机器学习贝尔实验室黄大威

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)