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首页 - 课程列表 - 课程详情
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机器学习与模式识别_东北大学
课程类型：
选修课
发布时间：
2024-11-27 11:31:20
主讲教师：
课程来源：
建议学分：
0.00分
课程编码：
mk004988
课程介绍
课程目录
教师团队
{1}--第一章 绪论
[1.1.1]--1.1课程背景视频.mp4
（7分钟）
[1.2.1]--1.2 模式识别基本任务视频.mp4
（13分钟）
[1.3.1]--1.3 机器学习基础视频.mp4
（18分钟）
{2}--第二章 贝叶斯决策论
[2.10.1]--2.10高维特征概率估计视频.mp4
（21分钟）
[2.1.1]--2.1贝叶斯决策论基础视频.mp4
（21分钟）
[2.2.1]--2.2贝叶斯分类器视频.mp4
（20分钟）
[2.3.1]--2.3参数概率模型基础视频.mp4
（11分钟）
[2.4.1]--2.4概率模型参数估计视频.mp4
（20分钟）
[2.5.1]--2.5GMM模型视频.mp4
（11分钟）
[2.6.1]--2.6EM算法视频.mp4
（21分钟）
[2.7.1]--2.7从EM到K-means视频.mp4
（15分钟）
[2.8.1]--2.8概率模型无参估计算法视频.mp4
（11分钟）
[2.9.1]--2.9无参概率估计算法分析视频.mp4
（14分钟）
{3}--第三章 线性模型
[3.1.1]--3.1线性模型基础视频.mp4
（14分钟）
[3.2.1]--3.2感知器视频.mp4
（18分钟）
[3.3.1]--3.3线性回归视频.mp4
（19分钟）
[3.4.1]--3.4理解线性回归视频.mp4
（18分钟）
[3.5.1]--3.5逻辑回归视频.mp4
（18分钟）
{4}--第四章 支持向量机
[4.1.1]--4.1SVM数学模型视频.mp4
（16分钟）
[4.2.1]--4.2凸优化数学基础视频.mp4
（17分钟）
[4.3.1]--4.3凸优化数学基础-例题视频.mp4
（10分钟）
[4.4.1]--4.4线性SVM求解视频.mp4
（18分钟）
[4.5.1]--4.5软间隔SVM视频.mp4
（22分钟）
[4.6.1]--4.6非线性SVM求解视频.mp4
（13分钟）
{5}--第五章 决策树
[5.1.1]--5.1决策树基础视频.mp4
（8分钟）
[5.2.1]--5.2节点分裂(一)视频.mp4
（9分钟）
[5.3.1]--5.3节点分裂(二)视频.mp4
（21分钟）
[5.4.1]--5.4终止与剪枝视频.mp4
（15分钟）
[5.5.1]--5.5决策树算法视频.mp4
（20分钟）
[5.6.1]--5.6 决策树-例题视频.mp4
（24分钟）
{6}--第六章 集成学习
[6.1.1]--6.1集成学习基础视频.mp4
（17分钟）
[6.2.1]--6.2提升法boosting视频.mp4
（10分钟）
[6.3.1]--6.3Adaboost算法视频.mp4
（29分钟）
[6.4.1]--6.4Adaboost例题视频.mp4
（14分钟）
[6.5.1]--6.5bagging方法视频.mp4
（16分钟）
{7}--第七章 模型评估
[7.1.1]--7.1 模型评估基础视频.mp4
（19分钟）
[7.2.1]--7.2 PAC学习框架视频.mp4
（25分钟）
[7.3.1]--7.3 有限假设下的泛化界视频.mp4
（28分钟）
[7.4.1]--7.4 无限假设下的泛化界视频.mp4
（21分钟）
[7.5.1]--7.5 模型训练策略视频.mp4
（17分钟）
[7.6.1]--7.6 性能度量视频.mp4
（18分钟）
{8}--第八章 特征选择与学习
[8.1.1]--8.1特征概述视频.mp4
（15分钟）
[8.2.1]--8.2特征学习视频.mp4
（19分钟）
[8.3.1]--8.3PCA(一)视频.mp4
（17分钟）
[8.4.1]--8.4PCA(二)视频.mp4
（21分钟）
[8.5.1]--8.5稀疏编码视频.mp4
（27分钟）
{9}--第九章 神经网络与深度学习
[9.1.1]--9.1神经网络基础视频.mp4
（15分钟）
[9.2.1]--9.2神经网络模型视频.mp4
（12分钟）
[9.3.1]--9.3反向传播算法(一)视频.mp4
（11分钟）
[9.4.1]--9.4反向传播算法(二)视频.mp4
（15分钟）
[9.5.1]--9.5反向传播算法(三)视频.mp4
（16分钟）
[9.6.1]--9.6深度学习引论(一)视频.mp4
（20分钟）
[9.7.1]--9.7深度学习引论(二)视频.mp4
（10分钟）
[9.8.1]--9.8深度学习引论(三)视频.mp4
（14分钟）
京公网安备 11011502004263