清华司轩斌老师AI讲义.zip
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讲义 AI
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所属分类:课程资源 > 讲义
文件大小:10.43 MB
上传日期:2019-11-01 21:48
MD5:176bfd0b80************4c94555a9d
资源说明:一共13讲:1、绪论;2、贝叶斯决策理论;3、概率密度函数估计;4、朴素贝叶斯分类器;5、线性分类器;6、SVM;7、非线性分类器;8、近邻法;9、决策树;10、罗杰斯特回归和Boosting方法;11、特征选择;12、特征提取;13、非监督学习方法。
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[资源合计] 文件夹:3,文件:26

# 文件名称 大小 最后修改时间
1 ai 0 Bytes 2017/4/10 21:05:50
2 ai\第9讲决策树.pdf 1.04 MB 2017/4/10 20:37:05
3 __MACOSX 0 Bytes 2019/1/20 17:28:11
4 __MACOSX\ai 0 Bytes 2019/1/20 17:28:11
5 __MACOSX\ai\._第9讲决策树.pdf 266 Bytes 2017/4/10 20:37:05
6 ai\第13讲非监督学习方法.pdf 795.29 KB 2017/4/10 20:37:43
7 __MACOSX\ai\._第13讲非监督学习方法.pdf 266 Bytes 2017/4/10 20:37:43
8 ai\第4讲朴素贝叶斯分类器.pdf 612.89 KB 2017/4/9 22:40:22
9 __MACOSX\ai\._第4讲朴素贝叶斯分类器.pdf 266 Bytes 2017/4/9 22:40:22
10 ai\第3讲概率密度函数估计.pdf 712.54 KB 2017/4/9 22:40:20
11 __MACOSX\ai\._第3讲概率密度函数估计.pdf 266 Bytes 2017/4/9 22:40:20
12 ai\第1讲绪论.pdf 1.58 MB 2017/4/10 20:46:35
13 __MACOSX\ai\._第1讲绪论.pdf 512 Bytes 2017/4/10 20:46:35
14 ai\第11讲特征选择.pdf 717.61 KB 2017/4/10 20:37:24
15 __MACOSX\ai\._第11讲特征选择.pdf 266 Bytes 2017/4/10 20:37:24
16 ai\第8讲近邻法.pdf 967.69 KB 2017/4/10 20:36:54
17 __MACOSX\ai\._第8讲近邻法.pdf 266 Bytes 2017/4/10 20:36:54
18 ai\第6讲SVM.pdf 1.08 MB 2017/4/10 20:36:40
19 __MACOSX\ai\._第6讲SVM.pdf 266 Bytes 2017/4/10 20:36:40
20 ai\第7讲非线性分类器.pdf 447.02 KB 2017/4/10 20:36:42
21 __MACOSX\ai\._第7讲非线性分类器.pdf 266 Bytes 2017/4/10 20:36:42
22 ai\第12讲特征提取.pdf 823.59 KB 2017/4/10 20:37:34
23 __MACOSX\ai\._第12讲特征提取.pdf 266 Bytes 2017/4/10 20:37:34
24 ai\第2讲贝叶斯决策理论.pdf 1.42 MB 2017/4/10 21:05:50
25 __MACOSX\ai\._第2讲贝叶斯决策理论.pdf 480 Bytes 2017/4/10 21:05:50
26 ai\第10讲罗杰斯特回归和Boosting方法.pdf 802.39 KB 2017/4/10 20:37:14
27 __MACOSX\ai\._第10讲罗杰斯特回归和Boosting方法.pdf 266 Bytes 2017/4/10 20:37:14
28 ai\第5讲线性分类器.pdf 894.67 KB 2017/4/10 20:36:32
29 __MACOSX\ai\._第5讲线性分类器.pdf 266 Bytes 2017/4/10 20:36:32

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