34. K-means算法 - 1

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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
34K-means算法 - 1
24:49
35K-means算法 - 2
24:54
36K-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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