大数据机器学习培训（完结）

└─ 大数据机器学习培训（完结） ->
　 ├─ 第20章 深度学习优化方法 ->
　 　 ├─ 4.相关策略.mp4 - 185.91 MB
　 　 ├─ 3.神经网络的优化算法.mp4 - 94.39 MB
　 　 ├─ 2.神经网络优化的挑战.mp4 - 113.95 MB
　 　 └─ 1.深度学习的优化问题.mp4 - 141.7 MB
　 ├─ 第19章 深度学习正则化方法 ->
　 　 ├─ 4.深度学习的正则化方法（二）.mp4 - 215.25 MB
　 　 ├─ 3.深度学习的正则化方法（一）.mp4 - 191.18 MB
　 　 ├─ 2. 计算图形式的反向传播算法.mp4 - 53.32 MB
　 　 └─ 1. 深度学习简介和架构设计.mp4 - 54.62 MB
　 ├─ 第18章 神经网络和深度学习 ->
　 　 ├─ 5.深度学习.mp4 - 46.16 MB
　 　 ├─ 4.玻尔兹曼机.mp4 - 48.64 MB
　 　 ├─ 3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）.mp4 - 169.3 MB
　 　 ├─ 2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）.mp4 - 130.23 MB
　 　 └─ 1.神经网络的发展历程.mp4 - 65.66 MB
　 ├─ 第17章 概率图模型的学习与推断 ->
　 　 ├─ 开头.mp4 - 17.14 MB
　 　 ├─ 2.近似推断法：MCMC和变分推断.mp4 - 137.43 MB
　 　 └─ 1.精确推断法：变量消去法和信念传播法.mp4 - 81.6 MB
　 ├─ 第16章 条件随机场 ->
　 　 ├─ 开头.mp4 - 56.14 MB
　 　 ├─ 5.条件随机场的预测算法.mp4 - 46.99 MB
　 　 ├─ 4.条件随机场的学习算法.mp4 - 53.62 MB
　 　 ├─ 3.条件随机场的计算问题.mp4 - 30.47 MB
　 　 ├─ 2.条件随机场的定义与形式.mp4 - 133.57 MB
　 　 └─ 1.概率无向图模型.mp4 - 62.94 MB
　 ├─ 第15章 隐马尔可夫模型 ->
　 　 ├─ 开头(5).mp4 - 9.23 MB
　 　 ├─ 4预测算法.mp4 - 96.47 MB
　 　 ├─ 3. 学习算法.mp4 - 80.24 MB
　 　 ├─ 2. 概率计算算法.mp4 - 113.26 MB
　 　 └─ 1. 隐马尔科夫模型的基本概念.mp4 - 89.21 MB
　 ├─ 第14章 计算学习理论 ->
　 　 ├─ 开头(4).mp4 - 14.09 MB
　 　 ├─ 5. 学习稳定性.mp4 - 49.31 MB
　 　 ├─ 4. VC维.mp4 - 80.58 MB
　 　 ├─ 3. 有限假设空间.mp4 - 78.35 MB
　 　 ├─ 2. 概率近似正确学习理论.mp4 - 93.36 MB
　 　 └─ 1. 计算学习理论的基础知识.mp4 - 52.73 MB
　 └─ 第12章 提升方法 ->
　 　 ├─ 4. Adaboost的实现.mp4 - 87.44 MB
　 　 ├─ 3. Adaboost算法的解释.mp4 - 34.75 MB
　 　 ├─ 2. Adaboost算法的训练误差分析.mp4 - 35.59 MB
　 　 └─ 1. 提升方法Adaboost算法.mp4 - 162.81 MB
　 └─ …………………………