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├── 00 学习第1章统计学习方法概论 │ ├── 《李航统计学习方法》导读.mp4 │ ├── 《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4 │ ├── 《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4 │ └── 《统计学习方法》-绪论.mp4 ├── 01 学习第2章感知机 │ ├── 统计学习方法》随机梯度下降法.mp4 │ ├── 《李航统计学习方法》感知机模型.mp4 │ └── 《统计学习方法》算法收敛性.mp4 ├── 02 学习第3章k近邻 │ └── 《统计学习方法》-K近邻.mp4 ├── 03 Week1作业讲解及代码公布 │ ├── 贝叶斯估计作业.mp4 │ ├── 感知机_sklearn实现.mp4 │ ├── 感知机_自编程实现.mp4 │ └── 极大似然估计作业.mp4 ├── 04 学习第4章朴素贝叶斯法 │ ├── 贝叶斯估计.mp4 │ ├── 后验概率最大化.mp4 │ └── 朴素贝叶斯.mp4 ├── 05 学习第5章决策树 │ ├── 决策树.mp4 │ └── 信息增益与基尼指数.mp4 ├── 06 参加直播答疑 │ └── 直播答疑.mp4 ├── 07 Week2作业讲解及代码公布 │ ├── 决策树自编程实现.mp4 │ └── 朴素贝叶斯自编程实现.mp4 ├── 08 学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型 │ ├── 改进的迭代尺度法.mp4 │ ├── 拉格朗日对偶性.mp4 │ └── 逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4 ├── 09 学习第7章支持向量机 │ ├── 支持向量机.mp4 │ ├── 支持向量机xia.mp4 │ └── 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4 ├── 10 Week3作业讲解及代码公布 │ ├── 逻辑斯谛回归作业.mp4 │ ├── 支持向量机7.3.mp4 │ ├── 支持向量机Sklearn.mp4 │ └── 支持向量机习题7.2.mp4 ├── 11 学习第8章提升方法 │ ├── Adaboost训练误差.mp4 │ ├── 前向分步算法.mp4 │ └── 提升方法.mp4 ├── 12 学习第9章EM算法及推广 │ ├── EM算法的导出.mp4 │ ├── EM算法及其推广.mp4 │ └── 高斯混合模型.mp4 ├── 13 直播答疑 │ └── Rec 0006.mp4 ├── 14 Week4作业讲解及代码公布 │ ├── EM 算法作业讲解.mp4 │ └── 提升方法作业.mp4 ├── 15 学习第10章隐马尔科夫模型 │ ├── 前向算法.mp4 │ ├── 维特比算法.mp4 │ └── 隐马尔科夫模型.mp4 ├── 16 学习第11章条件随机场 │ ├── 拟牛顿法.mp4 │ ├── 条件随机场.mp4 │ └── 条件随机场的矩阵形式.mp4 ├── 17 Week5作业讲解及代码公布 │ ├── 条件随机场作业.mp4 │ └── 隐马尔可夫模型.mp4 └── 课件.zip