【深度之眼】统计学习方法

发布时间：2024-12-10

发布者：

蝶舞花丛

文件大小：共计48个文件，合计:2.42 GB

资源金币：4.99 金币

资源来源：夸克网盘

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资源介绍

【资源介绍】《【深度之眼】统计学习方法》是一套全面深入的统计学习课程，涵盖了从统计学习方法概论到具体算法的详细讲解。课程内容包括逻辑斯谛回归与最大熵模型、条件随机场、k近邻、EM算法及推广、感知机、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机等。每一章节都配有作业讲解和代码公布，帮助学员更好地理解和应用所学知识。此外，还包括了课件和多个相关视频教程，如支持向量机、决策树、信息增益与基尼指数、贝叶斯估计等。这套课程适用于对统计学习有浓厚兴趣的学习者，旨在提升大家在机器学习领域的理论知识和实践能力。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2024-12-10)

资源投诉

【深度之眼】统计学习方法1.28 GB

08 学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型146.81 MB

逻辑斯谛回归与最大值模型.mp472.08 MB

拉格朗日对偶性.mp440.61 MB

改进的迭代尺度法.mp434.11 MB

6 学习第章条件随机场135.45 MB

条件随机场的矩阵形式.mp431.96 MB

条件随机场.mp474.64 MB

拟牛顿法.mp428.85 MB

学习第章统计学习方法概论143.01 MB

《统计学习方法》-绪论.mp435.04 MB

《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp422.58 MB

《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp421.26 MB

《李航统计学习方法》导读.mp464.12 MB

03 Week作业讲解及代码公布106.00 MB

极大似然估计作业.mp416.41 MB

感知机_sklearn实现.mp442.55 MB

感知机_自编程实现.mp429.87 MB

贝叶斯估计作业.mp417.18 MB

07 Week2作业讲解及代码公布129.00 MB

朴素贝叶斯自编程实现.mp477.82 MB

决策树自编程实现.mp451.17 MB

学习第8章提升方法163.19 MB

Adaboost训练误差.mp448.78 MB

提升方法.mp484.58 MB

前向分步算法.mp429.84 MB

5 学习第0章隐马尔科夫模型171.44 MB

隐马尔科夫模型.mp4132.79 MB

维特比算法.mp424.56 MB

前向算法.mp414.08 MB

02 学习第3章k近邻39.74 MB

《统计学习方法》-K近邻.mp439.74 MB

2 学习第9章EM算法及推广121.63 MB

EM算法及其推广.mp457.44 MB

EM算法的导出.mp423.56 MB

高斯混合模型.mp440.63 MB

3 直播答疑156.36 MB

Rec 06.mp4156.36 MB

4 Week4作业讲解及代码公布

06 参加直播答疑

0 学习第2章感知机

7 Week5作业讲解及代码公布

09 学习第7章支持向量机

04 学习第4章朴素贝叶斯法

05 学习第5章决策树

0 Week3作业讲解及代码公布

课件.zip2.76 MB

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