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1. 斯坦福大学公开课:机器学习第一课 - 1
2023年9月22日 3.6万观看
斯坦福大学公开课 机器学习
科普 / 科技科学
斯坦福大学机器学习
共60集
27.5万人观看
1
斯坦福大学公开课:机器学习第一课 - 1
22:55
2
斯坦福大学公开课:机器学习第一课 - 2
22:56
3
斯坦福大学公开课:机器学习第一课 - 3
22:56
4
监督学习,梯度下降 - 1
25:26
5
监督学习,梯度下降 - 2
25:32
6
监督学习,梯度下降 - 3
25:20
7
欠拟合与过拟合 - 1
24:27
8
欠拟合与过拟合 - 2
24:36
9
欠拟合与过拟合 - 3
24:25
10
牛顿方法 - 1
24:23
11
牛顿方法 - 2
24:27
12
牛顿方法 - 3
24:20
13
生成学习算法 - 1
25:11
14
生成学习算法 - 2
25:21
15
生成学习算法 - 3
25:07
16
朴素贝叶斯算法 - 1
24:24
17
朴素贝叶斯算法 - 2
24:29
18
朴素贝叶斯算法 - 3
24:24
19
最优间隔分类器问题 - 1
25:15
20
最优间隔分类器问题 - 2
25:23
21
最优间隔分类器问题 - 3
25:15
22
顺序最小优化算法 - 1
25:49
23
顺序最小优化算法 - 2
25:52
24
顺序最小优化算法 - 3
25:48
25
经验风险最小化 - 1
24:47
26
经验风险最小化 - 2
24:50
27
经验风险最小化 - 3
24:47
28
特征选择 - 1
24:19
29
特征选择 - 2
24:25
30
特征选择 - 3
24:23
31
贝叶斯统计正则化 - 1
27:27
32
贝叶斯统计正则化 - 2
27:30
33
贝叶斯统计正则化 - 3
27:22
34
K-means算法 - 1
24:49
35
K-means算法 - 2
24:54
36
K-means算法 - 3
24:42
37
高斯混合模型 - 1
25:01
38
高斯混合模型 - 2
25:04
39
高斯混合模型 - 3
25:00
40
主成分分析法 - 1
26:54
41
主成分分析法 - 2
27:05
42
主成分分析法 - 3
26:55
43
奇异值分解 - 1
25:48
44
奇异值分解 - 2
25:51
45
奇异值分解 - 3
25:43
46
马尔科夫决策过程 - 1
24:22
47
马尔科夫决策过程 - 2
24:29
48
马尔科夫决策过程 - 3
24:23
49
离散与维数灾难 - 1
25:42
50
离散与维数灾难 - 2
25:44
51
离散与维数灾难 - 3
25:37
52
线性二次型调节控制 - 1
25:32
53
线性二次型调节控制 - 2
25:45
54
线性二次型调节控制 - 3
25:27
55
微分动态规划 - 1
25:19
56
微分动态规划 - 2
25:30
57
微分动态规划 - 3
25:20
58
策略搜索 - 1
25:35
59
策略搜索 - 2
25:42
60
策略搜索 - 3
25:27
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