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机器学习导论-张志华

3721

10

2018-06-04 16:03:08

张志华-<机器学习导论>

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1 基本概念

43:21

2 随机向量

40:46

3 随机向量性质

37:16

4 多元高斯分布

40:00

5 分布性质

29:14

6 条件期望

41:04

7 多项式分布

41:40

8 多元高斯分布及应用

38:47

9 渐近性质

37:52

10 核定义

44:15

11 正定核性质

38:34

12 正定核应用

40:23

13 核主元分析

59:47

14 主元分析

44:59

15 主坐标分析

38:33

16 期望最大算法

37:45

17 概率PCA

34:43

18 最大似然估计方法

39:21

19 EM算法收敛性

39:59

20 MDS方法

43:32

21 MDS中加点方法

28:31

22 矩阵次导数

36:03

23 矩阵范数

43:18

24 次导数

41:16

25 spectral clustering

32:39

26 K-means algorithm

41:43

27 Matr-x Completion

38:49

28 Fisher判别分析

47:44

29 谱聚类1

44:41

30 谱聚类2

41:10

31 Computational Methods1

37:20

32 Computational Methods2

32:44

33 Fisher Discriminant Analysis

41:33

34 Kernel FDA

42:28

35 Linear classification1

42:13

36 Linear classification2

40:43

37 Naive Bayes方法

41:24

38 Support Vector Machines1

38:33

39 Support Vector Machines2

35:19

40 SVM

48:30

41 Boosting1

42:16

42 Boosting2

36:13

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