投稿

Statistical learning method

629

3

2020-03-26 23:41:57

baidu.com 自用，侵删，不要三连，容易失效

松鼠爱葡萄发消息

seedance 2.0 限时即免！

4万人感兴趣

00 绪论

15:18

01 导读

35:17

02 泛化误差上界修正

10:05

03 极大似然估计和贝叶斯估计

11:43

030 极大似然估计作业

08:44

031 贝叶斯估计作业

09:29

04 感知机模型

21:01

05 算法收敛性

13:08

06 随机梯度下降法

07:53

07 近邻法

18:16

070 感知机自编程实现

16:19

071 感知机sklearn实现

18:03

08 朴素贝叶斯导读

16:48

09 后验概率最大化

09:08

10 贝叶斯估计

17:02

11 决策树

27:47

12 信息增益与基尼指数

06:32

120 直播答疑

34:30

121 决策树自编程实现

18:51

122 朴素贝叶斯自编程实现

27:08

13 逻辑斯谛回归与最大值模型

27:40

14 改进的迭代尺度法

15:21

15 拉格朗日对偶性

22:24

16 支持向量机

26:40

17 支持向量机2

26:40

18 最大间隔分离超平面存在唯一性

15:05

180 逻辑斯谛回归作业

23:10

182 支持向量机7.3

07:35

181 支持向量机习题7.2

23:24

183 支持向量机Sklearn

11:44

19 提升方法

36:44

20 Adaboost训练误差

20:02

21 前向分步算法

12:39

22 EM算法及其推广

26:02

23 EM算法的导出

09:06

24 高斯混合模型

16:09

240 直播答疑

51:02

241 EM 算法作业讲解

21:35

242 提升方法作业

17:03

25 隐马尔科夫模型

50:53

26 前向算法

06:43

27 维特比算法

10:04

28 条件随机场

24:02

29 条件随机场的矩阵形式

14:08

30 拟牛顿法

13:04

300 隐马尔可夫模型

22:53

301 条件随机场作业

10:42

顶部