02.大数据机器学习培训（完结）

发布时间：2025-02-25

发布者：

剑客行

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资源介绍

《02大数据机器学习培训（完结）》是一套全面且深入的大数据与机器学习培训课程。课程从基础理论讲起，涵盖了机器学习的基本概念、监督学习、感知机、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、贝叶斯分类器、聚类、神经网络和深度学习等多个方面。内容不仅包括传统的机器学习方法，还涉及深度学习的优化和正则化方法，以及概率图模型的学习与推断。课程通过视频形式，生动形象地展示了机器学习的核心概念和技术细节，适合不同层次的学习者。无论是初学者还是有一定基础的进阶者，都能在这套课程中找到适合自己的学习内容。

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02.大数据机器学习培训（完结）3.82 GB

第20章深度学习优化方法535.94 MB

4.相关策略.mp4185.91 MB

3.神经网络的优化算法.mp494.39 MB

2.神经网络优化的挑战.mp4113.95 MB

.深度学习的优化问题.mp4141.70 MB

第9章深度学习正则化方法514.37 MB

4.深度学习的正则化方法（二）.mp4215.25 MB

3.深度学习的正则化方法（一）.mp4191.18 MB

2. 计算图形式的反向传播算法.mp453.32 MB

. 深度学习简介和架构设计.mp454.62 MB

第8章神经网络和深度学习459.98 MB

5.深度学习.mp446.16 MB

4.玻尔兹曼机.mp448.64 MB

3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）.mp4169.30 MB

2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）.mp4130.23 MB

.神经网络的发展历程.mp465.66 MB

第7章概率图模型的学习与推断236.17 MB

开头.mp417.14 MB

2.近似推断法：MCMC和变分推断.mp4137.43 MB

.精确推断法：变量消去法和信念传播法.mp481.60 MB

第6章条件随机场383.73 MB

开头.mp456.14 MB

5.条件随机场的预测算法.mp446.99 MB

4.条件随机场的学习算法.mp453.62 MB

3.条件随机场的计算问题.mp430.47 MB

2.条件随机场的定义与形式.mp4133.57 MB

.概率无向图模型.mp462.94 MB

第5章隐马尔可夫模型388.42 MB

开头(5).mp49.23 MB

4预测算法.mp496.47 MB

3. 学习算法.mp480.24 MB

2. 概率计算算法.mp4113.26 MB

. 隐马尔科夫模型的基本概念.mp489.21 MB

第4章计算学习理论368.42 MB

开头(4).mp414.09 MB

5. 学习稳定性.mp449.31 MB

4. VC维.mp480.58 MB

3. 有限假设空间.mp478.35 MB

2. 概率近似正确学习理论.mp493.36 MB

. 计算学习理论的基础知识.mp452.73 MB

第3章 EM算法及混合高斯模型301.16 MB

开头(3).mp411.72 MB

5. EM算法的推广.mp443.72 MB

4. EM算法在高斯混合模型学习中的应用.mp457.57 MB

3. EM算法的收敛性.mp431.59 MB

2. EM算法的引入.mp4139.40 MB

. 问题提出.mp417.16 MB

第2章提升方法320.59 MB

4. Adaboost的实现.mp487.44 MB

3. Adaboost算法的解释.mp434.75 MB

2. Adaboost算法的训练误差分析.mp435.59 MB

. 提升方法Adaboost算法.mp4162.81 MB

第章降维与度量学习398.27 MB

开头(2).mp415.57 MB

5. 流型学习和度量学习.mp4144.95 MB

4. 核化线性降维.mp440.83 MB

3. 主成分分析.mp467.55 MB

2. 降维嵌入.mp498.01 MB

. k近邻学习.mp431.37 MB

第0章核方法与非线性SVM

第09章 SVM

第08章逻辑斯谛回归与最大熵模型

第07章决策树和随机森林

第06章贝叶斯分类器及图模型

第05章聚类

第04章感知机

第03章模型性能评估

第02章机器学习基本概念

第0章概述

讲义

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