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浙江大学-研究生机器学习课程-

浙江大学-研究生机器学习课程-

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收录时间：2025-10-09

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文件列表：

  1. 24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4994.65 Mb
  2. 50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4839.45 Mb
  3. 12.机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4475.43 Mb
  4. 20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4431.96 Mb
  5. 28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4372.84 Mb
  6. 38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析（PCA）.mp4354.95 Mb
  7. 35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4329.89 Mb
  8. 7.机器学习课程（七）支持向量机（线性模型）数学描述.mp4303.92 Mb
  9. 45.机器学习课程-45.EM算法（高斯混合模型和K-均值算法）.mp4301.54 Mb
  10. 39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升（AdaBoost）.mp4286.64 Mb
  11. 11.机器学习课程-11.支持向量机（非线性模型）原问题和对偶问题..mp4257.89 Mb
  12. 48.机器学习课程-48.EM算法（收敛性证明）.mp4248.99 Mb
  13. 10.机器学习课程-10.支持向量机（非线性模型） 低维到高维映射..mp4233.62 Mb
  14. 25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4225.91 Mb
  15. 51.机器学习课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4213.39 Mb
  16. 43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4194.09 Mb
  17. 6.机器学习课程（六）支持向量机（线性模型）问题.mp4163.48 Mb
  18. 40.机器学习课程-40.目标检测 （RCNN和FCN）.mp4161.46 Mb
  19. 17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4160.6 Mb
  20. 52.机器学习课程 52循环神经网络（RNN）和LSTM.mp4151.06 Mb
  21. 5.机器学习课程（五）没有免费午餐定理.mp4150.28 Mb
  22. 15.机器学习课程-15.支持向量机的应用 – 兵王问题 （参数设置）.mp4147.25 Mb
  23. 21.机器学习课程-21.人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬.q.mp4138.77 Mb
  24. 22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4130.52 Mb
  25. 41.机器学习课程-41.概率分类法概述.mp4121.14 Mb
  26. 18.机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题.mp4118.9 Mb
  27. 47.机器学习课程-47.高斯混合模型在说话人识别方面的应用.mp4115.89 Mb
  28. 29.机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络（AlexNet）.mp4113.74 Mb
  29. 31.机器学习课程-31.深度学习 – 近年来流行的网络结构.mp4111.38 Mb
  30. 27.机器学习课程 27 深度学习自编码器.mp4107.13 Mb
  31. 42.机器学习课程-42.概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器.mp4101.37 Mb
  32. 59.机器学习课程-59.人工智能中的哲学-生成对抗网络.mp490.57 Mb
  33. 58.机器学习课程 58人工智能中的哲学 创造力和洞穴理论.mp485.71 Mb
  34. 9.机器学习课程-9.支持向量机(非线性模型)优化目标函数和限制条件.mp483.95 Mb
  35. 54.机器学习课程 54人工智能中的哲学 意识问题.mp480.12 Mb
  36. 30.机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具（Caffe和Tensorflow）.mp479.55 Mb
  37. 19.机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型.mp474.96 Mb
  38. 36.机器学习课程-36.强化学习(policy gradience).mp474.95 Mb
  39. 34.机器学习课程-34.AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)..mp473.94 Mb
  40. 13.机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍.mp473.24 Mb
  41. 60.机器学习课程-60.人工智能中的哲学-道德难题.mp471.75 Mb
  42. 49.机器学习课程 49语音识别概述.mp469.23 Mb
  43. 2.机器学习课程（二）成绩安排.mp464.89 Mb
  44. 53.机器学习课程 53人工智能中的哲学 缸中之脑.mp462.92 Mb
  45. 23.机器学习课程-23.人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面.mp459.82 Mb
  46. 14.机器学习课程-14.支持向量机的应用 -- 兵王问题（规则介绍）.mp455.65 Mb
  47. 4.机器学习课程（四）这门课程的内容概述.mp455.18 Mb
  48. 32.机器学习课程-32.深度学习 – 卷积神经网络的应用.qsv..mp452.12 Mb
  49. 37.机器学习课程_37__增强学习_(AlphaGo).mp449.6 Mb
  50. 57.机器学习课程 57人工智能中的哲学 中文屋子假想试验.mp446.54 Mb
  51. 26.机器学习课程 26 深度学习数据库准备.mp439.77 Mb
  52. 33.机器学习课程_33_AlphaGo围棋规则.mp437.74 Mb
  53. 56.机器学习课程 56人工智能中的哲学 世界是否有规律.mp437.06 Mb
  54. 61.机器学习课程 61 人工智能中的哲学未来展望.mp436.12 Mb
  55. 44.机器学习课程-44.概率密度估计 – 高斯混合模型.mp432.77 Mb
  56. 55.机器学习课程 55人工智能中的哲学 图灵测试.mp428.65 Mb
  57. 46.机器学习课程-46.K-均值算法在图像压缩方面的应用.mp427.88 Mb
  58. 3.机器学习课程（三）概念介绍.mp427.27 Mb
  59. 16.机器学习课程-16.支持向量机的应用 – 兵王问题 （测试结果）.mp416.67 Mb
  60. 1.机器学习课程（一）教科书介绍.mp414.22 Mb
  61. 8.机器学习课程-8.支持向量机（线性模型）的图像展示.mp46.06 Mb
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