详细目录：
01-开篇词 (1讲) [5.76M]
00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.html [1.04M]
00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.mp3 [3.36M]
00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.pdf [1.36M]
02-机器学习概观 (10讲) [113.88M]
01丨频率视角下的机器学习.html [1.70M]
01丨频率视角下的机器学习.mp3 [8.36M]
01丨频率视角下的机器学习.pdf [2.21M]
02丨贝叶斯视角下的机器学习.html [1.55M]
02丨贝叶斯视角下的机器学习.mp3 [7.88M]
02丨贝叶斯视角下的机器学习.pdf [2.12M]
03丨学什么与怎么学.html [1.75M]
03丨学什么与怎么学.mp3 [6.81M]
03丨学什么与怎么学.pdf [2.40M]
04丨计算学习理论.html [1.55M]
04丨计算学习理论.mp3 [8.55M]
04丨计算学习理论.pdf [1.76M]
05丨模型的分类方式.html [1.35M]
05丨模型的分类方式.mp3 [8.39M]
05丨模型的分类方式.pdf [1.94M]
06丨模型的设计准则.html [1.22M]
06丨模型的设计准则.mp3 [8.02M]
06丨模型的设计准则.pdf [1.80M]
07丨模型的验证方法.html [1.46M]
07丨模型的验证方法.mp3 [9.06M]
07丨模型的验证方法.pdf [1.93M]
08丨模型的评估指标.html [311.17K]
08丨模型的评估指标.mp3 [8.20M]
08丨模型的评估指标.pdf [1.84M]
09丨实验设计.html [1.66M]
09丨实验设计.mp3 [5.80M]
09丨实验设计.pdf [2.08M]
10丨特征预处理.html [1.85M]
10丨特征预处理.mp3 [7.95M]
10丨特征预处理.pdf [2.40M]
03-统计机器学习模型 (18讲) [233.70M]
11丨基础线性回归：一元与多元.html [2.39M]
11丨基础线性回归：一元与多元.mp3 [10.81M]
11丨基础线性回归：一元与多元.pdf [2.93M]
12丨正则化处理：收缩方法与边际化.html [1.77M]
12丨正则化处理：收缩方法与边际化.mp3 [9.86M]
12丨正则化处理：收缩方法与边际化.pdf [1.79M]
13丨线性降维：主成分的使用.html [2.19M]
13丨线性降维：主成分的使用.mp3 [9.76M]
13丨线性降维：主成分的使用.pdf [2.37M]
14丨非线性降维：流形学习.html [5.95M]
14丨非线性降维：流形学习.mp3 [8.95M]
14丨非线性降维：流形学习.pdf [7.98M]
15丨从回归到分类：联系函数与降维.html [2.02M]
15丨从回归到分类：联系函数与降维.mp3 [8.92M]
15丨从回归到分类：联系函数与降维.pdf [2.38M]
16丨建模非正态分布：广义线性模型.html [1.76M]
16丨建模非正态分布：广义线性模型.mp3 [8.56M]
16丨建模非正态分布：广义线性模型.pdf [2.17M]
17丨几何角度看分类：支持向量机.html [1.74M]
17丨几何角度看分类：支持向量机.mp3 [8.33M]
17丨几何角度看分类：支持向量机.pdf [2.19M]
18丨从全局到局部：核技巧.html [1.89M]
18丨从全局到局部：核技巧.mp3 [7.95M]
18丨从全局到局部：核技巧.pdf [2.32M]
19丨非参数化的局部模型：k近邻.html [1.83M]
19丨非参数化的局部模型：k近邻.mp3 [10.07M]
19丨非参数化的局部模型：k近邻.pdf [2.13M]
20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.html [2.19M]
20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.mp3 [7.57M]
20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.pdf [2.60M]
21丨基函数扩展：属性的非线性化.html [1.67M]
21丨基函数扩展：属性的非线性化.mp3 [8.20M]
21丨基函数扩展：属性的非线性化.pdf [2.00M]
22丨自适应的基函数：神经网络.html [1.51M]
22丨自适应的基函数：神经网络.mp3 [8.71M]
22丨自适应的基函数：神经网络.pdf [1.99M]
23丨层次化的神经网络：深度学习.html [2.14M]
23丨层次化的神经网络：深度学习.mp3 [6.38M]
23丨层次化的神经网络：深度学习.pdf [2.53M]
24丨深度编解码：表示学习.html [1.65M]
24丨深度编解码：表示学习.mp3 [7.35M]
24丨深度编解码：表示学习.pdf [2.15M]
25丨基于特征的区域划分：树模型.html [1.92M]
25丨基于特征的区域划分：树模型.mp3 [7.40M]
25丨基于特征的区域划分：树模型.pdf [2.53M]
26丨集成化处理：boosting与bagging.html [1.79M]
26丨集成化处理：boosting与bagging.mp3 [7.09M]
26丨集成化处理：boosting与bagging.pdf [2.30M]
27丨万能模型：梯度提升与随机森林.html [1.64M]
27丨万能模型：梯度提升与随机森林.mp3 [8.27M]
27丨万能模型：梯度提升与随机森林.pdf [2.17M]
总结课丨机器学习的模型体系.html [955.19K]
总结课丨机器学习的模型体系.mp3 [6.88M]
总结课丨机器学习的模型体系.pdf [1.10M]
04-概率图模型 (14讲) [150.78M]
28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.html [1.61M]
28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.mp3 [8.13M]
28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.pdf [2.12M]
29丨有向图模型：贝叶斯网络.html [1.51M]
29丨有向图模型：贝叶斯网络.mp3 [7.85M]
29丨有向图模型：贝叶斯网络.pdf [1.91M]
30丨无向图模型：马尔可夫随机场.html [1.96M]
30丨无向图模型：马尔可夫随机场.mp3 [7.67M]
30丨无向图模型：马尔可夫随机场.pdf [2.29M]
31丨建模连续分布：高斯网络.html [1.69M]
31丨建模连续分布：高斯网络.mp3 [6.77M]
31丨建模连续分布：高斯网络.pdf [1.59M]
32丨从有限到无限：高斯过程.html [1.93M]
32丨从有限到无限：高斯过程.mp3 [7.12M]
32丨从有限到无限：高斯过程.pdf [1.97M]
33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.html [1.50M]
33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.mp3 [7.12M]
33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.pdf [1.88M]
34丨连续序列化模型：线性动态系统.html [1.44M]
34丨连续序列化模型：线性动态系统.mp3 [6.92M]
34丨连续序列化模型：线性动态系统.pdf [1.85M]
35丨精确推断：变量消除及其拓展.html [2.09M]
35丨精确推断：变量消除及其拓展.mp3 [9.75M]
35丨精确推断：变量消除及其拓展.pdf [1.87M]
36丨确定近似推断：变分贝叶斯.html [1.83M]
36丨确定近似推断：变分贝叶斯.mp3 [6.92M]
36丨确定近似推断：变分贝叶斯.pdf [1.73M]
37丨随机近似推断：mcmc.html [2.41M]
37丨随机近似推断：mcmc.mp3 [7.78M]
37丨随机近似推断：mcmc.pdf [2.05M]
38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.html [1.47M]
38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.mp3 [6.45M]
38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.pdf [1.94M]
39丨隐变量下的参数学习：em方法与混合模型.html [2.36M]
39丨隐变量下的参数学习：em方法与混合模型.mp3 [7.43M]
39丨隐变量下的参数学习：em方法与混合模型.pdf [2.36M]
40丨结构学习：基于约束与基于评分.html [1.30M]
40丨结构学习：基于约束与基于评分.mp3 [6.32M]
40丨结构学习：基于约束与基于评分.pdf [1.78M]
总结课丨贝叶斯学习的模型体系.html [1.01M]
总结课丨贝叶斯学习的模型体系.mp3 [3.73M]
总结课丨贝叶斯学习的模型体系.pdf [1.40M]
05-结束语 (1讲) [4.33M]
结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.html [911.67K]
结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.mp3 [2.39M]
结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.pdf [1.05M]
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