─00 学习第1章统计学习方法概论
│ ziliao.pdf
│ 《李航统计学习方法》导读.mp4
│ 《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4
│ 《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4
│ 《统计学习方法》-绪论.mp4
│ 课程资源导读必看.pdf
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├─01 学习第2章感知机
│ 《李航统计学习方法》感知机模型.mp4
│ 《统计学习方法》算法收敛性.mp4
│ 统计学习方法》随机梯度下降法.mp4
│ 资料.docx
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├─02 学习第3章k近邻
│ 《统计学习方法》-K近邻.mp4
│ 资料.pdf
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├─03 Week1作业讲解及代码公布
│ 感知机_sklearn实现.mp4
│ 感知机_自编程实现.mp4
│ 极大似然估计作业.mp4
│ 贝叶斯估计作业.mp4
│ 资料.pdf
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├─04 学习第4章朴素贝叶斯法
│ 后验概率最大化.mp4
│ 朴素贝叶斯.mp4
│ 贝叶斯估计.mp4
│ 资料.docx
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├─05 学习第5章决策树
│ 信息增益与基尼指数.mp4
│ 决策树.mp4
│ 资料.docx
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├─06 参加直播答疑
│ 直播答疑.mp4
│
├─07 Week2作业讲解及代码公布
│ 决策树自编程实现.mp4
│ 朴素贝叶斯自编程实现.mp4
│ 资料.pdf
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├─08 学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
│ 拉格朗日对偶性.mp4
│ 改进的迭代尺度法.mp4
│ 资料.docx
│ 逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4
│
├─09 学习第7章支持向量机
│ 支持向量机.mp4
│ 支持向量机xia.mp4
│ 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4
│ 课程资源导读必看.pdf
│ 资料.pdf
│
├─10 Week3作业讲解及代码公布
│ 支持向量机7.3.mp4
│ 支持向量机Sklearn.mp4
│ 支持向量机习题7.2.mp4
│ 资料.docx
│ 逻辑斯谛回归作业.mp4
│
├─11 学习第8章提升方法
│ Adaboost训练误差.mp4
│ 前向分步算法.mp4
│ 提升方法.mp4
│ 资料.docx
│
├─12 学习第9章EM算法及推广
│ EM算法及其推广.mp4
│ EM算法的导出.mp4
│ 资料.docx
│ 高斯混合模型.mp4
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├─13 直播答疑
├─14 Week4作业讲解及代码公布
│ EM 算法作业讲解.mp4
│ 提升方法作业.mp4
│ 资料.docx
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├─15 学习第10章隐马尔科夫模型
│ 前向算法.mp4
│ 维特比算法.mp4
│ 资料.docx
│ 隐马尔科夫模型.mp4
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├─16 学习第11章条件随机场
│ 拟牛顿法.mp4
│ 条件随机场.mp4
│ 条件随机场的矩阵形式.mp4
│ 资料.docx
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└─17 Week5作业讲解及代码公布
条件随机场作业.mp4
资料.pdf
隐马尔可夫模型.mp4
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