#原创

【深度之眼】李航 统计学习方法(完结)

课程介绍

课程来自于 【深度之眼】Eddy主讲《李航-统计学习方法》

我的带学风格

期待你：

首先理解模型、算法的适用场景然后理解模型、算法的逻辑框架依据自己能力掌握个别推导细节

我的风格：

明确讲解点，手推模型、算法

前期储备知识：

数学分析/高等数学

积分、微分、函数极值

线性代数

矩阵运算、求导

概率统计

常见分布、条件分布

编程语言

能看懂简单的高级语言（赋值、运算、循环、条件

预期课程收获

了解机器学习中分类问题的常见算法，并可以在小规模数据上实现熟悉机器学习模型建模原则

掌握机器学习模型推导中常用工具了解机器学习模型求解常用算法

课程大纲

17 Week5作业讲解及代码公布，

资料.pdf

隐马尔可夫模型.mp4

条件随机场作业.mp4

16 学习第11章条件随机场

资料.docx

条件随机场的矩阵形式.mp4

条件随机场.mp4

拟牛顿法.mp4

15 学习第10章隐马尔科夫模型，

资料.docx

隐马尔科夫模型.mp4

维特比算法.mp4

前向算法.mp4

14 Week4作业讲解及代码公布，

资料.docx

提升方法作业.mp4

EM 算法作业讲解.mp4

13 直播答疑

Rec 0006.mp4

12 学习第9章EM算法及推广，

资料.docx

高斯混合模型.mp4

EM算法及其推广.mp4

EM算法的导出.mp4

11 学习第8章提升方法

资料.docx

提升方法.mp4

前向分步算法.mp4

Adaboost训练误差.mp4

10 Week3作业讲解及代码公布

资料.docx

支持向量机习题7.2.mp4

支持向量机Sklearn.mp4

支持向量机7.3.mp4

逻辑斯谛回归作业.mp4

09 学习第7章支持向量机，

最大间隔分离超平面存在*性.mp4

资料.pdf

支持向量机.mp4

支持向量机xia.mp4

课程资源导读必看.pdf

08 学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型

资料.docx

逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4

拉格朗日对偶性.mp4

改进的迭代尺度法.mp4

07 Week2作业讲解及代码公布

资料.pdf

朴素贝叶斯自编程实现.mp4

决策树自编程实现.mp4

06 参加直播答疑

直播答疑.mp4

05 学习第5章决策树

资料.docx

信息增益与基尼指数.mp4

决策树.mp4

04 学习第4章朴素贝叶斯法，

资料.docx

朴素贝叶斯.mp4

后验概率最大化.mp4

贝叶斯估计.mp4

03 Week1作业讲解及代码公布

资料.pdf

极大似然估计作业.mp4

感知机_自编程实现.mp4

感知机_sklearn实现.mp4

贝叶斯估计作业.mp4

02 学习第3章k近邻，

资料.pdf

《统计学习方法》-K近邻.mp4

01 学习第2章感知机，

资料.docx

统计学习方法》随机梯度下降法.mp4

《统计学习方法》算法收敛性.mp4

《李航统计学习方法》感知机模型.mp4

00 学习第1章统计学习方法概论

《统计学习方法》-绪论.mp4

《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4

《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4

《李航统计学习方法》导读.mp4

ziliao.pdf

jamison普通

收藏 海报 链接