本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： 支持向量机的应用 – 兵王问题继续观看 课时1：教科书介绍 课时2：成绩安排 课时3：这门课程的内容概述 课时4：概念介绍 课时5：没有免费午餐定理 课时6：支持向量机（线性模型）问题 课时7：支持向量机（线性模型）数学描述 课时8：支持向量机（线性模型）的图像展示 课时9：支持向量机非线性模型优化目标函数和限制条件 课时10：支持向量机（非线性模型） 低维到高维映射 课时11：支持向量机（非线性模型）原问题和对偶问题 课时12：支持向量机 将支持向量机原问题转化为对偶问题 课时13：支持向量机 – 核函数介绍 课时14：支持向量机的应用 兵王问题 课时15：支持向量机的应用 – 兵王问题 课时16：支持向量机的应用 – 兵王问题 （测试结果） 课时17：ROC曲线 课时18：支持向量机 – 处理多类问题 课时19：人工神经网络 – 神经元的数学模型 课时20：人工神经网络 – 感知器算法 课时21：人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬 课时22：人工神经网络 – 多层神经网络 课时23：人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面 课时24：人工神经网络—后向传播算法 课时25：人工神经网络 – 参数设置 课时26：深度学习数据库准备 课时27：深度学习自编码器 课时28：深度学习 卷积神经网络LeNet 课时29：深度学习 – 卷积神经网络（AlexNet） 课时30：深度学习 – 编程工具（Caffe和Tensorflow） 课时31：深度学习 – 近年来流行的网络结构 课时32：深度学习 – 卷积神经网络的应用 课时33：AlphaGo围棋规则 课时34：AlphaGo 围棋有必胜策略的证明 课时35：强化学习Q learning 课时36：强化学习policy gradience 课时37：增强学习 AlphaGo 课时38：特征提取 – 主成分分析（PCA） 课时39：特征选择 – 自适应提升（AdaBoost） 课时40：目标检测 （RCNN和FCN） 课时41：概率分类法概述 课时42：概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器 课时43：概率密度估计 – 高斯密度函数 课时44：概率密度估计 – 高斯混合模型 课时45：EM算法（高斯混合模型和K 均值算法） 课时46：K 均值算法在图像压缩方面的应用 课时47：高斯混合模型在说话人识别方面的应用 课时48：EM算法一般形式及其收敛性证明 课时49：语音识别概述 课时50：隐含马尔科夫过程 课时51：大词汇量连续语音识别介绍 课时52：循环神经网络（RNN）和LSTM 课时53：人工智能中的哲学 缸中之脑 课时54：人工智能中的哲学 意识问题 课时55：人工智能中的哲学 图灵测试 课时56：人工智能中的哲学 世界是否有规律 课时57：人工智能中的哲学 中文屋子假想试验 课时58：人工智能中的哲学 创造力和洞穴理论 课时59：人工智能中的哲学 生成对抗网络 课时60：人工智能中的哲学 道德难题 课时61：人工智能中的哲学未来展望 课程介绍共计61课时，1天3小时16分34秒 机器学习 浙江大学 浙江大学 机器学习课程 上传者：老白菜 猜你喜欢 怎样测量DC-DC转换器的效率 RT thread env 视频 潘文明至简设计法系列教程高效的verilog设计模板 功率半导体器件 PSoC创意项目展示：基于PSoC3的无线 EEG 信号获取系统 基础教程: 理解数据采样系统 机器学习从零到一 小波与滤波器组 热门下载 AVR ATMega16最小系统原理图PCB AFE5801,pdf(8-Channel Variable-Gain Amplifier (VGA) With Octal High-Speed ADC) 准谐振式反激式开关电源IRIS4015原理及设计要点 精彩解码板、激光头详细说明图 化学气相沉积与无机新材料 PCI-to-PCI Bridge Architecture TMS320VC5501-300,pdf(Fixed-Point Digital Signal Processor) 用8位单片机实现ARINC429总线数据传输 线性动态电路 电脑游戏机硬件与编程特技.rar 热门帖子 网友正在看 信号处理分析 基本概念 运算放大器的其他应用，初识电压比较器 Arduino入门套件实例教程（1）： 了解您的工具 错误调试与处理工具 單元五 統整合實作：七段顯示器與時鐘_Part 6 以PDG2規劃硬體周邊 物联网：TM4C129x Connected Launchpad-构建一个嵌入式网络服务器(2) 小波与滤波器组
