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1-20-MLE与Fisher信息和Bregman散度
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极大似然估计与Fisher信息;分析似然函数的一阶导数和二阶导数;Kullback-Leibler Divergence;Bregman散度的定义
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CMU《凸优化|CMU 10 725 Convex Optimization fall 2022, by Yuanzhi Li(仅找到17课)》中英字幕(豆包
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1-25-线性回归模型的贝叶斯估计-part-1
1-23-什么是贝叶斯估计?
1-19-什么是MLE?
1-21-最小二乘法的MLE视角-E[w]/cov(w)
1-22-MLE视角下的最小二乘法
课程6-复习MLE MAP 贝叶斯估计 估计参数任务
课程2-使用概率建模LS(MLE MAP Baysian)
1-14-正则化与过拟合
课程6-二分类朴素贝叶斯 MLE求解
课程6-贝叶斯学习 估计模型的参数
课程6-MLE求解出现的朴素贝叶斯估计出现的两个问题
1-2-什么是学习?ML=Lambda
0-1-0-人工智能的缘起-达特茅斯会议
1-28-线性回归模型的贝叶斯估计-总结
1-27-线性回归模型的贝叶斯估计-举例说明
0-0-课程基本信息
1-13-泛化能力及其上界
课程9-HMM 使用MLE求解
1-11-最小二乘法的应用:相机标定
1-10-最小二乘法的几何解释
1.0 引言
1-26-线性回归模型的贝叶斯估计-part2-预测分布
周冰心——「人工智能发展简史」
课程13 概率图模型的复习--MLE角度建模
1-8-机器学习三要素-模型-损失-算法
1-15-TPR-FPR曲线如何画
1-24-单变量-高斯分布-均值-的贝叶斯估计
我在B站上大学系列!【麻省理工数学基础公开课】超强合集!学数学这一套就够了!人工智能、机器学习、高等数学
强推!这可能是B站最全的(Python+机器学习+深度学习)系列课程了,堪称人工智能系列课程的巅峰之作!-人工智能/深度学习/机器学习
0-1-3-人工智能发展史上的三盘棋
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1-7 机器学习的分类
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1.1. Example: Polynomial Curve Fitting - 3 - Nonlinear Response
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机器学习之降维:流形学习(1)
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