价值上万的PY教程第二期 09
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选段70P
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12 EM
七月算法 18分钟理解EM算法
七月算法 EM
七月算法 感性理解EM算法-GMM
12 衣服推荐系统
13 主题模型
七月算法 主题模型(上)
七月算法 主题模型(中)
七月算法 主题模型(下)
15 IP与MCMC(上)
15 IP与MCMC(中)
15 IP与MCMC(下)
七月算法 条件随机场(上)
七月算法 条件随机场(中)
七月算法 条件随机场(下)
17 PCA-SVD(上)
17 PCA-SVD(中)
17 PCA-SVD(下)
18 CNN
19 代码实现
01 概率基础
02 随机变量1
03 随机变量2
04 高斯分布
05 高斯分布例子
06 连续分布
07 jeffrey prior
09 statistic interence
10 Laplace 变换
11 多元分布定义
12 概率变换
13 Jacobian
14 Wedge production
15 Wishart 分布
16 多元正态分布
17 统计量
18 矩阵元Beta分布
19 共轭先验性质
20 统计量 充分统计量
21 指数值分布
22 Entropy
23 KL distance
24 Properties
25 概率不等式1
26 概率不等式2
27 概率不等式1
28 概率不等式2
29 概率不等式3
30 John 引理
31 概率不等式
32 随机投影
33 Stochastic Convergence-概念
34 Stochastic Convergence-性质
35 Stochastic Convergence-应用
36 EM算法1
37 EM算法2
38 EM算法3
39 Bayesian Classification
40 Markov Chain Monte carlo1
41 Markov Chain Monte carlo2
第1课 机器学习中数学基础
第2课 高效计算基础与图像线性分类器
第3课 梯度下降法与反向传播
第4课 CNN与常用框架
第5课 CNN训练注意事项与框架使用
第6课 CNN推展案例
第7课 RNN介绍
第8课 RNN应用
第9课 更多的网络类型
第10课 更多框架
12 EM
七月算法 18分钟理解EM算法
七月算法 EM
七月算法 感性理解EM算法-GMM
12 衣服推荐系统
13 主题模型
七月算法 主题模型(上)
七月算法 主题模型(中)
七月算法 主题模型(下)
15 IP与MCMC(上)
15 IP与MCMC(中)
15 IP与MCMC(下)
七月算法 条件随机场(上)
七月算法 条件随机场(中)
七月算法 条件随机场(下)
17 PCA-SVD(上)
17 PCA-SVD(中)
17 PCA-SVD(下)
18 CNN
19 代码实现
01 概率基础
02 随机变量1
03 随机变量2
04 高斯分布
05 高斯分布例子
06 连续分布
07 jeffrey prior
09 statistic interence
10 Laplace 变换
11 多元分布定义
12 概率变换
13 Jacobian
14 Wedge production
15 Wishart 分布
16 多元正态分布
17 统计量
18 矩阵元Beta分布
19 共轭先验性质
20 统计量 充分统计量
21 指数值分布
22 Entropy
23 KL distance
24 Properties
25 概率不等式1
26 概率不等式2
27 概率不等式1
28 概率不等式2
29 概率不等式3
30 John 引理
31 概率不等式
32 随机投影
33 Stochastic Convergence-概念
34 Stochastic Convergence-性质
35 Stochastic Convergence-应用
36 EM算法1
37 EM算法2
38 EM算法3
39 Bayesian Classification
40 Markov Chain Monte carlo1
41 Markov Chain Monte carlo2
第1课 机器学习中数学基础
第2课 高效计算基础与图像线性分类器
第3课 梯度下降法与反向传播
第4课 CNN与常用框架
第5课 CNN训练注意事项与框架使用
第6课 CNN推展案例
第7课 RNN介绍
第8课 RNN应用
第9课 更多的网络类型
第10课 更多框架
