斯坦福公开课NG：机器学习 19课
课程目录：[第1集] 机器学习的动机与应用 .mp4
[第2集] 监督学习应用.梯度下降.mp4
[第3集] 欠拟合与过拟合的概念.mp4
[第4集] 牛顿方法.mp4
[第5集] 生成学习算法.mp4
[第6集] 朴素贝叶斯算法mp4.mp4
[第7集] 最优间隔分类器问题.mp4
[第8集] 顺序最小优化算法.mp4
[第9集] 经验风险最小化.mp4
[第10集] 特征选择.mp4
[第11集] 贝叶斯统计正则化.mp4
[第12集] K-means算法.mp4
[第13集] 高斯混合模型.mp4
[第14集] 主成分分析法.mp4
[第15集] 奇异值分解.mp4
[第16集] 马尔可夫决策过程.mp4
[第17集] 离散与维数灾难.mp4
[第18集] 线性二次型调节控制.mp4
[第19集] 微分动态规划.mp4
[第20集] 策略搜索.mp4
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