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京东 11.11 红包
第5章:支持向量机 (2)基本模型
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机器学习理论基础,侧重于机器学习各个模型及其理论分析。参考资料: 周志华(2016). 机器学习. Mehryar Mohri et al(2018). Foundations of Machine Learning (second edition).
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机器学习之数学基础:测度集中!
第14章:稳定性
【新系列】什么是在线学习?
第4章:模型选择 (3)正则化项和替代损失
【机器学习理论基础】系列终极总结 (1)基本理论
机器学习之降维:流形学习
第11章:回归 (2)线性回归和岭回归
第4章:模型选择 (2)交叉验证
【纯手写】机器学习理论基础:合集介绍
第6章:核方法 (1)核函数
在线学习入门 (3)在线凸优化(OCO)
第7章:Boosting (2)AdaBoost理论 第二部分
第2章:PAC学习框架 (2)泛化界
第8章:在线学习 (2)感知机算法
第6章:核方法 (2)再生核希尔伯特空间
第12章:最大熵 (2)Fenchel对偶性
第8章:在线学习 (3)在线-批量转换
第13章:条件最大熵 (1)多分类和条件最大熵模型
第2章:PAC学习框架 (1)概率近似正确
【纯手写】机器学习理论基础 第1章:引言
第7章:Boosting (2)AdaBoost理论 第一部分
第7章:Boosting (1)AdaBoost算法
第4章:模型选择 (1)ERM和SRM
第12章:最大熵 (3)密度估计和最大熵模型
马尔可夫链&随机游走 (1)马尔可夫性质、转移及稳态
第13章:条件最大熵 (2)对数几率回归
第8章:在线学习 (1)遗憾界
机器学习之降维:主成分分析
在线学习入门 (8.1)规整领导者(FTRL)!
第11章:回归 (1)回归泛化界
在线学习入门 (6)跟随领导者(FTL)!
第9章:多分类 (3)结合型多分类算法
在线学习入门 (5)在线-批量转换
在线学习入门 (10.2)UCB的遗憾界
【机器学习理论基础】系列终极总结 (2)基本模型
在线学习入门 (2)学习器的评估
第12章:最大熵 (1)信息论基础
【完结】在线学习入门 (10.3)线性赌博机
马尔可夫链&随机游走 (2)马尔可夫链基本定理
杨振宁:进入理论物理这个分支的原因。