视频选集
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1-开始机器学习
00:36
2-人工智能简介
00:41
3-人工智能难题
01:32
4-人工智能问题的特点
00:58
5-人工智能和不确定性
01:52
6-有哪些人工智能问题？
00:19
6-有哪些人工智能问题？+答案
00:28
7-人工智能的实际运用：Watson
01:10
7-人工智能的实际运用：Watson+答案
00:20
8-什么是基于知识的人工智能？
02:37
9-基础知识：人工智能的四个学派
02:46
10-什么是基于知识的人工智能？+答案
00:34
10-什么是基于知识的人工智能？2
00:24
11-人工智能的四个学派
00:20
11-人工智能的四个学派+答案
01:49
12-贝叶斯公式入门
00:25
12-贝叶斯规则
02:08
13-贝叶斯网络
01:53
13-贝叶斯网络+答案
00:25
14-机器学习与数据科学
00:29
15-什么是数据科学家？
00:26
16-什么是数据科学家？II
00:55
17-数据科学家都做些什么？
00:39
18-Pi+Chuan+-+什么是数据科学？
00:44
19-数据科学家的基本技能
01:14
20-数据科学解决的问题
02:40
21-从人工智能到机器学习
00:50
22-简介
02:39
22-简介+-+第+2+部分
01:09
23-佐治亚理工学院机器学习课程
00:22
24-机器学习的定义
02:46
25-监督学习
02:03
25-强化学习
04:05
26-归纳法与演绎法
03:13
27-归纳法，演绎法与溯因法
05:14
28-非监督学习
04:24
29-机器学习的实际应用
00:38
30-Stanley+Darpa+超级挑战赛
01:34
31-医疗保健现在的问题
01:26
32-认知计算：现代应用
04:52
33-简介
01:32
34-基本要素
00:25
35-分类法
03:48
36-监督学习
03:13
36-监督学习+答案
02:45
37-垃圾邮件检测
04:16
37-垃圾邮件检测+答案
00:29
38-分类和回归
02:05
38-分类和回归+答案
00:27
39-线性回归
02:47
39-线性回归+答案
01:18
40-更多线性回归
01:01
41-基础知识总结
00:35
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