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目录:【机器学习白板推导系列】目录:【机器学习白板推导系列】机器学习-绪论-学习资料介绍.mov目录:【机器学习白板推导系列/机器学习-指数族分布】机器学习-指数组分布-背景续.mov机器学习-指数组分布-背景.mov机器学习-指数族分布-最大熵角度(2).mp4机器学习-指数族分布-最大熵角度(1).mov机器学习-指数族分布-极大似然估计与充分统计量.mov机器学习-指数族分布-高斯分布的指数族形式111.mov机器学习-指数族分布-高斯分布的指数族形式(2).mov机器学习-指数族分布-高斯分布的指数族形式(1).mov机器学习-指数族分布-高斯分布的指数族形式_.mov机器学习-指数族分布-对数配分函数与充分统计量_.mov目录:【机器学习白板推导系列/机器学习-支持向量机】机器学习-支持向量机-硬间隔svm.mov机器学习-支持向量机-硬间隔svm-模型求解(拉格朗ri对偶)_.mov机器学习-支持向量机-硬间隔svm-模型求解(拉格朗ri对偶-kkt条件).mov机器学习-支持向量机-软间隔svm_.mov机器学习-约束优化问题-弱队偶性证明.mp4对偶关系之slatercondition.mp4对偶关系的几何解释.mp4对偶关系-kkt条件.mp4目录:【机器学习白板推导系列/机器学习-隐马尔可夫模型】机器学习-隐马尔可夫模型7-小结-filtering问题smoothing问题prediction问题(2).mov机器学习-隐马尔可夫模型7-小结.mov机器学习-隐马尔可夫模型6-decoding问题-v维特比算法(viterbi).mov机器学习-隐马尔可夫模型5-baum-welch算法(em).mov机器学习-隐马尔可夫模型4-后向算法.mov机器学习-隐马尔可夫模型3-前向算法.mov机器学习-隐马尔可夫模型2_.mov机器学习-隐马尔可夫模型1(hiddenmarkovmodel).mov目录:【机器学习白板推导系列/机器学习-线性回归】机器学习-线性回归4(正则化-岭回归-贝叶斯角度)_.mov机器学习-线性回归3(正则化-岭回归-频率角度).mov机器学习-线性回归2(概率视角-高斯噪声-mle).mov机器学习-线性回归1(最小二乘法及其几何意义).mov目录:【机器学习白板推导系列/机器学习-线性分类】机器学习-线性分类9-朴素贝叶斯分类器(naivebayesclassifer).mp4机器学习-线性分类8-高斯判别分析(gaussiandiscriminantanalysis)-模型求解(求协方差).mov机器学习-线性分类7-高斯判别分析(gaussiandiscriminantanalysis)-模型求解(求期望).mov机器学习-线性分类7-高斯判别分析(gaussiandiscriminantanalysis)-模型求解.mov机器学习-线性分类6-高斯判别分析(gaussiandiscriminantanalysis)-模型定义_.mov机器学习-线性分类5-逻辑回归(logisticregression).mov机器学习-线性分类4-线性判别分析(fisher)-模型求解.mov机器学习-线性分类2-线性判别分析(fisher)-模型定义_.mov机器学习-线性分类2-感知机(perceptron).mov机器学习-线性分类1-背景.mov目录:【机器学习白板推导系列/机器学习-条件随机场】机器学校-条件随机场(4)-模型.mp4机器学习-条件随机场(8)-learning-参数估计.mp4机器学习-条件随机场(7)-边缘概率计算.mp4机器学习-条件随机场(6)-crf模型要解决的问题.mp4机器学习-条件随机场(5)-模型的概率密度函数的向量形式_.mp4机器学习-条件随机场(4)-概率密度函数的参数形式.mp4机器学习-条件随机场(3)-memmvscrf.mp4机器学习-条件随机场(2)-hmmvsmemm.mp4机器学习-条件随机场(1).mov目录:【机器学习白板推导系列/机器学习-数学基础】机器学习-数学基础-概率-高斯分布6-已知边缘和条件概率求联合概率分布_.mov机器学习-数学基础-概率-高斯分布5-求边缘概率以及条件概率.mov机器学习-数学基础-概率-高斯分布4-局限性.mov机器学习-数学基础-概率-高斯分布3-重要性质.mov机器学习-数学基础-概率-高斯分布2(极大似然估计).mov机器学习-数学基础-概率-高斯分布.mov目录:【机器学习白板推导系列/机器学习-受限玻尔兹曼机】机器学习-受限玻尔兹曼机(2)-背景介绍-玻尔兹曼分布的形象解释.mp4机器学习-受限玻尔兹曼机(1)-背景介绍-引出玻尔兹曼分布_.mp4

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