[好课推荐]机器学习白板推导系列
作者:互联网
[好课推荐]机器学习白板推导系列
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~
- 转载于https://blog.csdn.net/cengjing12/article/details/106170510
- 讲的很认真,对于初学者来说十分友好!!
本系列主要是对B站up主shuhuai008的机器学习手推系列的整理,下面是视频与对应的github的链接:
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd/?spm_id_from=333.788.videocard.0
GitHub:https://github.com/shuhuai007/Machine-Learning-Session
本系列的标题
绪论:频率派vs贝叶斯派
数学基础:概率-高斯分布
线性回归
线性分类
降维
支撑向量机
指数族分布
概率图模型
期望最大
高斯混合模型
变分推断
马尔可夫链蒙特卡洛
隐马尔可夫模型
线性动态系统
粒子滤波
条件随机场
高斯网络
贝叶斯线性回归
高斯过程回归
受限玻尔兹曼机
谱聚类
前馈神经网络
配分函数
近似推断
标签:系列,高斯,推导,白板,好课,https,线性,com 来源: https://www.cnblogs.com/cloud-ken/p/13150741.html