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【上海交通大学】机器学习导论课程_张志华

3256

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2019-11-19 10:54:27

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上海交通大学

Python与人工智能社区发消息

1.1 基本概念

43:21

2.2 随机向量

40:47

3.3 随机向量性质

37:17

4.4 多元高斯分布

40:00

5.5 分布性质

29:14

6.6 条件期望

41:05

7.7 多项式分布

41:40

8.8 多元高斯分布及应用

38:47

9.9 渐近性质

37:53

10.10 核定义

44:16

11.11 正定核性质

38:34

12.12 正定核应用

40:23

13.13 核主元分析

59:48

14.14 主元分析

44:59

15.15 主坐标分析

38:34

16.16 期望最大算法

37:46

17.17 概率PCA

34:44

18.18 最大似然估计方法

39:21

19.19 EM算法收敛性

39:59

20.20 MDS方法

43:33

21.21 MDS中加点方法

28:31

22.22 矩阵次导数

36:04

23.23 矩阵范数

43:19

24.24 次导数

41:17

25.25 spectral clustering

32:40

26.26 K-means algorithm

41:43

27.27 Matr-x Completion

38:49

28.28 Fisher判别分析

47:45

29.29 谱聚类1

44:42

30.30 谱聚类2

41:10

31.31 Computational Methods1

37:21

32.32 Computational Methods2

32:44

33.33 Fisher Discriminant Analysis

41:33

34.34 Kernel FDA

42:29

35.35 Linear classification1

42:13

36.36 Linear classification2

40:44

37.37 Naive Bayes方法

41:24

38.38 Support Vector Machines1

38:33

39.39 Support Vector Machines2

35:19

40.40 SVM

48:30

41.41 Boosting1

42:16

42.42 Boosting2

36:13

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