七月在线机器学习

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34.七月在线机器学习
├─ML_3月机器学习在线班
│  ├─material
│  │  ├─4月19日晚的分享_黄高乐
│  │  ├┈1.1微积分与概率论.pdf
│  │  ├┈1.微积分与概率论.pdf
│  │  ├┈10.1贝叶斯网络.pdf
│  │  ├┈11.支持向量机.pdf
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│  │  ├┈13.0主题模型_预习材料.pdf
│  │  ├┈13.主题模型.pdf
│  │  ├┈14.隐马尔科夫模型.pdf
│  │  ├┈2.1.1参数估计的评价准则.pdf
│  │  ├┈2.1参数估计与矩阵运算.pdf
│  │  ├┈2.参数估计与矩阵运算.pdf
│  │  ├┈2012.李航.统计学习方法.pdf
│  │  ├┈3.凸优化.pdf
│  │  ├┈4.1广义线性回归和对偶优化.pdf
│  │  ├┈5.梯度下降和拟牛顿.pdf
│  │  ├┈6.最大熵模型.pdf
│  │  ├┈7.聚类.pdf
│  │  ├┈8.决策树与随机森林.pdf
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│  │  ├┈凸优化-中译本(扫描).pdf
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│  └─├─01 微积分与概率论基础
│  └─├─02 参数估计与矩阵运算基础
│  └─├─03 凸优化基础
│  └─├─04  广义线性回归和对偶优化
│  └─├─05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
│  └─├─06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
│  └─├─07 聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）
│  └─├─08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
│  └─├─09 Adaboost
│  └─├─10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
│  └─├─11 支持向量机（最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO）
│  └─├─12 EM、混合高斯模型
│  └─├─12 衣服推荐系统
│  └─├─13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
│  └─├─14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
│  └─├─16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
│  └─├─17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
│  └─├─18 卷积神经网络(CNN)、深度学习浅析
│  └─├─19 变分推断方法
│  └─└─20 知识图谱
├─ML_9月机器学习在线班
│  ├─8_9_随机森林_SVM
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│  ├─回归代码
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│  ├─基础补习-概率-台湾大学叶柄成
│  │  ├─第八周
│  │  ├─第二周
│  │  ├─第九周
│  │  ├─第六周
│  │  ├─第七周
│  │  ├─第三周
│  │  ├─第四周
│  │  ├─第五周
│  │  └─课堂讲义
│  ├─课程ppt
│  │  ├┈1.1微积分与概率论.pdf
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│  │  ├┈2.1数理统计与参数估计.pdf
│  │  ├┈3.1矩阵运算.pdf
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│  │  ├┈6.1梯度下降和拟牛顿.pdf
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│  │  ├┈探秘2016校招笔试面试.pdf
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│  ├┈19.人工神经网络.mp4
│  ├┈2.数理统计与参数估计.mp4
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│  ├┈4.凸优化.mp4
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│  ├┈6.梯度下降和拟牛顿.mp4
│  ├┈7.最大熵模型.mp4
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├─ML_机器学习其他资料
│  ├─2014斯坦福大学机器学习mkv视频
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│  │  ├─机器学习课程2014源代码
│  │  ├─教程和笔记
│  │  ├─推荐播放器
│  │  ├─网易视频教程
│  │  ├┈1 - 1 - Welcome (7 min).mkv
│  │  ├┈1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv
│  │  ├┈1 - 3 - Supervised Learning (12 min).mkv
│  │  ├┈1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv
│  │  ├┈10 - 1 - Deciding What to Try Next (6 min).mkv
│  │  ├┈10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv
│  │  ├┈10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mkv
│  │  ├┈10 - 4 - Diagnosing Bias vs. Variance (8 min).mkv
│  │  ├┈10 - 5 - Regularization and Bias_Variance (11 min).mkv
│  │  ├┈10 - 6 - Learning Curves (12 min).mkv
│  │  ├┈10 - 7 - Deciding What to Do Next Revisited (7 min).mkv
│  │  ├┈11 - 1 - Prioritizing What to Work On (10 min).mkv
│  │  ├┈11 - 2 - Error Analysis (13 min).mkv
│  │  ├┈11 - 3 - Error Metrics for Skewed Classes (12 min).mkv
│  │  ├┈11 - 4 - Trading Off Precision and Recall (14 min).mkv
│  │  ├┈11 - 5 - Data For Machine Learning (11 min).mkv
│  │  ├┈12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv
│  │  ├┈12 - 2 - Large Margin Intuition (11 min).mkv
│  │  ├┈12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv
│  │  ├┈12 - 4 - Kernels I (16 min).mkv
│  │  ├┈12 - 5 - Kernels II (16 min).mkv
│  │  ├┈12 - 6 - Using An SVM (21 min).mkv
│  │  ├┈13 - 1 - Unsupervised Learning_ Introduction (3 min).mkv
│  │  ├┈13 - 2 - K-Means Algorithm (13 min).mkv
│  │  ├┈13 - 3 - Optimization Objective (7 min)(1).mkv
│  │  ├┈13 - 3 - Optimization Objective (7 min).mkv
│  │  ├┈13 - 4 - Random Initialization (8 min).mkv
│  │  ├┈13 - 5 - Choosing the Number of Clusters (8 min).mkv
│  │  ├┈14 - 1 - Motivation I_ Data Compression (10 min).mkv
│  │  ├┈14 - 2 - Motivation II_ Visualization (6 min).mkv
│  │  ├┈14 - 3 - Principal Component Analysis Problem Formulation (9 min).mkv
│  │  ├┈14 - 4 - Principal Component Analysis Algorithm (15 min).mkv
│  │  ├┈14 - 5 - Choosing the Number of Principal Components (11 min).mkv
│  │  ├┈14 - 6 - Reconstruction from Compressed Representation (4 min).mkv
│  │  ├┈14 - 7 - Advice for Applying PCA (13 min).mkv
│  │  ├┈15 - 1 - Problem Motivation (8 min).mkv
│  │  ├┈15 - 2 - Gaussian Distribution (10 min).mkv
│  │  ├┈15 - 3 - Algorithm (12 min).mkv
│  │  ├┈15 - 4 - Developing and Evaluating an Anomaly Detection System (13 min).mkv
│  │  ├┈15 - 5 - Anomaly Detection vs. Supervised Learning (8 min).mkv
│  │  ├┈15 - 6 - Choosing What Features to Use (12 min).mkv
│  │  ├┈15 - 7 - Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mkv
│  │  ├┈15 - 8 - Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution (Optional) (14 min).mkv
│  │  ├┈16 - 1 - Problem Formulation (8 min).mkv
│  │  ├┈16 - 2 - Content Based Recommendations (15 min).mkv
│  │  ├┈16 - 3 - Collaborative Filtering (10 min).mkv
│  │  ├┈16 - 4 - Collaborative Filtering Algorithm (9 min).mkv
│  │  ├┈16 - 5 - Vectorization_ Low Rank Matrix Factorization (8 min).mkv
│  │  ├┈16 - 6 - Implementational Detail_ Mean Normalization (9 min).mkv
│  │  ├┈17 - 1 - Learning With Large Datasets (6 min).mkv
│  │  ├┈17 - 2 - Stochastic Gradient Descent (13 min).mkv
│  │  ├┈17 - 3 - Mini-Batch Gradient Descent (6 min).mkv
│  │  ├┈17 - 4 - Stochastic Gradient Descent Convergence (12 min).mkv
│  │  ├┈17 - 5 - Online Learning (13 min).mkv
│  │  ├┈17 - 6 - Map Reduce and Data Parallelism (14 min).mkv
│  │  ├┈18 - 1 - Problem Description and Pipeline (7 min).mkv
│  │  ├┈18 - 2 - Sliding Windows (15 min).mkv
│  │  ├┈18 - 3 - Getting Lots of Data and Artificial Data (16 min).mkv
│  │  ├┈18 - 4 - Ceiling Analysis_ What Part of the Pipeline to Work on Next (14 min).mkv
│  │  ├┈19 - 1 - Summary and Thank You (5 min).mkv
│  │  ├┈2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv
│  │  ├┈2 - 2 - Cost Function (8 min).mkv
│  │  ├┈2 - 3 - Cost Function - Intuition I (11 min).mkv
│  │  ├┈2 - 4 - Cost Function - Intuition II (9 min).mkv
│  │  ├┈2 - 5 - Gradient Descent (11 min).mkv
│  │  ├┈2 - 6 - Gradient Descent Intuition (12 min).mkv
│  │  ├┈2 - 7 - GradientDescentForLinearRegression  (6 min).mkv
│  │  ├┈2 - 8 - What_s Next (6 min).mkv
│  │  ├┈3 - 1 - Matrices and Vectors (9 min).mkv
│  │  ├┈3 - 2 - Addition and Scalar Multiplication (7 min).mkv
│  │  ├┈3 - 3 - Matrix Vector Multiplication (14 min).mkv
│  │  ├┈3 - 4 - Matrix Matrix Multiplication (11 min).mkv
│  │  ├┈3 - 5 - Matrix Multiplication Properties (9 min).mkv
│  │  ├┈3 - 6 - Inverse and Transpose (11 min).mkv
│  │  ├┈4 - 1 - Multiple Features (8 min).mkv
│  │  ├┈4 - 2 - Gradient Descent for Multiple Variables (5 min).mkv
│  │  ├┈4 - 3 - Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling (9 min).mkv
│  │  ├┈4 - 4 - Gradient Descent in Practice II - Learning Rate (9 min).mkv
│  │  ├┈4 - 5 - Features and Polynomial Regression (8 min).mkv
│  │  ├┈4 - 6 - Normal Equation (16 min).mkv
│  │  ├┈4 - 7 - Normal Equation Noninvertibility (Optional) (6 min).mkv
│  │  ├┈5 - 1 - Basic Operations (14 min).mkv
│  │  ├┈5 - 2 - Moving Data Around (16 min).mkv
│  │  ├┈5 - 3 - Computing on Data (13 min).mkv
│  │  ├┈5 - 4 - Plotting Data (10 min).mkv
│  │  ├┈5 - 5 - Control Statements_ for, while, if statements (13 min).mkv
│  │  ├┈5 - 6 - Vectorization (14 min).mkv
│  │  ├┈5 - 7 - Working on and Submitting Programming Exercises (4 min).mkv
│  │  ├┈6 - 1 - Classification (8 min).mkv
│  │  ├┈6 - 2 - Hypothesis Representation (7 min).mkv
│  │  ├┈6 - 3 - Decision Boundary (15 min).mkv
│  │  ├┈6 - 4 - Cost Function (11 min).mkv
│  │  ├┈6 - 5 - Simplified Cost Function and Gradient Descent (10 min).mkv
│  │  ├┈6 - 6 - Advanced Optimization (14 min).mkv
│  │  ├┈6 - 7 - Multiclass Classification_ One-vs-all (6 min).mkv
│  │  ├┈7 - 1 - The Problem of Overfitting (10 min).mkv
│  │  ├┈7 - 2 - Cost Function (10 min).mkv
│  │  ├┈7 - 3 - Regularized Linear Regression (11 min).mkv
│  │  ├┈7 - 4 - Regularized Logistic Regression (9 min).mkv
│  │  ├┈8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv
│  │  ├┈8 - 2 - Neurons and the Brain (8 min).mkv
│  │  ├┈8 - 3 - Model Representation I (12 min).mkv
│  │  ├┈8 - 4 - Model Representation II (12 min).mkv
│  │  ├┈8 - 5 - Examples and Intuitions I (7 min).mkv
│  │  ├┈8 - 6 - Examples and Intuitions II (10 min).mkv
│  │  ├┈8 - 7 - Multiclass Classification (4 min).mkv
│  │  ├┈9 - 1 - Cost Function (7 min).mkv
│  │  ├┈9 - 2 - Backpropagation Algorithm (12 min).mkv
│  │  ├┈9 - 3 - Backpropagation Intuition (13 min).mkv
│  │  ├┈9 - 4 - Implementation Note_ Unrolling Parameters (8 min).mkv
│  │  ├┈9 - 5 - Gradient Checking (12 min).mkv
│  │  ├┈9 - 6 - Random Initialization (7 min).mkv
│  │  ├┈9 - 7 - Putting It Together (14 min).mkv
│  │  └┈9 - 8 - Autonomous Driving (7 min).mkv
│  ├─机器学习导论_42_上海交大(张志华)
│  │  ├┈1 基本概念.mp4
│  │  ├┈10 核定义.mp4
│  │  ├┈11 正定核性质.mp4
│  │  ├┈12 正定核应用.mp4
│  │  ├┈13 核主元分析.mp4
│  │  ├┈14 主元分析.mp4
│  │  ├┈15 主坐标分析.mp4
│  │  ├┈16 期望最大算法.mp4
│  │  ├┈17 概率PCA.mp4
│  │  ├┈18 最大似然估计方法.mp4
│  │  ├┈19 EM算法收敛性.mp4
│  │  ├┈2 随机向量.mp4
│  │  ├┈20 MDS方法.mp4
│  │  ├┈21 MDS中加点方法.mp4
│  │  ├┈22 矩阵次导数.mp4
│  │  ├┈23 矩阵范数.mp4
│  │  ├┈24 次导数.mp4
│  │  ├┈25 spectral clustering.mp4
│  │  ├┈26 K-means algorithm.mp4
│  │  ├┈27 Matr-x Completion.mp4
│  │  ├┈28 Fisher判别分析.mp4
│  │  ├┈29 谱聚类1 .mp4
│  │  ├┈3 随机向量性质.mp4
│  │  ├┈30 谱聚类2.mp4
│  │  ├┈31 Computational Methods1.mp4
│  │  ├┈32 Computational Methods2.mp4
│  │  ├┈33 Fisher Discriminant Analysis.mp4
│  │  ├┈34 Kernel FDA.mp4
│  │  ├┈35 Linear classification1.mp4
│  │  ├┈36 Linear classification2.mp4
│  │  ├┈37 Naive Bayes方法.mp4
│  │  ├┈38 Support Vector Machines1.mp4
│  │  ├┈39 Support Vector Machines2.mp4
│  │  ├┈4 多元高斯分布.mp4
│  │  ├┈40 SVM.mp4
│  │  ├┈41 Boosting1.mp4
│  │  ├┈42 Boosting2.mp4
│  │  ├┈5 分布性质.mp4
│  │  ├┈6 条件期望.mp4
│  │  ├┈7 多项式分布.mp4
│  │  ├┈8 多元高斯分布及应用.mp4
│  │  └┈9 渐近性质.mp4
│  ├─机器学习基石_国立台湾大学(林轩田)
│  │  ├┈1 - 1 - Course Introduction (10-58)(1).mp4
│  │  ├┈1 - 2 - What is Machine Learning (18-28).mp4
│  │  ├┈1 - 3 - Applications of Machine Learning (18-56)(1).mp4
│  │  ├┈1 - 4 - Components of Machine Learning (11-45)(1).mp4
│  │  ├┈1 - 5 - Machine Learning and Other Fields (10-21)(1).mp4
│  │  ├┈10 - 1 - Logistic Regression Problem (14-33).mp4
│  │  ├┈10 - 2 - Logistic Regression Error (15-58).mp4
│  │  ├┈10 - 3 - Gradient of Logistic Regression Error (15-38).mp4
│  │  ├┈10 - 4 - Gradient Descent (19-18)(1).mp4
│  │  ├┈11 - 1 - Linear Models for Binary Classification (21-35).mp4
│  │  ├┈11 - 2 - Stochastic Gradient Descent (11-39).mp4
│  │  ├┈11 - 3 - Multiclass via Logistic Regression (14-18).mp4
│  │  ├┈11 - 4 - Multiclass via Binary Classification (11-35).mp4
│  │  ├┈12 - 1 - Quadratic Hypothesis (23-47).mp4
│  │  ├┈12 - 2 - Nonlinear Transform (09-52).mp4
│  │  ├┈12 - 3 - Price of Nonlinear Transform (15-37).mp4
│  │  ├┈12 - 4 - Structured Hypothesis Sets (09-36).mp4
│  │  ├┈13 - 1 - What is Overfitting- (10-45).mp4
│  │  ├┈13 - 2 - The Role of Noise and Data Size (13-36).mp4
│  │  ├┈13 - 3 - Deterministic Noise (14-07).mp4
│  │  ├┈13 - 4 - Dealing with Overfitting (10-49).mp4
│  │  ├┈14 - 1 - Regularized Hypothesis Set (19-16).mp4
│  │  ├┈14 - 2 - Weight Decay Regularization (24-08).mp4
│  │  ├┈14 - 3 - Regularization and VC Theory (08-15).mp4
│  │  ├┈14 - 4 - General Regularizers (13-28).mp4
│  │  ├┈15 - 1 - Model Selection Problem (16-00).mp4
│  │  ├┈15 - 2 - Validation (13-24).mp4
│  │  ├┈15 - 3 - Leave-One-Out Cross Validation (16-06).mp4
│  │  ├┈15 - 4 - V-Fold Cross Validation (10-41).mp4
│  │  ├┈16 - 1 - Occam-s Razor (10-08).mp4
│  │  ├┈16 - 2 - Sampling Bias (11-50).mp4
│  │  ├┈16 - 3 - Data Snooping (12-28).mp4
│  │  ├┈16 - 4 - Power of Three (08-49).mp4
│  │  ├┈2 - 1 - Perceptron Hypothesis Set (15-42).mp4
│  │  ├┈2 - 2 - Perceptron Learning Algorithm (PLA) (19-46).mp4
│  │  ├┈2 - 3 - Guarantee of PLA (12-37).mp4
│  │  ├┈2 - 4 - Non-Separable Data (12-55).mp4
│  │  ├┈3 - 1 - Learning with Different Output Space (17-26).mp4
│  │  ├┈3 - 2 - Learning with Different Data Label (18-12).mp4
│  │  ├┈3 - 3 - Learning with Different Protocol (11-09).mp4
│  │  ├┈3 - 4 - Learning with Different Input Space (14-13).mp4
│  │  ├┈4 - 1 - Learning is Impossible- (13-32).mp4
│  │  ├┈4 - 2 - Probability to the Rescue (11-33).mp4
│  │  ├┈4 - 3 - Connection to Learning (16-46).mp4
│  │  ├┈4 - 4 - Connection to Real Learning (18-06).mp4
│  │  ├┈5 - 1 - Recap and Preview (13-44).mp4
│  │  ├┈5 - 2 - Effective Number of Lines (15-26).mp4
│  │  ├┈5 - 3 - Effective Number of Hypotheses (16-17).mp4
│  │  ├┈5 - 4 - Break Point (07-44).mp4
│  │  ├┈6 - 1 - Restriction of Break Point (14-18).mp4
│  │  ├┈6 - 2 - Bounding Function- Basic Cases (06-56).mp4
│  │  ├┈6 - 3 - Bounding Function- Inductive Cases (14-47).mp4
│  │  ├┈6 - 4 - A Pictorial Proof (16-01).mp4
│  │  ├┈7 - 1 - Definition of VC Dimension (13-10).mp4
│  │  ├┈7 - 2 - VC Dimension of Perceptrons (13-27).mp4
│  │  ├┈7 - 3 - Physical Intuition of VC Dimension (6-11).mp4
│  │  ├┈7 - 4 - Interpreting VC Dimension (17-13).mp4
│  │  ├┈8 - 1 - Noise and Probabilistic Target (17-01).mp4
│  │  ├┈8 - 2 - Error Measure (15-10).mp4
│  │  ├┈8 - 3 - Algorithmic Error Measure (13-46).mp4
│  │  ├┈8 - 4 - Weighted Classification (16-54).mp4
│  │  ├┈9 - 1 - Linear Regression Problem (10-08).mp4
│  │  ├┈9 - 2 - Linear Regression Algorithm (20-03).mp4
│  │  ├┈9 - 3 - Generalization Issue (20-34).mp4
│  │  └┈9 - 4 - Linear Regression for Binary Classification (11-23).mp4
│  ├─机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)
│  │  ├─01_Linear_Support_Vector_Machine
│  │  ├─02_Dual_Support_Vector_Machine
│  │  ├─03_Kernel_Support_Vector_Machine
│  │  ├─04_Soft-Margin_Support_Vector_Machine
│  │  ├─05_Kernel_Logistic_Regression
│  │  ├─06_Support_Vector_Regression
│  │  ├─07_Blending_and_Bagging
│  │  ├─08_Adaptive_Boosting
│  │  ├─09_Decision_Tree
│  │  ├─10_Random_Forest
│  │  ├─11_Gradient_Boosted_Decision_Tree
│  │  ├─12_Neural_Network
│  │  ├─13_Deep_Learning
│  │  ├─14_Radial_Basis_Function_Network
│  │  ├─15_Matrix_Factorization
│  │  └─16_Finale
│  ├─炼数成金-机器学习
│  │  ├─第1课 机器学习概论
│  │  ├─第2课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测
│  │  ├─第3课 岭回归，Lasso，变量选择技术。案例：凯撒密码破译
│  │  ├─资料
│  │  ├┈机器学习第10周.rar
│  │  ├┈机器学习第11周.rar
│  │  ├┈机器学习第4周.rar
│  │  ├┈机器学习第5周.rar
│  │  ├┈机器学习第6周.rar
│  │  ├┈机器学习第7周.rar
│  │  ├┈机器学习第8周.rar
│  │  ├┈机器学习第9周.rar
│  │  └┈解压密码.TXT
│  ├─龙星计划_机器学
│  │  ├┈Lecture01（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
│  │  ├┈Lecture02（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
│  │  ├┈Lecture03（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
│  │  ├┈Lecture04（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
│  │  ├┈Lecture05（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
│  │  ├┈Lecture06（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
│  │  ├┈Lecture07（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
│  │  ├┈Lecture08（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
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│  │  ├┈Lecture10（更多视频资料关注微信公众号【菜鸟要飞】）.mp4
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│  ├─模式识别_35_国防科学技术大学(蔡宣平)
│  │  ├┈01.概述.flv
│  │  ├┈02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性.flv
│  │  ├┈03.聚类分析的概念、相似性测度.flv
│  │  ├┈04.相似性测度（二）.flv
│  │  ├┈05.类间距离、准则函数.flv
│  │  ├┈06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法.flv
│  │  ├┈07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法.flv
│  │  ├┈08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法.flv
│  │  ├┈09.聚类算法实验.flv
│  │  ├┈10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数.flv
│  │  ├┈11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别.flv
│  │  ├┈12.线性可分条件下判别函数权矢量算法.flv
│  │  ├┈13.一般情况下的判别函数权矢量算法.flv
│  │  ├┈14.非线性判别函数.flv
│  │  ├┈15.最近邻方法.flv
│  │  ├┈16.感知器算法实验.flv
│  │  ├┈17.最小误判概率准则.flv
│  │  ├┈18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决.flv
│  │  ├┈19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则.flv
│  │  ├┈20.Neyman—Pearson判决、实例.flv
│  │  ├┈21.概述、矩法估计、最大似然估计.flv
│  │  ├┈22.贝叶斯估计.flv
│  │  ├┈23.贝叶斯学习.flv
│  │  ├┈24.概密的窗函数估计方法.flv
│  │  ├┈25.有限项正交函数级数逼近法.flv
│  │  ├┈26.错误率估计.flv
│  │  ├┈27.小结.flv
│  │  ├┈28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测.flv
│  │  ├┈29.概述、类别可分性判据（一）.flv
│  │  ├┈30.类别可分性判据（二）.flv
│  │  ├┈31.基于可分性判据的特征提取.flv
│  │  ├┈32.离散KL变换与特征提取.flv
│  │  ├┈33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用.flv
│  │  ├┈34.特征选择中的直接挑选法.flv
│  │  └┈35.综合实验-图像中的字符识别.flv
│  ├─统计机器学习_41_上海交大(张志华)
│  │  ├┈01 概率基础.mp4
│  │  ├┈02 随机变量1.mp4
│  │  ├┈03 随机变量2.mp4
│  │  ├┈04 高斯分布.mp4
│  │  ├┈05 高斯分布例子.mp4
│  │  ├┈06 连续分布.mp4
│  │  ├┈07 jeffrey prior.mp4
│  │  ├┈08 scale mixture pisribarin.mp4
│  │  ├┈09 statistic interence.mp4
│  │  ├┈10 Laplace 变换.mp4
│  │  ├┈11 多元分布定义.mp4
│  │  ├┈12 概率变换.mp4
│  │  ├┈13 Jacobian.mp4
│  │  ├┈14 Wedge production.mp4
│  │  ├┈15 Wishart 分布.mp4
│  │  ├┈16 多元正态分布.mp4
│  │  ├┈17 统计量.mp4
│  │  ├┈18 矩阵元Beta分布.mp4
│  │  ├┈19 共轭先验性质.mp4
│  │  ├┈20 统计量 充分统计量.mp4
│  │  ├┈21 指数值分布.mp4
│  │  ├┈22 Entropy.mp4
│  │  ├┈23 KL distance.mp4
│  │  ├┈24 Properties.mp4
│  │  ├┈25 概率不等式1.mp4
│  │  ├┈26 概率不等式2.mp4
│  │  ├┈27 概率不等式1.mp4
│  │  ├┈28 概率不等式2.mp4
│  │  ├┈29 概率不等式3.mp4
│  │  ├┈30 John 引理.mp4
│  │  ├┈31 概率不等式.mp4
│  │  ├┈32 随机投影.mp4
│  │  ├┈33 Stochastic Convergence-概念.mp4
│  │  ├┈34 Stochastic Convergence-性质.mp4
│  │  ├┈35 Stochastic Convergence-应用.mp4
│  │  ├┈36 EM算法1.mp4
│  │  ├┈37 EM算法2.mp4
│  │  ├┈38 EM算法3.mp4
│  │  ├┈39 Bayesian Classification.mp4
│  │  ├┈40 Markov Chain Monte carlo1.mp4
│  │  └┈41 Markov Chain Monte carlo2.mp4
│  └┈南京大学周志华老师的一个讲普适机器学习的ppt【精品-ppt】.ppt
├─ML_机器学习应用班
│  ├─第八课
│  │  └┈8.mp4
│  ├─第二课
│  │  ├┈应用班2_1_1h44min.mp4
│  │  └┈应用班第二课第二部分  .mp4
│  ├─第九课
│  │  ├┈9-1.mp4
│  │  └┈9-2.mp4
│  ├─第六课
│  │  ├┈6-1.mp4
│  │  └┈6-2.mp4
│  ├─第七课
│  │  ├┈7-1.flv
│  │  └┈7-2.mp4
│  ├─第三课
│  │  └┈应用班第三节课.mp4
│  ├─第十课
│  │  └┈10.mp4
│  ├─第四课
│  │  ├┈第二部分.mp4
│  │  └┈应用班第四节课1_1h44_33.mp4
│  ├─第五课
│  │  ├┈5-1.mp4
│  │  └┈5-2.mp4
│  ├─第一课
│  │  ├┈第一课.mp4
│  │  └┈机器学习应用班第1课数学基础 (1).pdf
│  └┈机器学习应用班资料.zip
├─算法_10月机器学习算法班
│  ├─ppt
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│  │  ├┈十月算法班第10讲：推荐系统.pdf
│  │  ├┈十月算法班第11讲：CTR预估.pdf
│  │  ├┈十月算法班第12讲：聚类和社交网络算法-10月机器学习算法班.pdf
│  │  ├┈十月算法班第13讲：机器学习算法之图模型初步.pdf
│  │  ├┈十月算法班第15讲：主体模型.pdf
│  │  ├┈十月算法班第16讲：人工神经网络.pdf
│  │  ├┈十月算法班第17讲：计算机视觉与卷积神经网络.pdf
│  │  ├┈十月算法班第18讲：循环神经网络与自然语言处理.pdf
│  │  ├┈十月算法班第19讲：深度学习框架与应用.pdf
│  │  ├┈十月算法班第1讲.pdf
│  │  ├┈十月算法班第20讲：采样与变分.pdf
│  │  ├┈十月算法班第2讲.pdf
│  │  ├┈十月算法班第3讲：凸优化初步.pdf
│  │  ├┈十月算法班第4节：最大熵模型与EM.pdf
│  │  ├┈十月算法班第5讲：决策树随机森林.pdf
│  │  ├┈十月算法班第8讲：机器学习中的特征工程---笔记版.pdf
│  │  └┈十月算法班第9讲：机器学习调优与融合.pdf
│  ├─源码
│  │  ├┈Image_seg.zip
│  │  └┈课程PPT与代码.zip
│  ├┈01.第1课 概率论与数理统计.mkv
│  ├┈02.第2课 矩阵和线性代数.mkv
│  ├┈03.第3课 凸优化.mkv
│  ├┈04.第4课 回归.mkv
│  ├┈05.第5课 决策树、随机森林.mkv
│  ├┈06.第6课 SVM.mkv
│  ├┈07.第7课 最大熵与EM算法.mkv
│  ├┈08.第8课 特征工程.mkv
│  ├┈09.第9课 模型调优.mkv
│  ├┈10.第10课 推荐系统.mkv
│  ├┈11.第11课 从分类到CTR预估.mkv
│  ├┈12.第12课 聚类.mkv
│  ├┈13.第13课 贝叶斯网络.mkv
│  ├┈14.第14课 隐马尔科夫模型HMM.mkv
│  ├┈15.第15课 主题模型.mkv
│  ├┈16.第16课 采样与变分.mkv
│  ├┈17.第17课 人工神经网络.mkv
│  ├┈18.第18课 深度学习之CNN.mkv
│  ├┈19.第19课 深度学习之RNN.mkv
│  └┈20.第20课 深度学习实践.mkv
└─算法_4月机器学习算法班
└─├─(01)机器学习与相关数学初步
└─│  ├┈(1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
└─│  └┈(1)机器学习与相关数学初步.avi
└─├─(02)数理统计与参数估计
└─│  ├┈(2)数理统计与参数估计.avi
└─│  └┈(2)数理统计与参数估计.pdf
└─├─(03)矩阵分析与应用
└─│  ├┈(3)矩阵分析与应用.avi
└─│  └┈(3)矩阵分析与应用.pdf
└─├─(04)凸优化初步
└─│  ├┈(4)凸优化初步.avi
└─│  └┈(4)凸优化初步.pdf
└─├─(05)回归分析与工程应用
└─│  ├─课件和数据及代码
└─│  └┈(5)回归分析与工程应用.avi
└─├─(06)特征工程
└─│  ├─课件与数据及代码
└─│  └┈(6)特征工程.avi
└─├─(07)工作流程与模型调优
└─│  ├┈(7)工作流程与模型调优.avi
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└─├─(08)最大熵模型与EM算法
└─│  ├┈(8)最大熵模型与EM算法.avi
└─│  └┈(8)最大熵模型与EM算法.pdf
└─├─(09)推荐系统与应用
└─│  ├─(9)推荐系统与应用
└─│  └┈(9)推荐系统与应用.avi
└─├─(10)聚类算法与应用
└─│  ├┈(10)聚类算法与应用.avi
└─│  └┈(10)聚类算法与应用.pdf
└─├─(11)决策树随机森林和adaboost
└─│  ├─代码
└─│  ├┈(11)决策树随机森林adaboost.avi
└─│  └┈(11)决策树随机森林adaboost.pdf
└─├─(12)SVM
└─│  ├─(补充材料1)SVM补充视频
└─│  ├─(补充材料2)SVM的Python程序代码
└─│  ├┈(12)SVM.avi
└─│  ├┈(12)SVM.pdf
└─│  └┈(12)支持向量机.ipynb
└─├─(13)贝叶斯方法
└─│  ├┈(13)贝叶斯方法.avi
└─│  ├┈(13)贝叶斯方法.pdf
└─│  └┈naive_bayes-master.zip
└─├─(14)主题模型
└─│  ├┈(14)主题模型.avi
└─│  ├┈(14)主题模型.pdf
└─│  ├┈(补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
└─│  ├┈(补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf
└─│  └┈LDAClassify.zip
└─├─(15)贝叶斯推理采样与变分
└─│  ├┈(15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf
└─│  ├┈(15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
└─│  └┈gibbsGauss.py
└─├─(16)人工神经网络
└─│  ├┈(16)人工神经网络.avi
└─│  ├┈(16)人工神经网络.pdf
└─│  └┈Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
└─├─(17)卷积神经网络
└─│  ├┈(17)卷积神经网络.avi
└─│  └┈(17)卷积神经网络.pdf
└─├─(18)循环神经网络与LSTM
└─│  ├┈(18)循环神经网络和LSTM.avi
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└─├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
└─│  ├┈(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.avi
└─│  └┈(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
└─├─(20)贝叶斯网络和HMM
└─│  ├┈(20)贝叶斯网络和HMM.avi
└─│  └┈(20)贝叶斯网络和HMM.pdf
└─└─(额外补充)词嵌入word embedding
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