浙江大学-研究生机器学习课程-
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课程列表
【第1集】机器学习课程（一）教科书介绍【720P】.qsv.flv 译
【第2集】机器学习课程（二）成绩安排【720P】.qsv.flv 译
【第3集】机器学习课程（三）概念介绍【720P】.qsv.flv 译
【第4集】机器学习课程（四）这门课程的内容概述【720P】.qsv.flv 译
【第5集】机器学习课程（五）没有免费午餐定理【720P】.qsv.flv 译
【第6集】机器学习课程（六）支持向量机（线性模型）问题【720P】.qsv.flv 译
【第7集】机器学习课程（七）支持向量机（线性模型）数学描述【720P】.qsv.flv 译
【第8集】机器学习课程-8.支持向量机（线性模型）的图像展示【720P】.qsv.flv 译
【第9集】机器学习课程-9.支持向量机(非线性模型)优化目标函数和限制条件【720P】.qsv.flv 译
【第10集】机器学习课程-10.支持向量机（非线性模型） 低维到高维映射【720P】.qsv.flv 译
【第11集】机器学习课程-11.支持向量机（非线性模型）原问题和对偶问题【720P】.qsv.flv 译
【第12集】机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问【720P】.qsv.flv 译
【第13集】机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍【720P】.qsv.flv 译
【第14集】机器学习课程-14.支持向量机的应用 -- 兵王问题（规则介绍）【720P】.qsv.flv 译
【第15集】机器学习课程-15.支持向量机的应用 – 兵王问题 （参数设置）【720P】.qsv.flv 译
【第16集】机器学习课程-16.支持向量机的应用 – 兵王问题 （测试结果）【720P】.qsv.flv 译
【第17集】机器学习课程-17.ROC曲线【720P】.qsv.flv 译
【第18集】机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题【720P】.qsv.flv 译
【第19集】机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型【720P】.qsv.flv 译
【第20集】机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法【720P】.qsv.flv 译
【第21集】机器学习课程-21.人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬【720P】.qsv.flv 译
【第22集】机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络【720P】.qsv.flv 译
【第23集】机器学习课程-23.人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面【高清】.qsv.flv 译
【第24集】机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法【720P】.qsv.flv 译
【第25集】机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置【720P】.qsv.flv 译
【第26集】机器学习课程 26 深度学习数据库准备【720P】.qsv.flv 译
【第27集】机器学习课程 27 深度学习自编码器【720P】.qsv.flv 译
【第28集】机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet【720P】.qsv.flv 译
【第29集】机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络（AlexNet）【720P】.qsv.flv 译
【第30集】机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具（Caffe和Tensorflow）【720P】.qsv.... 译
【第31集】机器学习课程-31.深度学习 – 近年来流行的网络结构【720P】.qsv.flv 译
【第32集】机器学习课程-32.深度学习 – 卷积神经网络的应用【720P】.qsv.flv 译
【第33集】机器学习课程_33_AlphaGo围棋规则 译
【第34集】机器学习课程-34.AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)【720P】.qsv.flv 译
【第35集】机器学习课程-35.强化学习Q-learning【720P】.qsv.flv 译
【第36集】机器学习课程-36.强化学习(policy gradience)【720P】.qsv.flv 译
【第37集】机器学习课程_37__增强学习_(AlphaGo) 译
【第38集】机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析（PCA）【720P】.qsv.flv 译
【第40集】机器学习课程-40.目标检测 （RCNN和FCN）【720P】.qsv.flv 译
【第41集】机器学习课程-41.概率分类法概述【720P】.qsv.flv 译
【第42集】机器学习课程-42.概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器【720P】.qsv.flv 译
【第43集】机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数【720P】.qsv.flv 译
【第44集】机器学习课程-44.概率密度估计 – 高斯混合模型【720P】.qsv.flv 译
【第45集】机器学习课程-45.EM算法（高斯混合模型和K-均值算法）【720P】.qsv.flv 译
【第46集】机器学习课程-46.K-均值算法在图像压缩方面的应用【720P】.qsv.flv 译
【第47集】机器学习课程-47.高斯混合模型在说话人识别方面的应用【720P】.qsv.flv 译
【第48集】机器学习课程-48.EM算法（收敛性证明）【720P】.qsv.flv 译
【第49集】机器学习课程 49语音识别概述【720P】.qsv.flv 译
【第50集】机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程【720P】.qsv.flv 译
【第51集】机器学习课程 51 大词汇量连续语音识别介绍【720P】.qsv.flv 译
【第52集】机器学习课程 52循环神经网络（RNN）和LSTM【720P】.qsv.flv 译
【第53集】机器学习课程 53人工智能中的哲学 缸中之脑【720P】.qsv.flv 译
【第54集】机器学习课程 54人工智能中的哲学 意识问题【720P】.qsv.flv 译
【第56集】机器学习课程 56人工智能中的哲学 世界是否有规律【720P】.qsv.flv 译
【第57集】机器学习课程 57人工智能中的哲学 中文屋子假想试验【720P】.qsv.flv 译
【第58集】机器学习课程 58人工智能中的哲学 创造力和洞穴理论【720P】.qsv.flv 译
【第59集】机器学习课程-59.人工智能中的哲学-生成对抗网络【720P】.qsv.flv 译
【第60集】机器学习课程-60.人工智能中的哲学-道德难题【720P】.qsv.flv 译
【第61集】机器学习课程 61 人工智能中的哲学未来展望【720P】.qsv.flv 译
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