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1-13-泛化能力及其上界
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什么是泛化能力;泛化能力的上界定理的证明;经验风险与泛化能力,模型复杂度之间的关系;Hoeffding不等式
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【精校】AI提示词工程深入探讨| Anthropic官方圆桌 2024.9【中英字幕】
AI 编程工具 Cursor 带来哪些机遇与挑战(20240908直播回放)
1-14-正则化与过拟合
1-15-TPR-FPR曲线如何画
课程6-贝叶斯学习 估计模型的参数
1-23-什么是贝叶斯估计?
1-7 机器学习的分类
厦门大学2024开学典礼
课程6-复习MLE MAP 贝叶斯估计 估计参数任务
1-8-机器学习三要素-模型-损失-算法
1-22-MLE视角下的最小二乘法
1-25-线性回归模型的贝叶斯估计-part-1
课程13 概率图模型的复习--贝叶斯角度建模
1-12-Revisit-Least-Square
课程2-使用概率建模LS(MLE MAP Baysian)
1-19-什么是MLE?
还得看吴恩达!一口气讲透CNN、RNN、GAN、LSTM、YOLO、transformer等六大深度学习神经网路算法!真的不要太爽~(AI人工智能丨机器学习)
0-1-0-人工智能的缘起-达特茅斯会议
课程13 梗概
1-6-机器学习的应用
1-9-用矩阵或向量来重写你的表达式
课程14 GAN
课程14 PCA
课程6-产生式 判别式模型区别
开学受挫后,李胜同学唱起骄傲的少年,表示自己已经整装待发继续前进
整整200集,比刷剧还爽!深度学习必看圣经!李沐大神《动手学深度学习》最新版全套视频教程分享(人工智能/深度学习/计算机视觉)
1-11-最小二乘法的应用:相机标定
课程13 VBEM part2
课程3 曲线拟合
厦门大学邹振东教授2016年厦大毕业典礼演讲:不要随便叫一个陌生男人老公,太精彩了,笑着笑着就哭了
课程11 强化学习
动画讲解「Transformer」,一步一步深入浅出解释Transformer原理!这可能是我看到过最通俗易懂的Transformer教程了吧!-人工智能
课程12 梗概及马尔科夫决策过程
1-20-MLE与Fisher信息和Bregman散度
1-24-单变量-高斯分布-均值-的贝叶斯估计
1-4-好好学习(损失函数),天天向上(梯度上升算法)
1-3 函数y = f(x). x是什么?特征提取, Just vector it.
VLOG我到大陆大学报到啦!新生报到+开学典礼的一天~
这几个传统机器学习算法完全没必要学了!迪哥带你快速入门树模型系列内容,也是唯一值得去学的算法!
1-2-什么是学习?ML=Lambda