浙江大学研究生机器学习课程:全方位解析基础与前沿技术

  • 发布时间:
    2026-04-26 03:04:09
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浙江大学研究生机器学习课程:全方位解析基础与前沿技术

该课程由浙江大学打造,专为研究生量身定制。它全面涵盖机器学习基础理论与前沿技术,包含支持向量机、人工神经网络、深度学习、强化学习等核心算法,还涉及人工智能的哲学探讨。通过详细视频讲解与实际案例分析,学员能深入理解机器学习数学原理与应用技巧,掌握从数据预处理到模型优化的全流程技能。适合想深化机器学习知识、提升技术应用能力的研究生和专业人士。

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研究生机器学习课程-浙江大学9.44GB
1.机器学习课程(一)教科书介绍.mp414.22MB
2.机器学习课程(二)成绩安排.mp464.89MB
3.机器学习课程(三)概念介绍.mp427.27MB
4.机器学习课程(四)这门课程的内容概述.mp455.18MB
5.机器学习课程(五)没有免费午餐定理.mp4150.28MB
6.机器学习课程(六)支持向量机(线性模型)问题.mp4163.48MB
7.机器学习课程(七)支持向量机(线性模型)数学描述.mp4303.92MB
8.机器学习课程-8.支持向量机(线性模型)的图像展示.mp46.06MB
9.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.mp483.95MB
10.机器学习课程-10.支持向量机(非线性模型) 低维到高维映射..mp4233.62MB
11.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..mp4257.89MB
12.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.mp4475.43MB
13.机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍.mp473.24MB
14.机器学习课程-14.支持向量机的应用 -- 兵王问题(规则介绍).mp455.65MB
15.机器学习课程-15.支持向量机的应用 – 兵王问题 (参数设置).mp4147.25MB
16.机器学习课程-16.支持向量机的应用 – 兵王问题 (测试结果).mp416.67MB
17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4160.6MB
18.机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题.mp4118.9MB
19.机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型.mp474.96MB
20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4431.96MB
21.机器学习课程-21.人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬.q.mp4138.77MB
22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4130.52MB
23.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.mp459.82MB
24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4994.65MB
25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4225.91MB
26.机器学习课程 26 深度学习数据库准备.mp439.77MB
27.机器学习课程 27 深度学习自编码器.mp4107.13MB
28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4372.84MB
29.机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络(AlexNet).mp4113.74MB
30.机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具(Caffe和Tensorflow).mp479.55MB
31.机器学习课程-31.深度学习 – 近年来流行的网络结构.mp4111.38MB
32.机器学习课程-32.深度学习 – 卷积神经网络的应用.qsv..mp452.12MB
33.机器学习课程_33_AlphaGo围棋规则.mp437.74MB
34.机器学习课程-34.AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)..mp473.94MB
35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4329.89MB
36.机器学习课程-36.强化学习(policy gradience).mp474.95MB
37.机器学习课程_37__增强学习_(AlphaGo).mp449.6MB
38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析(PCA).mp4354.95MB
39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升(AdaBoost).mp4286.64MB
40.机器学习课程-40.目标检测 (RCNN和FCN).mp4161.46MB
41.机器学习课程-41.概率分类法概述.mp4121.14MB
42.机器学习课程-42.概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器.mp4101.37MB
43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4194.09MB
44.机器学习课程-44.概率密度估计 – 高斯混合模型.mp432.77MB
45.机器学习课程-45.EM算法(高斯混合模型和K-均值算法).mp4301.54MB
46.机器学习课程-46.K-均值算法在图像压缩方面的应用.mp427.88MB
47.机器学习课程-47.高斯混合模型在说话人识别方面的应用.mp4115.89MB
48.机器学习课程-48.EM算法(收敛性证明).mp4248.99MB
49.机器学习课程 49语音识别概述.mp469.23MB
50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4839.45MB
51.机器学习课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4213.39MB
52.机器学习课程 52循环神经网络(RNN)和LSTM.mp4151.06MB
53.机器学习课程 53人工智能中的哲学 缸中之脑.mp462.92MB
54.机器学习课程 54人工智能中的哲学 意识问题.mp480.12MB
55.机器学习课程 55人工智能中的哲学 图灵测试.mp428.65MB
56.机器学习课程 56人工智能中的哲学 世界是否有规律.mp437.06MB
57.机器学习课程 57人工智能中的哲学 中文屋子假想试验.mp446.54MB
58.机器学习课程 58人工智能中的哲学 创造力和洞穴理论.mp485.71MB
59.机器学习课程-59.人工智能中的哲学-生成对抗网络.mp490.57MB
60.机器学习课程-60.人工智能中的哲学-道德难题.mp471.75MB
61.机器学习课程 61 人工智能中的哲学未来展望.mp436.12MB
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