七月机器学习中的数学 第二期
│第一课:微分学基本概念.mp4│第二课:微分学进阶.mp4
│第三课:概率论简介.mp4
│第四课:极大似然估计.mp4
│第五课:线性代数基础.mp4
│第六课:线性代数进阶.mp4
│第七课:凸优化简介.mp4
│第八课:优化的稳定性.mp4
│第九课:从线性模型谈起的机器学习分类与回归.mp4
│第十课:从信息论到工业界最爱的树模型.mp4
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└─课件与代码
│Bayesian Reasoning and Machine Learning.pdf
│ESLII.pdf
│Gaussian Processes for Machine Learning.pdf
│Information Theory, Inference, and Learning Algorithms.pdf
│Machine Learning-A Probabilistic Perspective.pdf
│matrix cookbook.pdf
│MLE.pdf
│Pattern Recognition and Machine Learning.pdf
│PRML中文版.pdf
│Python_SciPy_Cheat_Sheet_Linear_Algebra.pdf
│数学班第二期第8课代码示范.支持向量机.ipynb
│机器学习中的数学第二期 第1课微分学与梯度下降法.pdf
│机器学习中的数学第二期 第2课微分学进阶.pdf
│机器学习中的数学第二期 第5课-线性代数基础_.pdf
│机器学习中的数学第二期 第6课-线性代数进阶.pdf
│机器学习中的数学第二期 第7课凸优化简介.pdf
│机器学习中的数学第二期 第8课凸优化进阶.pdf
│机器学习中的数学第二期 第9课-机器学习分类问题与数学(上).pdf
│机器学习中的数学第二期 第10课-机器学习分类问题与数学(下).pdf
│机器学习中的数学第二期 机器学习数学 教材.rar
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├─Lesson1_2 HW
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│ p210.JPG
│ p211.JPG
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└─Lesson1_2作业 HW
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