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    机器学习与人工智能_浙江大学
    课程类型：选修课
    发布时间：2024-11-27 11:30:25
    主讲教师：
    课程来源：
    建议学分：0.00分
    课程编码：mk004986
    课程介绍
    课程目录
    教师团队
    {10}--第十一讲 聚类分析
    [10.1.1]--11.1 无监督学习原理.mp4 （0分钟）
    [10.2.1]--11.2 K均值聚类算法.mp4 （0分钟）
    [10.3.1]--11.3 K均值算法的问题.mp4 （0分钟）
    [10.4.1]--11.4 基于混合模型的聚类.mp4 （0分钟）
    [10.5.1]--11.5 EM算法理论.mp4 （0分钟）
    [10.6.1]--11.6 用R语言做聚类分析.mp4 （0分钟）
    {11}--第十讲 深度学习
    [11.1.1]--10.1 深度神经网络.mp4 （0分钟）
    [11.2.1]--10.2 卷积神经网络.mp4 （0分钟）
    {12}--期末考试
    {1}--第一讲 机器学习简介
    [1.1.1]--1.1 机器学习简介.mp4 （0分钟）
    [1.2.1]--1.2 人工智能.mp4 （0分钟）
    [1.3.1]--1.3 学习的类型.mp4 （0分钟）
    [1.4.1]--1.4 R语言简介.mp4 （0分钟）
    [1.5.1]--1.5 机器学习的类型.mp4 （0分钟）
    {2}--第三讲 回归分析
    [2.1.1]--3.1 线性回归.mp4 （0分钟）
    [2.2.1]--3.2 多项式回归.mp4 （0分钟）
    [2.3.1]--3.3 样条回归.mp4 （0分钟）
    [2.4.1]--3.4 局部回归.mp4 （0分钟）
    [2.5.1]--3.5 广义加性模型.mp4 （0分钟）
    {3}--第二讲 机器学习的评估方法
    [3.1.1]--2.1 监督学习的评价.mp4 （0分钟）
    [3.2.1]--2.2 不均衡数据预测的评估方法.mp4 （0分钟）
    {4}--第四讲 回归方法
    [4.1.1]--4.1 逻辑斯蒂回归.mp4 （0分钟）
    [4.2.1]--4.2 判别分类.mp4 （0分钟）
    [4.3.1]--4.3 K最近邻分类.mp4 （0分钟）
    [4.4.1]--4.4 回归树.mp4 （0分钟）
    [4.5.1]--4.5 分类树.mp4 （0分钟）
    [4.6.1]--4.6 Bagging分类.mp4 （0分钟）
    [4.7.1]--4.7 随机森林.mp4 （0分钟）
    [4.8.1]--4.8 AdaBoost.mp4 （0分钟）
    {5}--第五讲 支持向量机
    [5.1.1]--5.1 支持向量机1.mp4 （0分钟）
    [5.2.1]--5.2 支持向量机2.mp4 （0分钟）
    {6}--第六讲 决策树
    [6.1.1]--6.1 数据的表示.mp4 （0分钟）
    [6.2.1]--6.2 决策树.mp4 （0分钟）
    [6.3.1]--6.3 过拟合.mp4 （0分钟）
    [6.4.1]--6.4 决策树模型实例演示.mp4 （0分钟）
    {7}--第七讲 合奏学习
    [7.1.1]--7.1 合奏学习原理.mp4 （0分钟）
    [7.2.1]--7.2 装袋算法.mp4 （0分钟）
    [7.3.1]--7.3 Boosting的基本原理.mp4 （0分钟）
    [7.4.1]--7.4 Boosting算法.mp4 （0分钟）
    [7.5.1]--7.5 Boosting算法的应用.mp4 （0分钟）
    [7.6.1]--7.6 R语言训练合奏学习模型.mp4 （0分钟）
    {8}--第八讲 正则化方法
    [8.1.1]--8.1 正则化方法原理.mp4 （0分钟）
    [8.2.1]--8.2 正则化方法.mp4 （0分钟）
    {9}--第九讲 人工神经网络
    [9.1.1]--9.1 神经网络简介与神经元.mp4 （0分钟）
    [9.2.1]--9.2 感知器.mp4 （0分钟）
    [9.3.1]--9.3 神经网络模型.mp4 （0分钟）
    [9.4.1]--9.4 激活函数和代价函数.mp4 （0分钟）
    [9.5.1]--9.5 梯度下降法和反向传播算法.mp4 （0分钟）
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