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机器学习-白板推导系列视频教程

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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-11-19 15:20:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
    目录:/001 机器学习-白板推导系列- m0 F: ]* `1 S/ Z: o$ j* k% i
          ┣━━机器学习-白板推导系列(1)-开篇- C" \7 @1 e$ H
          ┃    ┣━━开篇(1)-频率派VS贝叶斯派.flv
    . _+ z% {, T# d& S5 y3 h: D      ┃    ┗━━开篇(2)-学习资料介绍.flv5 p1 S7 Z) L% w7 E1 j, j
          ┣━━机器学习-白板推导系列(10)-EM算法
    + z2 R7 B! r, }      ┃    ┣━━EM算法(1)-EM算法公式以及算法收敛性证明.flv* E$ r+ l. ?) o
          ┃    ┣━━EM算法(2)-EM算法公式导出之ELBO-KL Diver.flv2 [- j2 d2 p4 w8 ~& {* C
          ┃    ┣━━EM算法(3)-EM算法公式导出之ELBO-Jensen I.flv$ l# Y# T- Y( |4 o
          ┃    ┣━━EM算法(4)-EM算法再回首.flv
    ) a& ?3 L1 l- I( V' E      ┃    ┣━━EM算法(5)-广义EM.flv  r- y* _! F# L2 a, K1 b. U  A
          ┃    ┗━━EM算法(6)-EM变种.flv) N0 u5 Z& l% t! K& m
          ┣━━机器学习-白板推导系列(11)-高斯混合模型GMM- t0 C# s* M' r
          ┃    ┣━━高斯混合模型(1)-模型介绍.flv" I. k6 g/ A3 O2 e% D" n# C5 f( @6 p4 ^
          ┃    ┣━━高斯混合模型(2)-极大似然.flv! b4 O" L  c" O* S+ i
          ┃    ┣━━高斯混合模型(3)-EM求解-E-Ste.flv
    8 w8 @4 [2 l" i; m1 b& x      ┃    ┗━━高斯混合模型(4)-EM求解-M-Ste.flv
    % H8 M: R" S2 L" r& `      ┣━━机器学习-白板推导系列(12)-变分推断
    4 m+ N! h# _6 s8 w3 J- z      ┃    ┣━━变分推断1(背景介绍).flv
    8 Z! b% i- ?: m7 k. G% q, V      ┃    ┣━━变分推断2(公式推导).flv
    # x' A  ^" _# ^      ┃    ┣━━变分推断3(再回首).flv5 b$ J7 b& e' l0 u; M0 ^/ I5 a
          ┃    ┣━━变分推断4(随机梯度变分推断-SGVI-1).flv( w1 G2 x8 B7 }' n: G; k' E
          ┃    ┗━━变分推断5(随机梯度变分推断-SGVI-2).flv& \. v' r) L, X  w( L' q5 [
          ┣━━机器学习-白板推导系列(13)-MCMC- X1 ~- X: m4 u$ V) X
          ┃    ┣━━蒙特卡洛方法1.flv6 a- ^1 Q) |' I' ^
          ┃    ┣━━蒙特卡洛方法2.flv0 k; x) N# C; \+ z/ i
          ┃    ┣━━蒙特卡洛方法3.flv
    * a+ p7 G7 _7 O% W9 K: D      ┃    ┣━━蒙特卡洛方法4.flv
    - }/ N1 x& `5 V% R4 O      ┃    ┣━━蒙特卡洛方法5-吉布斯采样.flv  U" {* O! |. d7 b  A; s9 b
          ┃    ┣━━蒙特卡洛方法6.flv! l) i7 }7 m5 ^5 x, a
          ┃    ┣━━蒙特卡洛方法7.flv# N' X; p" {4 r: F/ f4 x5 s3 S/ d: `
          ┃    ┗━━蒙特卡洛方法8.flv
      V/ C5 z; [4 H2 }      ┣━━机器学习-白板推导系列(14)-隐马尔可夫模型% k1 [# o: ?$ i: F
          ┃    ┣━━隐马尔可夫模型HMM(1)-背景介绍.flv3 d9 n# p+ o. S6 y( w+ m
          ┃    ┣━━隐马尔可夫模型HMM(2)-背景介绍.flv
    * v0 @: N3 F* e      ┃    ┣━━隐马尔可夫模型HMM(3)-前向算法.flv7 F6 E% _5 M2 i6 T
          ┃    ┣━━隐马尔可夫模型HMM(4)-后向算法.flv
    2 b5 K" [1 {, B      ┃    ┣━━隐马尔可夫模型HMM(5)-Baum Welch算法.flv) z0 q; O. ^1 T' V4 U3 @' n* J) c
          ┃    ┣━━隐马尔可夫模型HMM(6)-维特比算法.flv
    ' s. M' t5 s! x' t      ┃    ┣━━隐马尔可夫模型HMM(7)-小结.flv  a: M5 b% W$ ~4 _& ]8 F+ A9 t
          ┃    ┗━━隐马尔可夫模型HMM(8)-小结.flv
    5 k7 v. b3 C9 e0 E/ x1 h$ y. {6 n      ┣━━机器学习-白板推导系列(15)-线性动态系统-卡曼滤波
    9 F/ N1 V6 |6 h9 d& ?      ┃    ┣━━线性动态系统1-KalmanFilter.flv+ G) L+ {+ X5 k! T  }/ h
          ┃    ┣━━线性动态系统2-Filtering问题.flv
    % |7 P8 G" w% F! p      ┃    ┗━━线性动态系统3-Filtering问题求解.flv
    2 a; g" v7 E. V6 @8 A      ┣━━机器学习-白板推导系列(16)-粒子滤波* q+ M6 g: h3 G% }* n
          ┃    ┣━━粒子滤波1-背景介绍.flv8 t* Z( u: ]0 q+ b! p8 ?* S
          ┃    ┣━━粒子滤波2-重要性采样.flv
    - H* ]* M6 N, A4 K% v      ┃    ┣━━粒子滤波3-重采样.flv6 m, I+ x7 c8 U% d/ C% g, }" [6 k0 i% r& T
          ┃    ┗━━粒子滤波4-SIR Filter.flv5 H; `3 w" c0 ^7 B4 J) ^
          ┣━━机器学习-白板推导系列(17)-条件随机场CRF: Z- S1 ?  ]) o$ ?$ Y9 I2 p: c) V+ Q
          ┃    ┣━━条件随机场(1)-背景介绍.flv+ G8 B& H- M& ^& g& Y
          ┃    ┣━━条件随机场(2)-HMM VS MEM.flv2 _; s0 c! _( I9 f* w1 j
          ┃    ┣━━条件随机场(3)-MEMM VS CR.flv
    $ M/ ]" c! G6 A6 A; A0 C" a/ v; S      ┃    ┣━━条件随机场(4)-CRF模型-概率密度.flv2 T, W$ ?( t- p- }
          ┃    ┣━━条件随机场(5)-CRF模型-概率密度.flv+ B: i* U( P- J  h7 F& `
          ┃    ┣━━条件随机场(6)-CRF模型-要解决的.flv* `1 t3 u/ m$ W8 [+ c. J
          ┃    ┣━━条件随机场(7)-CRF模型-Infe.flv: g# S& R2 e8 C9 O$ g
          ┃    ┗━━条件随机场(8)-CRF模型-Lear.flv
    / c* x# z) f1 p5 p, I      ┣━━机器学习-白板推导系列(18)-高斯网络: v$ o0 h% p* y2 _3 X, W
          ┃    ┣━━高斯网络(1)-总体介绍.flv
    4 J8 ]& z. c9 l- |) U: X$ ]4 z6 ?: u      ┃    ┣━━高斯网络(2)-高斯贝叶斯网络.flv
    * C  i3 w$ Z  u% R      ┃    ┗━━高斯网络(3)-高斯马尔科夫随机场.flv, J' d4 D2 i) \' `8 Q# u2 r, w
          ┣━━机器学习-白板推导系列(19)-贝叶斯线性回归% [' `. s1 J. V$ U& y% }/ r8 z* z6 W
          ┃    ┣━━贝叶斯线性回归(1)-背景介绍.flv
    0 x9 u4 S5 a5 k5 R4 F      ┃    ┣━━贝叶斯线性回归(2)-推导介绍.flv6 l# k* K0 b: k3 {- d% O
          ┃    ┣━━贝叶斯线性回归(3)-推导介绍.flv
    * @/ Z% s" ^4 l      ┃    ┣━━贝叶斯线性回归(4)-推导预测.flv
    ( ~6 X/ }3 v+ @5 |      ┃    ┗━━贝叶斯线性回归(5)-小结.flv( `$ v: R" O! Y7 y* g
          ┣━━机器学习-白板推导系列(2)-数学基础
    ; I0 h7 d9 u1 R      ┃    ┣━━数学基础(1)-高斯分布-极大似然估计.flv1 y: U1 w3 K. j' ?5 z/ ?8 M
          ┃    ┣━━数学基础(2)-高斯分布-极大似然估计(无偏估计VS有偏估计)).flv
    7 }/ K7 Y# m  I) L' ?: f      ┃    ┣━━数学基础(3)-高斯分布-从概率密度函数角度观察.flv
    # h1 b: g! H# \  {. x      ┃    ┣━━数学基础(4)-高斯分布-局限性.flv1 V+ q1 D& N# l, u/ z
          ┃    ┣━━数学基础(5)-高斯分布-已知联合概率求边缘概率及条件概率.flv
    4 }0 Z2 H7 l( i/ k! ^      ┃    ┣━━数学基础(6)-高斯分布-已知边缘和条件概率求联合概率分布.flv
    0 R+ U3 h, h* x! D( I; m6 T5 l      ┃    ┗━━数学基础(7)-不等式-杰森不等式.flv
    - D6 K$ m* E# Y- Z  L      ┣━━机器学习-白板推导系列(20)-高斯过程GP: V5 R5 S3 \. D$ B
          ┃    ┣━━高斯过程GP(1)-简单介绍.flv
    1 Z1 g7 {# Z- D% ^# t8 C      ┃    ┣━━高斯过程GP(2)-权重空间角度.flv& f4 W  Y8 Q& i# U* A6 I
          ┃    ┣━━高斯过程GP(3)-权重空间到函数空间.flv! h& @) \: ~( ?2 E+ B' ~, y; p4 V6 B
          ┃    ┗━━高斯过程GP(4)-函数空间的角度.flv5 [$ M( K5 `. G" k' O
          ┣━━机器学习-白板推导系列(21)-受限玻尔兹曼机RBM" i5 t7 L+ p3 ~% }) u- W$ k6 A# @
          ┃    ┣━━受限玻尔兹曼机RBM(1)-背景介绍.flv
    6 ~" K+ Q' k/ v7 v3 H3 B( E      ┃    ┣━━受限玻尔兹曼机RBM(2)-背景介绍.flv. T7 y2 g& E1 p# A$ `( m
          ┃    ┣━━受限玻尔兹曼机RBM(3)-模型表示.flv, l1 `3 b# I2 _" p: |
          ┃    ┣━━受限玻尔兹曼机RBM(4)-模型表示.flv
    9 a- R8 P! q% F! d9 S6 b9 U- N      ┃    ┣━━受限玻尔兹曼机RBM(5)-模型推断.flv8 E/ y5 V" Z' V8 s! l: Q" R- t
          ┃    ┗━━受限玻尔兹曼机RBM(6)-模型推断.flv
    7 O8 i( M& d6 ]: B, p/ X      ┣━━机器学习-白板推导系列(22)-谱聚类
    + F' r2 }& d; N; {+ X      ┃    ┣━━谱聚类(1)-背景介绍.flv
    2 t1 E, E. y2 d6 `, o$ P      ┃    ┣━━谱聚类(2)-模型介绍.flv
    ! ?0 U' Z# m8 L$ Z% D' [# F1 k      ┃    ┣━━谱聚类(3)-模型的矩阵形式.flv
    1 ?) m! \4 `0 E3 ^/ a* r      ┃    ┣━━谱聚类(4)-模型的矩阵形式.flv! N$ O$ Q% P0 ^
          ┃    ┗━━谱聚类(5)-模型的矩阵形式.flv* v% J# Q' I  Z$ O, s) |, [# @2 g
          ┣━━机器学习-白板推导系列(23)-前馈神经网络/ N, p0 A$ f# C4 K9 O
          ┃    ┣━━前馈神经网络(1)-从机器学习到深度学习.flv; M- }0 M2 m& ~) _5 O
          ┃    ┣━━前馈神经网络(2)-从感知机到深度学习.flv
    + q; v" a$ B( T1 [      ┃    ┗━━前馈神经网络(3)-非线性问题的三种解决方法.flv. N, W" Y$ K  I5 v- y+ M, ?
          ┣━━机器学习-白板推导系列(3)-线性回归
    7 l+ P' E5 s- @      ┃    ┣━━线性回归1(最小二乘法及其几何意义)).flv, x: g% F8 y$ R/ m
          ┃    ┣━━线性回归2(最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE)).flv
    + {: U  t  b: z) ]3 Q& P      ┃    ┣━━线性回归3(正则化-岭回归)).flv
    : l( `1 O0 X" ]% E( D8 x      ┃    ┗━━线性回归4(正则化-岭回归-概率角度-高斯噪声高斯先验-MAP).flv% H" t/ J! T4 G1 ~5 n/ I- g6 ~* x
          ┣━━机器学习-白板推导系列(4)-线性分类
    " a0 a2 L" A& Q. O; X0 N6 A! b      ┃    ┣━━线性分类1-背景.flv
    3 n# ?+ b+ K2 x' {1 w      ┃    ┣━━线性分类2-感知机(Perceptron).flv4 T  G/ q. n$ q, [  n
          ┃    ┣━━线性分类3-线性判别分析(Fisher判别分析)-模型.flv1 ~$ ~2 g5 D( g7 E& R
          ┃    ┣━━线性分类4-线性判别分析(Fisher判别分析)-模型.flv
      w! _, ?9 @  B2 I3 H3 [      ┃    ┣━━线性分类5-逻辑回归.flv# N- O/ U- r/ o' s  \+ S
          ┃    ┣━━线性分类6-高斯判别分析.flv; g, {6 x8 n! {
          ┃    ┣━━线性分类7-高斯判别分析.flv
    ' d* M3 |' E" `- Y8 e5 l      ┃    ┣━━线性分类8-高斯判别分析.flv. y& ^/ V! E' e
          ┃    ┗━━线性分类9-朴素贝叶斯分类器.flv
    3 U' E6 K; k4 ~2 e: m( a2 g      ┣━━机器学习-白板推导系列(5)-降维4 H3 c8 s  M& c
          ┃    ┣━━降维1-背景介绍.flv: }0 v5 E6 q" B2 g8 t8 z/ r
          ┃    ┣━━降维2-样本均值&样本方差的矩阵表示.flv
    ) b* m3 U& o; t( ?* s; A- ?      ┃    ┣━━降维3-主成分分析(PCA)-最大投影方差角度.flv
    7 s- K$ T/ _) g' H2 A      ┃    ┣━━降维4-主成分分析(PCA)-最小重构代价角度.flv
    - g6 l5 h: [/ a      ┃    ┣━━降维5-主成分分析(PCA)-SVD角度.flv
    & {1 i; @, D- s+ I# m' E      ┃    ┗━━降维6-主成分分析(PCA)-概率角度.flv" B  R% `+ G$ a& w
          ┣━━机器学习-白板推导系列(6)-支持向量机SVM
    ) ^6 a# X* s& A, r$ Q3 n      ┃    ┣━━支持向量机1-硬间隔SVM-模型定义.flv! t; y0 \/ F) ]( X2 s3 A1 Y1 i
          ┃    ┣━━支持向量机2-硬间隔SVM-模型求解.flv
    2 G( O+ a% i" `( J5 i  h      ┃    ┣━━支持向量机3-硬间隔SVM-模型求解.flv7 `0 E( u: {; m& f
          ┃    ┣━━支持向量机4-软间隔SVM-模型定义.flv
    ( U6 P" ^- a# V! o( r      ┃    ┣━━支持向量机5-约束优化问题-弱对偶性证明.flv
    - u2 W  `% a2 r      ┃    ┣━━支持向量机6-约束优化问题-对偶关系的几何解.flv' A) x& M0 @4 V4 P8 ^
          ┃    ┣━━支持向量机7-约束优化问题-对偶关系之sla.flv
    ! F2 z1 }+ _7 q& M      ┃    ┣━━支持向量机8-约束优化问题-对偶关系之KKT.flv
    7 @4 g/ D- _6 a  Y/ T. W# t      ┃    ┗━━支持向量机9-备份.flv
    ' Q5 W$ {8 q; S6 _" I  p      ┣━━机器学习-白板推导系列(7)-核方法
    5 K7 r0 m8 \- X$ v0 a- g" B      ┃    ┣━━核方法(1)-背景介绍.flv# h! H* x- u/ X& `+ ]3 G. B
          ┃    ┣━━核方法(2)-正定核的两个定义.flv
    7 n3 X9 x' A& c: o# K1 K      ┃    ┣━━核方法(3)-正定核充要条件-必要性证明.flv( L" O' p! A3 O8 R) F
          ┃    ┗━━核方法(4)-备份.flv7 \, ]7 w* V5 i- [
          ┣━━机器学习-白板推导系列(8)-指数族分布9 w' E7 t4 G" M
          ┃    ┣━━指数族分布1-背景.flv; Q0 \* H( a+ l
          ┃    ┣━━指数族分布2-背景.flv' O0 v$ L$ P3 A' \* v0 J
          ┃    ┣━━指数族分布3-高斯分布的指数族形式.flv
    " J0 C6 e; ~* ?; @. `      ┃    ┣━━指数族分布4-对数配分函数与充分统.flv
    ) a- |, \/ l3 E1 ^      ┃    ┣━━指数族分布5-极大似然估计与充分统.flv
    - V9 y8 `* Y; d" h5 j      ┃    ┣━━指数族分布6-最大熵角度.flv
    , p/ S' a: e0 U0 m7 |      ┃    ┗━━指数族分布7-最大熵角度.flv- @9 n/ ~  M' P/ |( \. ^2 y
          ┗━━机器学习-白板推导系列(9)-概率图模型基础
    3 B7 J# ?& U$ X( U+ g            ┣━━概率图模型1-背景介绍.flv* s1 _4 \$ |4 N
                ┣━━概率图模型10-推断.flv* e6 h/ o5 W" I
                ┣━━概率图模型11-推断.flv0 t- @/ [4 Q7 _* N
                ┣━━概率图模型12-推断.flv
    ( o3 {: L3 z% N0 g9 a% [  |            ┣━━概率图模型13-推断.flv
    9 ]) T: Z; t  F! O! W            ┣━━概率图模型14-概念补充-道德图.flv
    , b1 T5 b: Y5 [# V; x$ z; ]( ~            ┣━━概率图模型15-概念补充-因子图.flv- {" p3 G4 D, }
                ┣━━概率图模型2-贝叶斯网络-Representation-条件独立性.flv& T3 }5 O# I( u
                ┣━━概率图模型3(补充解释)-贝叶斯网络-Representation-条件独立性).flv
    5 Q( K/ N3 K" p1 s: o            ┣━━概率图模型4-贝叶斯网络.flv
    " p: [8 O4 m3 Z            ┣━━概率图模型5-贝叶斯网络.flv) Y( {" F( g4 d+ j0 S) C. W
                ┣━━概率图模型6-马尔可夫随机场.flv
    " g/ f9 w$ y) m# Q, Z9 Y; ~            ┣━━概率图模型7-马尔可夫随机场.flv
    , Y. @/ v* T( n- r            ┣━━概率图模型8-推断Inference.flv
    9 O/ p/ h3 b. ^/ F" q8 e$ l2 {            ┗━━概率图模型9-推断.flv
    2 }3 W. \6 s9 {# F2 K5 R
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    [LV.6]常住居民II

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