研究生机器学习课程-浙江大学
├1.机器学习课程（一）教科书介绍.mp4
├2.机器学习课程（二）成绩安排.mp4
├3.机器学习课程（三）概念介绍.mp4
├4.机器学习课程（四）这门课程的内容概述.mp4
├5.机器学习课程（五）没有免费午餐定理.mp4
├6.机器学习课程（六）支持向量机（线性模型）问题.mp4
├7.机器学习课程（七）支持向量机（线性模型）数学描述.mp4
├8.机器学习课程-8.支持向量机（线性模型）的图像展示.mp4
├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.mp4
├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..mp4
├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..mp4
├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.mp4
├13.机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍.mp4
├14.机器学习课程-14.支持向量机的应用 -- 兵王问题（规则介绍）.mp4
├15.机器学习课程-15.支持向量机的应用 – 兵王问题 （参数设置）.mp4
├16.机器学习课程-16.支持向量机的应用 – 兵王问题 （测试结果）.mp4
├17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4
├18.机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题.mp4
├19.机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型.mp4
├20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4
├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.mp4
├22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4
├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.mp4
├24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4
├25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4
├26.机器学习课程 26 深度学习数据库准备.mp4
├27.机器学习课程 27 深度学习自编码器.mp4
├28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4
├29.机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络（AlexNet）.mp4
├30.机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具（Caffe和Tensorflow）.mp4
├31.机器学习课程-31.深度学习 – 近年来流行的网络结构.mp4
├32.机器学习课程-32.深度学习 – 卷积神经网络的应用.qsv..mp4
├33.机器学习课程_33_AlphaGo围棋规则.mp4
├34.机器学习课程-34.AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)..mp4
├35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4
├36.机器学习课程-36.强化学习(policy gradience).mp4
├37.机器学习课程_37__增强学习_(AlphaGo).mp4
├38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析（PCA）.mp4
├39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升（AdaBoost）.mp4
├40.机器学习课程-40.目标检测 （RCNN和FCN）.mp4
├41.机器学习课程-41.概率分类法概述.mp4
├42.机器学习课程-42.概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器.mp4
├43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4
├44.机器学习课程-44.概率密度估计 – 高斯混合模型.mp4
├45.机器学习课程-45.EM算法（高斯混合模型和K-均值算法）.mp4
├46.机器学习课程-46.K-均值算法在图像压缩方面的应用.mp4
├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.mp4
├48.机器学习课程-48.EM算法（收敛性证明）.mp4
├49.机器学习课程 49语音识别概述.mp4
├50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4
