文件名称：清华大学-学堂在线-大数据机器学习课件笔记.zip
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文件格式：ZIP
更新时间：2023-06-19 02:55:37
大数据机器学习 机器学习 学堂在线
清华大学-学堂在线 大数据机器学习课件笔记系列：概述、机器学习的基本概念、模型性能评估、感知机、聚类、贝叶斯分类器及图模型、决策树和随机森林、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机 SVM、核函数与非线性 SVM、降维与度量学习、提升方法 adaboost 算法、EM 算法及混合高斯模型、计算学习理论、隐马尔可夫模型和概率图模型、条件随机场、概率图模型的学习与推断、神经网络与深度学习、深度学习正则化方法、深度学习优化方法等。
【文件预览】：
19 深度学习正则化方法.pdf
13.1 em算法拓展.pdf
10 核函数与非线性svm.pdf
6 贝叶斯分类器和概率图模型.pdf
12 提升方法adaboost算法.pdf
11 降维与度量学习.pdf
16 条件随机场.pdf
5 聚类.pdf
12.1 adaboost补充.pdf
1 概述.pdf
4 感知机.pdf
9.1 支持向量机补充.pdf
8 逻辑斯蒂logistic回归与最大熵模型.pdf
8.1 logistic算法补充.pdf
9 支持向量机svm.pdf
20 深度学习优化方法.pdf
13 EM算法及混合高斯模型.pdf
2 机器学习基本概念.pdf
7 决策树与随机森林.pdf
7.1 决策树补充.pdf
3 模型性能评估.pdf
6.1 贝叶斯分类器应用补充.pdf
4.1 感知机补充.pdf
14 计算学习理论.pdf
18 神经网络与深度学习.pdf
15 隐马尔可夫模型和概率图模型.pdf
17 概率图模型的学习与推断.pdf