PRML Page-by-page合辑_哔哩哔哩

请勿ios系统直接付费、请勿ios系统直接付费、请勿ios系统直接付费！请页面扫码支付，感谢感谢感谢！！苹果税太贵付不起，抱歉抱歉抱歉！本课程配套有带标记的PRML全书及对应视频讲解的PDF Note（约一千页）本项目以著名的《Pattern Recognition and Machine Learning》（简称PRML）为教材，包含约70小时（约90课时）视频课程及一本约1000页的教学专著。由浅入深，对各类模型的数学原理、参数推导做了细致深入的介绍。此项目追求内容自洽（self-contain），只要求参与者达到高等数学、概率与统计、线性代数三门课程的一般水平，更多相关知识如随机过程、泛函、凸优化等会在课程中以专题形式补充介绍。此项目已累计为约5600+人提供了14万+次教学，参与者包括中国大陆、港、澳、美国、英国、德国、瑞典等海内外高校、研究机构、科技公司的人工智能从业者，得到了业内人士的高度好评。

常见问题

Q：课程在什么时间更新？

A：课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功后，课程更新将通过账号动态提示，方便及时观看。

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A：购买后除不可抗力因素外，本课程长期有效，请您放心购买。

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Introduction

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视频课

3分36秒

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1.0

视频课

27分30秒

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1.1

视频课

27分46秒

1.2-上

视频课

58分49秒

1.2-下

视频课

1小时13分

1.3

视频课

12分23秒

1.4

视频课

21分19秒

1.5

视频课

1小时6分

1.6-上

视频课

1小时11分

1.6-下

视频课

25分31秒

Probability Distribution

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视频课

4分10秒

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2.0

视频课

5分13秒

全集试看

2.1

视频课

44分28秒

2.2

视频课

20分14秒

2.3-(1)

视频课

1小时57分

2.3-(2)

视频课

59分24秒

2.3-(3)

视频课

1小时22分

2.3-(4)

视频课

33分30秒

2.4

视频课

1小时41分

2.5

视频课

20分51秒

Linear Models for Regression

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视频课

3分9秒

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3.0

视频课

1分38秒

全集试看

3.1

视频课

1小时12分

3.2

视频课

37分25秒

3.3

视频课

1小时4分

3.4

视频课

21分47秒

3.5

视频课

1小时

3.6

视频课

3分20秒

Linear Models for Classification

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视频课

3分52秒

全集试看

4.0

视频课

8分14秒

4.1-上

视频课

38分47秒

4.1-下

视频课

1小时1分

4.2

视频课

37分58秒

4.3

视频课

49分55秒

4.4

视频课

19分17秒

4.5

视频课

30分26秒

Neural Networks

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视频课

7分28秒

全集试看

5.0

视频课

3分40秒

全集试看

5.1

视频课

17分32秒

5.2

视频课

45分48秒

5.3

视频课

33分4秒

5.4

视频课

47分4秒

5.5

视频课

49分6秒

5.6

视频课

27分10秒

5.7

视频课

35分53秒

Kernel Methods

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视频课

3分42秒

全集试看

6.0

视频课

5分45秒

全集试看

6.1

视频课

8分35秒

6.2

视频课

55分55秒

6.3

视频课

44分59秒

6.4-(1)

视频课

54分14秒

6.4-(2)

视频课

54分1秒

Sparse Kernel Machines

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视频课

3分20秒

全集试看

7.0

视频课

39分11秒

全集试看

7.1-(1)

视频课

32分45秒

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视频课

38分25秒

7.1-(3)

视频课

31分36秒

7.2-(1)

视频课

33分21秒

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视频课

22分23秒

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视频课

34分5秒

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视频课

32分42秒

Graphical Models

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视频课

4分31秒

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8.0

视频课

6分28秒

全集试看

8.1

视频课

37分30秒

8.2

视频课

51分20秒

8.3

视频课

47分31秒

8.4

视频课

1小时23分

Mixture Models and EM

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视频课

3分53秒

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9.0

视频课

4分19秒

全集试看

9.1

视频课

26分36秒

9.2

视频课

31分27秒

9.3

视频课

1小时19分

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视频课

19分7秒

Approximate Inference

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视频课

4分42秒

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10.0

视频课

6分3秒

全集试看

10.1-(1)

视频课

43分13秒

10.1-(2)

视频课

1小时5分

10.2

视频课

1小时17分

10.3

视频课

25分55秒

10.4

视频课

11分59秒

10.5

视频课

34分41秒

10.6

视频课

38分2秒

10.7

视频课

1小时3分

Sampling Methods

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视频课

3分48秒

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11.0

视频课

21分58秒

全集试看

11.1-上

视频课

42分30秒

11.1-下

视频课

49分23秒

11.2

视频课

1小时15分

11.3

视频课

24分47秒

11.4

视频课

6分12秒

11.5

视频课

1小时10分

11.6

视频课

8分57秒

Continuous Latent Variables

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视频课

4分53秒

全集试看

12.0

视频课

22分41秒

全集试看

12.1

视频课

51分15秒

12.2-上

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1小时5分

12.2-中

视频课

1小时1分

12.2-下

视频课

30分9秒

12.3

视频课

23分50秒

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12.4

视频课

32分13秒

Sequential Data

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全集试看

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视频课

3分19秒

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全集试看

13.0

视频课

6分46秒

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全集试看

13.1

视频课

10分6秒

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13.2-上

视频课

1小时11分

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13.2-下

视频课

58分31秒

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13.3-上

视频课

56分59秒

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13.3-下

视频课

56分5秒

Combining Models

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全集试看

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视频课

3分5秒

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全集试看

14.0

视频课

7分53秒

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全集试看

14.1

视频课

2分48秒

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视频课

8分54秒

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视频课

28分18秒

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视频课

14分30秒

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视频课

30分44秒