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李航《统计学习方法》训练营（含无监督学习部分）
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- 01 1月30日 直播分享 - 视频暂时无法播放.txt
- 02 【严正声明】盗版必究！.html
- 03 【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？.html
- 04 【必看】训练营学习指南.html
- 05 【资料合集】课件及作业代码合集.html
- 06 第一章 1.1 导论.mp4
- 07 第一章 1.2 极大似然估计.mp4
- 08 第一章 1.3 梯度下降法.mp4
- 09 第一章作业讲解-极大似然估计.mp4
- 10 第二章 2.1 导论.mp4
- 11 第二章 2.2 对偶形式.mp4
- 12 第二章 2.3 收敛性.mp4
- 13 code——感知机.mp4
- 14 第二章作业讲解-感知机自编程实现.mp4
- 15 第二章作业讲解-感知机sklearn实现.mp4
- 16 第三章 3.1 导论.mp4
- 17 第三章 3.2 kd树.mp4
- 18 code——k近邻.mp4
- 19 第三章作业讲解-KNN 自编程.mp4
- 20 第三章作业讲解-KNN-sklearn.mp4
- 21 第四章 4.1 导论.mp4
- 22 第四章 4.2 贝叶斯估计.mp4
- 23 第四章 4.3 期望风险最小化.mp4
- 24 code——朴素贝叶斯.mp4
- 25 第四章作业讲解-贝叶斯估计.mp4
- 26 第四章作业讲解-朴素贝叶斯.mp4
- 27 第五章 5.1 导论.mp4
- 28 第五章 5.2 剪枝.mp4
- 29 code——决策树.mp4
- 30 第五章作业讲解-决策树.mp4
- 31 第六章 6.1 逻辑斯蒂回归与最大熵.mp4
- 32 第六章 6.2 改进的迭代尺度法.mp4
- 33 第六章作业讲解-逻辑斯谛回归.mp4
- 34 code——逻辑斯蒂回归与最大熵.mp4
- 35 第七章 7.1 导论.mp4
- 36 第七章 7.2 存在唯一性.mp4
- 37 第七章作业讲解-支持向量机习题7.1.mp4
- 38 第七章作业讲解-支持向量机 sklearn习题7.2.mp4
- 39 第七章作业讲解-支持向量机习题7.3.mp4
- 40 code——EM算法及推广.mp4
- 41 第八章 8.1 导论.mp4
- 42 第八章 8.2 前向分步算法.mp4
- 43 第八章 8.3 adaboost的训练误差.mp4
- 44 第八章作业讲解-提升方法.mp4
- 45 code——支持向量机.mp4
- 46 第九章 9.1 导论.mp4
- 47 第九章 9.2 高斯混合模型.mp4
- 48 第九章作业讲解-EM算法.mp4
- 49 code——提升方法.mp4
- 50 第十章 10.1 导论.mp4
- 51 第十章 10.2 前向算法.mp4
- 52 第十章 10.3 维特比算法.mp4
- 53 第十章作业讲解-隐马尔可夫模型.mp4
- 54 code——隐马尔可夫.mp4
- 55 第十一章 11.1 导论.mp4
- 56 第十一章 11.2 拟牛顿法.mp4
- 57 第十一章 11.3 条件随机场的矩阵形式.mp4
- 58 第十一章作业讲解-条件随机场.mp4
- 59 第十三章无监督学习导论.mp4
- 60 第十四章14.1聚类的基本概念.mp4
- 61 第十四章14.2.1距离与相似度.mp4
- 62 第十四章14.2.2聚合聚类 距离公式介绍.mp4
- 63 第十四章14.2.3距离公式证明.mp4
- 64 第十四章14.2.4确定最佳聚类数.mp4
- 65 第十四章14.2.5有序样本分类法.mp4
- 66 第十四章14.3K均值聚类.mp4
- 67 第十四章14.1作业讲解- K-Means算法和高斯混合模型的比较.mp4
- 68 第十四章14.2作业讲解- 14.2 有关类的定义推导.mp4
- 69 第十四章14.3作业讲解- 离差平方和距离推导公式证明.mp4
- 70 第十四章14.3作业讲解-重心距离推导公式证明.mp4
- 71 第十五章15.1矩阵奇异值分解步骤.mp4
- 72 第十五章15.2矩阵奇异值分解基本定理.mp4
- 73 第十五章15.3矩阵奇异值分解性质与计算.mp4
- 74 第十五章15.4.1矩阵奇异值分解的酉空间表示法.mp4
- 75 第十五章15.5矩阵奇异值分解的应用.mp4
- 76 第十五章作业讲解- 奇异值分解01.mp4
- 77 第十五章作业讲解- 奇异值分解02.mp4
- 78 第十六章16.1主成分分析介绍.mp4
- 79 第十六章16.2主成分分析基本定理.mp4
- 80 第十六章16.3主成分的性质与选择.mp4
- 81 第十六章16.4主成分的特征.mp4
- 82 第十六章16.5牛顿迭代与梯度下降法.mp4
- 83 第十六章16.6拟牛顿迭代法.mp4
- 84 第十六章16.1作业讲解- 样本主成分分析.mp4
- 85 第十六章16.2 作业讲解-样本方差无偏估计的理解.mp4
- 86 第十六章16.3作业讲解- 求第一主成分.mp4
- 87 第十七章17.1LSA导入.mp4
- 88 第十七章17.2LSA算法实现.mp4
- 89 第十七章17.3非负矩阵分解算法.mp4
- 90 第十七章17.4LSA案例分析与编程实现.mp4
- 91 第十七章 作业讲解.mp4
- 92 第十八章18.1PLSA生成模型.mp4
- 93 第十八章18.2PLSA共现模型.mp4
- 94 第十八章18.3PLSA模型算法实现.mp4
- 95 第十八章18.4PLSA模型EM算法详解.mp4
- 96 第十八章 作业讲解.mp4
- 97 第十九章19.1蒙特卡罗法引入.mp4
- 98 第十九章19.2马尔科夫链的定义与性质.mp4
- 99 第十九章19.3连续状态马尔科夫链.mp4
- 100 第十九章19.4Metropolis-Hastings算法与吉布斯抽样算法.mp4
- 101 第十九章 作业讲解.mp4
- 102 第二十章20.1LDA分布、模型与Gibbs抽样算法.mp4
- 103 第二十章20.2LDA的变分EM算法.mp4
- 104 第二十章 作业讲解.mp4
- 105 第二十一章21.1PageRank算法的定义与幂法计算.mp4
- 106 第二十一章 作业讲解.mp4
- 107 第二十二章 22无监督学习方法总结.mp4
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