V
主页
概率机器学习24:变分推断
发布人
*证据下限 *强制和诱导因子分解 *高斯混合模型中的变分推理 概率机器学习-来自德国杜宾根大学飞利浦.亨宁教授的2023最新教程 如需英文视频请移步油管:8wGL3RT12iY #LuQuant#中文台译制片频道乐心出品! 学习英文文档靠谷歌翻译,学习英文视频靠LuQuant中文! 翻译质量Google全程背锅,中文配音LuQuant竭尽全力!
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
概率机器学习7:参数化回归
概率机器学习4:指数分布家族
概率机器学习10:高斯过程回归详解
概率机器学习23:最大期望
bayes:分层时间序列
概率机器学习1:入门介绍
概率机器学习5:指数分布家族2
sklearn24:可视化决策树
时序7:用LSTM
概率机器学习18:深度学习中的不确定性原理
时序1:统计与机器学习并重
概率机器学习20:高斯马尔可夫模型
概率机器学习9:理解高斯过程
python量化4:抢帽子策略
python量化64:最实用的策略
PRML6.1:分类-概率生成模型-最大似然方案
dart4:时间序列预测
时序9:深度学习与股票预测
因果推断故事汇
dl4:pytorch常规错误
python量化58:自动化阻力与支撑检测
python量化54:价格趋势
ai量化问题3:价格趋势预测
ak1:理解反向传播
ai量化问题1:交易预测
PRML1.4:概率论-贝叶斯
AI量化:统计套利基础
统计小白:怎么算P值
概率机器学习2:不确定下的推理
概率机器学习19:深度学习中的不确定性应用
时序6:用xgboost2
py54:VSCode最佳python插件
str14:动量策略
python量化52:追踪止损
python量化3:实时交易策略
python量化56:回测综述
ML小白34:GBDT-分类2
时序5:用xgboost
时序3:现代时序技术大全
python量化53:RSI发散