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机器学习/算法
机器学习贝尔实验室黄大威
机器学习
聚类
有监督
无监督
多层感知
共46课时 15小时18分45秒
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课程章节
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简介
机器学习
是研究
计算机
怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
课程目录
课时1:机器学习 绪论(一) (18分37秒)
课时2:机器学习 绪论(二) (18分33秒)
课时3:机器学习 绪论(三) (18分43秒)
课时4:机器学习 绪论(四) (22分26秒)
课时5:监督学习(一) (18分18秒)
课时6:监督学习(二) (18分0秒)
课时7:森林道路(一) (18分28秒)
课时8:森林道路(二) (18分52秒)
课时9:森林道路(三) (19分35秒)
课时10:用无监督学习方法来调研图像(一) (18分31秒)
课时11:用无监督学习方法来调研图像(二) (20分34秒)
课时12:用无监督学习方法来调研图像(三) (19分55秒)
课时13:用无监督学习方法来调研图像(四) (19分7秒)
课时14:用无监督学习方法来调研图像(五) (18分31秒)
课时15:用无监督学习方法来调研图像(六) (21分57秒)
课时16:分簇聚类方法(一) (22分50秒)
课时17:分簇聚类方法(二) (22分52秒)
课时18:聚类(一) (20分21秒)
课时19:聚类(二) (19分24秒)
课时20:聚类(三) (20分43秒)
课时21:非参数方法(一) (18分9秒)
课时22:非参数方法(二) (20分20秒)
课时23:非参数方法(三) (28分15秒)
课时24:多元化与参数分析(一) (20分54秒)
课时25:多元化与参数分析(二) (20分37秒)
课时26:多元化与参数分析(三) (17分1秒)
课时27:多元化与参数分析(四) (19分15秒)
课时28:多元化与参数分析(五) (18分9秒)
课时29:多元化与参数分析(六) (21分38秒)
课时30:机器学习(一) (19分51秒)
课时31:31 机器学习(二) (17分50秒)
课时32:机器学习(三) (22分3秒)
课时33:机器学习(四) (21分38秒)
课时34:机器学习(五) (22分53秒)
课时35:多层感应器(一) (20分14秒)
课时36:多层感应器(二) (18分30秒)
课时37:多层感应器(三) (22分7秒)
课时38:多层感应器(四) (19分31秒)
课时39:多层感应器(五) (20分17秒)
课时40:多层感应器(六) (17分54秒)
课时41:多层感应器(七) (18分48秒)
课时42:多层感应器(八) (19分6秒)
课时43:多层感应器(九) (17分28秒)
课时44:多层感应器(十) (18分52秒)
课时45:多层感应器(十一) (19分20秒)
课时46:多层感应器(十二) (21分48秒)
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