统计学习方法

课程信息

本课程基于李航老师的《统计学习方法(第2版)》的监督学习和无监督学习书本教学。

课程目录

├── 00  学习第1章统计学习方法概论
│   ├── 《李航统计学习方法》导读.mp4 64.12M
│   ├── 《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4 22.58M
│   ├── 《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4 21.26M
│   └── 《统计学习方法》-绪论.mp4 35.04M
├── 01  学习第2章感知机
│   ├── 统计学习方法》随机梯度下降法.mp4 10.79M
│   ├── 《李航统计学习方法》感知机模型.mp4 47.69M
│   └── 《统计学习方法》算法收敛性.mp4 22.54M
├── 02  学习第3章k近邻
│   └── 《统计学习方法》-K近邻.mp4 39.74M
├── 03  Week1作业讲解及代码公布
│   ├── 贝叶斯估计作业.mp4 17.18M
│   ├── 感知机_sklearn实现.mp4 42.55M
│   ├── 感知机_自编程实现.mp4 29.87M
│   └── 极大似然估计作业.mp4 16.41M
├── 04  学习第4章朴素贝叶斯法
│   ├── 贝叶斯估计.mp4 34.21M
│   ├── 后验概率最大化.mp4 20.13M
│   └── 朴素贝叶斯.mp4 52.14M
├── 05  学习第5章决策树
│   ├── 决策树.mp4 61.19M
│   └── 信息增益与基尼指数.mp4 12.63M
├── 06  参加直播答疑
│   └── 直播答疑.mp4 337.45M
├── 07  Week2作业讲解及代码公布
│   ├── 决策树自编程实现.mp4 51.17M
│   └── 朴素贝叶斯自编程实现.mp4 77.82M
├── 08  学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
│   ├── 改进的迭代尺度法.mp4 34.11M
│   ├── 拉格朗日对偶性.mp4 40.61M
│   └── 逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4 72.08M
├── 09  学习第7章支持向量机
│   ├── 支持向量机.mp4 51.56M
│   ├── 支持向量机xia.mp4 51.56M
│   └── 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4 26.32M
├── 10  Week3作业讲解及代码公布
│   ├── 逻辑斯谛回归作业.mp4 66.23M
│   ├── 支持向量机7.3.mp4 25.94M
│   ├── 支持向量机Sklearn.mp4 34.31M
│   └── 支持向量机习题7.2.mp4 82.53M
├── 11  学习第8章提升方法
│   ├── Adaboost训练误差.mp4 48.78M
│   ├── 前向分步算法.mp4 29.84M
│   └── 提升方法.mp4 84.58M
├── 12  学习第9章EM算法及推广
│   ├── EM算法的导出.mp4 23.56M
│   ├── EM算法及其推广.mp4 57.44M
│   └── 高斯混合模型.mp4 40.63M
├── 13  直播答疑
│   └── Rec 0006.mp4 156.36M
├── 14  Week4作业讲解及代码公布
│   ├── EM 算法作业讲解.mp4 70.59M
│   └── 提升方法作业.mp4 58.47M
├── 15  学习第10章隐马尔科夫模型
│   ├── 前向算法.mp4 14.08M
│   ├── 维特比算法.mp4 24.56M
│   └── 隐马尔科夫模型.mp4 132.79M
├── 16  学习第11章条件随机场
│   ├── 拟牛顿法.mp4 28.85M
│   ├── 条件随机场.mp4 74.64M
│   └── 条件随机场的矩阵形式.mp4 31.96M
├── 17  Week5作业讲解及代码公布
│   ├── 条件随机场作业.mp4 27.92M
│   └── 隐马尔可夫模型.mp4 65.77M
└── 课件.zip 2.95M