【唯一官方授权】《机器学习进步》周志华老师亲讲！2025新鲜出炉
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机器学习进阶课程《机器学习进步》！南京大学周志华教授亲讲！
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视频选集
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自动连播
1.1 假设空间
11:04
1.2 NFL定理推导
11:43
2.1 PR指标的扩展
10:10
2.2 ROC与AUC
10:05
2.3 非均等代价
03:41
2.4 偏差-方差分解
07:47
3.1 对率回归求解
16:43
3.2 线性判别分析
16:57
3.3 线性判别分析的多类推广
04:24
3.4 纠错输出码
11:32
3.5 类别不平衡
09:57
4.1 连续值的处理
03:48
4.2 缺失值的处理
08:18
4.3 从“树”到“规则”
03:37
4.4 多变量决策树
06:09
5.1 软间隔SVM
14:32
5.2 正则化
07:10
5.3 如何使用SVM？
07:16
5.4 表示定理
05:03
5.5 核方法
03:31
6.1 BP算法推导
20:17
6.2 标准BP与累积BP
05:24
6.3 全局最小和局部极小
05:27
6.4 其他常见神经网络模型
18:48
6.5 深度神经网络
08:25
6.6 深度神经网络的诀窍
08:13
7.1 贝叶斯分类器与贝叶斯学习
09:34
7.2 半朴素贝叶斯分类器
10:58
7.3 贝叶斯网
15:39
7.4 典型依赖关系
02:58
7.5 分析条件独立性
03:11
7.6 结构学习
10:17
7.7 推断
10:32
7.8 EM算法
09:00
8.1 学习器的结合
10:59
8.2 Stacking
06:21
8.3 选择性集成
04:33
8.4 多样性度量
06:55
8.5 多样性增强常用策略1
03:09
9.1 k均值聚类
03:29
9.2 学习向量量化
05:49
9.3 高斯混合聚类
08:05
9.4 DBSCAN
02:31
9.5 层次聚类
01:14
番外篇 机器学习的学派
14:16
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