43:52

31 射频 微波 田庆城 声音修复版

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30 射频 田庆城 声音修复版

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29 射频 田庆城 声音修复版

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22 射频田庆城

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21 射频 田庆城

01:54:17

20 强化学习

02:02:40

19 神经网络

02:05:13

18 概念学习

01:57:35

17 流形学习 #机器学习

02:17:16

16 无监督学习

02:07:44

15 统计学习

01:50:14

14 #统计学习

02:09:14

13 #统计学习

02:10:14

12 #统计学习 无监督学习 #机器学习

02:12:20

10 核方法 无监督分类

02:06:40

11 核方法 无监督分类

02:08:32

09 线性模型 北京航空大学

02:09:48

08 线性模型 北京航空大学

02:08:01

07 经典机器学习模型 北京航空大学

02:08:30

06 经典机器学习模型 北京航空大学

02:07:39

05 经典机器学习模型 #北京航空大学

02:08:21

04 机器学习中的数学基础

02:06:45

03 机器学习中的哲学

02:17:40

02 机器学习的数学基础

02:05:36

01 机器学习中的数学基础

08:56

70 #最大熵模型：原始问题

09:23

69 #最大熵模型：拉格朗日乘子法

12:28

68 #最大熵模型：模型简介（3）

11:51

67 #最大熵模型：模型简介（2）

08:24

66 #最大熵模型：模型简介（1）

10:39

65 最大熵模型：原理篇之连续分布 最大熵模型：原理篇之連續分佈

16:13

64 最大熵模型：原理篇之离散分布 最大熵模型：原理篇之離散分佈

11:46

63 逻辑回归：参数估计 邏輯迴歸：參數估計

15:37

62 #逻辑回归：#逻辑回归模型 #邏輯迴歸：#邏輯迴歸模型

14:30

61 #逻辑回归：#回归模型 #邏輯迴歸：#迴歸模型

16:28

60 #逻辑回归：#Logistic Distribution（修订版）

21:50

59 #逻辑回归：#Logistic的起源 邏輯迴歸：Logistic的起源

15:41

58 决策树：CART算法（6）——剪枝 決策樹：CART演算法（6）－剪枝

22:25

57 决策树：CART算法（5）——回归树的生成 決策樹：CART演算法（5）－迴歸樹的生成

24:57

56 #决策树： CART算法（4）——分类树的生成 #決策樹： CART演算法（4）－分類樹的生成

13:21

55 #决策树： CART算法（3）——特征下的基尼指数

07:58

54 #决策树：CART算法（2）——基尼指数

07:27

53 决策树：CART算法（1）——简介

13:32

52 决策树：后剪枝——代价复杂度剪枝

07:10

51 决策树：后剪枝——基于错误剪枝方法之具体过程

12:13

50 决策树：后剪枝——基于错误剪枝方法之误判率上界Av373642744,P50

05:58

49 决策树：后剪枝——最小错误剪枝方法之实例篇Av373642744,P49

13:44

48 决策树：后剪枝——最小错误剪枝方法之原理篇Av373642744,P48

06:34

47 决策树：后剪枝——悲观错误剪枝之实例篇（2）Av373642744,P47

11:14

46 决策树：后剪枝——悲观错误剪枝之实例篇（1）Av373642744,P46

08:45

45 决策树：后剪枝——悲观剪枝方法之原理篇Av373642744,P45

13:00

44 决策树：后剪枝——降低错误的剪枝Av373642744,P44

13:13

43 5 5 决策树：预剪枝（2）Av373642744,P43

12:33

42 5 5 决策树：预剪枝（1）Av373642744,P42