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31 机器学习(二)
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31 机器学习(二)
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课程目录
课程笔记
课时1:机器学习 绪论(一)
课时2:机器学习 绪论(二)
课时3:机器学习 绪论(三)
课时4:机器学习 绪论(四)
课时5:监督学习(一)
课时6:监督学习(二)
课时7:森林道路(一)
课时8:森林道路(二)
课时9:森林道路(三)
课时10:用无监督学习方法来调研图像(一)
课时11:用无监督学习方法来调研图像(二)
课时12:用无监督学习方法来调研图像(三)
课时13:用无监督学习方法来调研图像(四)
课时14:用无监督学习方法来调研图像(五)
课时15:用无监督学习方法来调研图像(六)
课时16:分簇聚类方法(一)
课时17:分簇聚类方法(二)
课时18:聚类(一)
课时19:聚类(二)
课时20:聚类(三)
课时21:非参数方法(一)
课时22:非参数方法(二)
课时23:非参数方法(三)
课时24:多元化与参数分析(一)
课时25:多元化与参数分析(二)
课时26:多元化与参数分析(三)
课时27:多元化与参数分析(四)
课时28:多元化与参数分析(五)
课时29:多元化与参数分析(六)
课时30:机器学习(一)
课时31:31 机器学习(二)
课时32:机器学习(三)
课时33:机器学习(四)
课时34:机器学习(五)
课时35:多层感应器(一)
课时36:多层感应器(二)
课时37:多层感应器(三)
课时38:多层感应器(四)
课时39:多层感应器(五)
课时40:多层感应器(六)
课时41:多层感应器(七)
课时42:多层感应器(八)
课时43:多层感应器(九)
课时44:多层感应器(十)
课时45:多层感应器(十一)
课时46:多层感应器(十二)
时长:17分50秒
日期:2018/07/16
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上传者:老白菜
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课程介绍
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机器学习
聚类
有监督
无监督
多层感知
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。
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