小X机器学习算法精讲(价值799元)视频教程

目录:/74 小X学院 – 机器学习算法精讲(价值799元)
┣━━资料
┃ ┣━━10、核方法.pdf
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┃ ┣━━Logistic Regression.zip
┃ ┣━━Note_1_MachineLearningIntro.pdf
┃ ┣━━2、机器学习的数学基础.pdf
┃ ┣━━3、机器学习的哲学.pdf
┃ ┣━━4、机器学习的数学基础.pdf
┃ ┣━━5、经典机器学习模型.pdf
┃ ┣━━6、经典机器学习模型.pdf
┃ ┣━━7.2、Guo-PRICAI.pdf
┃ ┣━━7、经典机器学习模型.pdf
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┃ ┣━━12、统计学习.pdf
┃ ┣━━16、无监督学习.pdf
┃ ┣━━11、核方法.pdf
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┃ ┣━━Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf
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┃ ┣━━Note_2_Geometric Interpretation of Determinant.pdf
┃ ┣━━Note_3_LNorm.pdf
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┃ ┣━━Note_5_NaiveBayes.pdf
┃ ┣━━Note_7_EnsembleLearning.pdf
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┃ ┣━━Note11_Lagrange.pdf
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┃ ┣━━probability ( MIT Bertsekas).pdf
┃ ┣━━probability ( MIT Bertsekas)(1).pdf
┃ ┣━━RandomForest.zip
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┣━━01.机器学习中的数学基础.mp4
┣━━02.机器学习的数学基础.mp4
┣━━03.机器学习中的哲学.mp4
┣━━04.机器学习中的数学基础.mp4
┣━━05.经典机器学习模型.mp4
┣━━06.经典机器学习模型.mp4
┣━━07.经典机器学习模型.mp4
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┣━━10.核方法.mp4
┣━━11.核方法.mp4
┣━━12.统计学习.mp4
┣━━13.统计学习.mp4
┣━━14.统计学习.mp4
┣━━15.统计学习.mp4
┣━━16.无监督学习.mp4
┣━━17.流形学习.mp4
┣━━18.概念学习.mp4
┣━━19.神经网络.mp4
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