正文概述
  •  统计学习方法是随着Ai人工智能领域的兴起尔逐渐被我们熟悉的学科,它与深度学习机器学习等密不可分,但同时又是第一次做为一个独立的学科被我们熟知和认知。统计学习方法是一门应用型非常强的学科,在很多实际的算法应用,决策应用,统计规划建模等方面有非常强大的应用能力,可以说是必须掌握的学习算法。那么在本次的课程之中我们也进行了学习+实战+作业+回顾的模式进行教学,这可以为同学们降低学习的难度并提高兴趣,毕竟这是一门真正具有挑战的课程。

    ===============课程目录===============

    课程章节目录
    00  学习第1章统计学习方法概论
    01  学习第2章感知机
    02  学习第3章k近邻
    03  Week1作业讲解及代码公布
    04  学习第4章朴素贝叶斯法
    05  学习第5章决策树
    06  参加直播答疑
    07  Week2作业讲解及代码公布
    08  学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
    09  学习第7章支持向量机
    10  Week3作业讲解及代码公布
    11  学习第8章提升方法
    12  学习第9章EM算法及推广
    13  直播答疑
    14  Week4作业讲解及代码公布
    15  学习第10章隐马尔科夫模型
    16  学习第11章条件随机场
    17  Week5作业讲解及代码公布

    详细课程目录
    ├─(1) ziliao.pdf
    ├─(2) 《李航统计学习方法》导读.mp4
    ├─(3) 《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4
    ├─(4) 《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4
    ├─(5) 《统计学习方法》-绪论.mp4
    ├─(6) 课程资源导读必看.pdf
    (2)\01  学习第2章感知机;目录中文件数:4个
    ├─(7) 《李航统计学习方法》感知机模型.mp4
    ├─(8) 《统计学习方法》算法收敛性.mp4
    ├─(9) 统计学习方法》随机梯度下降法.mp4
    ├─(10) 资料.docx
    (3)\02  学习第3章k近邻;目录中文件数:2个
    ├─(11) 《统计学习方法》-K近邻.mp4
    ├─(12) 资料.pdf
    (4)\03  Week1作业讲解及代码公布;目录中文件数:5个
    ├─(13) 感知机_sklearn实现.mp4
    ├─(14) 感知机_自编程实现.mp4
    ├─(15) 极大似然估计作业.mp4
    ├─(16) 贝叶斯估计作业.mp4
    ├─(17) 资料.pdf
    (5)\04  学习第4章朴素贝叶斯法;目录中文件数:4个
    ├─(18) 后验概率最大化.mp4
    ├─(19) 朴素贝叶斯.mp4
    ├─(20) 贝叶斯估计.mp4
    ├─(21) 资料.docx
    (6)\05  学习第5章决策树;目录中文件数:3个
    ├─(22) 信息增益与基尼指数.mp4
    ├─(23) 决策树.mp4
    ├─(24) 资料.docx
    (7)\06  参加直播答疑;目录中文件数:1个
    ├─(25) 直播答疑.mp4
    (8)\07  Week2作业讲解及代码公布;目录中文件数:3个
    ├─(26) 决策树自编程实现.mp4
    ├─(27) 朴素贝叶斯自编程实现.mp4
    ├─(28) 资料.pdf
    (9)\08  学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型;目录中文件数:4个
    ├─(29) 拉格朗日对偶性.mp4
    ├─(30) 改进的迭代尺度法.mp4
    ├─(31) 资料.docx
    ├─(32) 逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4
    (10)\09  学习第7章支持向量机;目录中文件数:5个
    ├─(33) 支持向量机.mp4
    ├─(34) 支持向量机xia.mp4
    ├─(35) 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4
    ├─(36) 课程资源导读必看.pdf
    ├─(37) 资料.pdf
    (11)\10  Week3作业讲解及代码公布;目录中文件数:5个
    ├─(38) 支持向量机7.3.mp4
    ├─(39) 支持向量机Sklearn.mp4
    ├─(40) 支持向量机习题7.2.mp4
    ├─(41) 资料.docx
    ├─(42) 逻辑斯谛回归作业.mp4
    (12)\11  学习第8章提升方法;目录中文件数:4个
    ├─(43) Adaboost训练误差.mp4
    ├─(44) 前向分步算法.mp4
    ├─(45) 提升方法.mp4
    ├─(46) 资料.docx
    (13)\12  学习第9章EM算法及推广;目录中文件数:4个
    ├─(47) EM算法及其推广.mp4
    ├─(48) EM算法的导出.mp4
    ├─(49) 资料.docx
    ├─(50) 高斯混合模型.mp4
    (14)\13  直播答疑;目录中文件数:1个
    ├─(51) 直播.ev4
    (15)\14  Week4作业讲解及代码公布;目录中文件数:3个
    ├─(52) EM 算法作业讲解.mp4
    ├─(53) 提升方法作业.mp4
    ├─(54) 资料.docx
    (16)\15  学习第10章隐马尔科夫模型;目录中文件数:4个
    ├─(55) 前向算法.mp4
    ├─(56) 维特比算法.mp4
    ├─(57) 资料.docx
    ├─(58) 隐马尔科夫模型.mp4
    (17)\16  学习第11章条件随机场;目录中文件数:4个
    ├─(59) 拟牛顿法.mp4
    ├─(60) 条件随机场.mp4
    ├─(61) 条件随机场的矩阵形式.mp4
    ├─(62) 资料.docx
    (18)\17  Week5作业讲解及代码公布;目录中文件数:3个
    ├─(63) 条件随机场作业.mp4
    ├─(64) 资料.pdf
    ├─(65) 隐马尔可夫模型.mp4

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