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• file:(5.1)--第五章聚类.pdf
• file:(8.1)--第六章Logistic回归.pdf
• file:(14.1)--第14讲计算学习理论.pdf
• file:(1.1)--概述-20190919.pdf
• file:(2.1)--第一章统计学习及监督学习概论-2019.pdf
• file:[5.4.1]--3.2原型聚类学习向量算法.mp4
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• file:[14.3.1]--2.概率近似正确学习理论.srt
• file:[14.2.1]--1.计算学习理论的基础知识.mp4
• file:[17.2.1]--1.精确推断法：变量消去法和信念传播法.mp4
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• file:[1.5.1]--5.机器学习和统计学习的关系.mp4
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• file:[1.7.1]--7.大数据机器学习的主要特点.mp4
• file:[20.2.1]--2.神经网络优化的挑战.mp4
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• file:[19.1.1]--1.深度学习简介和架构设计.srt
• file:[3.10.1]--10.偏差和方差.mp4
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• file:[6.6.1]--6.贝叶斯网络结构学习推断.srt
• file:[18.3.1]--3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）.srt
• file:[12.2.1]--2.Adaboost算法的训练误差分析.mp4
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• folder:{8}--第八章逻辑斯谛回归与最大熵模型
• folder:{16}--第十六章条件随机场
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• folder:{20}--第二十章深度学习优化方法
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• folder:{3}--第三章模型性能评估
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• folder:{2}--2.神经网络优化的挑战
• folder:{3}--2.核函数和非线性支持向量机
• folder:{2}--2.计算图形式的反向传播算法
• folder:{3}--3.深度学习的正则化方法（一）
• folder:{1}--1.深度学习简介和架构设计
• folder:{10}--10.偏差和方差
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• folder:{5}--4.核化线性降维
• folder:{5}--5.半朴素贝叶斯分类器
• folder:{6}--6.贝叶斯网络结构学习推断
• folder:{2}--2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）
• folder:{7}--svm相关拓展资料
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