• 学习时长

    12课时

  • 答疑服务

  • 作业批改

  • 第1章: 引言
  • 1: 【讲义】绪论
  • 2-1: 【课件】绪论 .pdf
  • 2-2: 机器学习数学基础-第一章绪论讲义.pdf
  • 第1节: 机器学习中的基本概念
  • 3: 【视频】机器学习中的基本概念
  • 第2节: 数学对于机器学习的必要性与重要性
  • 4: 【视频】数学对于机器学习的重要性与必要性
  • 第3节: 作业
  • 5: 【作业】第一章绪论
  • 第2章: 函数求导
  • 6: 【课件】函数求导
  • 第1节: 机器学习的背景与函数极限
  • 7: 【视频】机器学习背景与函数极限
  • 第2节: 函数求导
  • 8: 【视频】函数求导
  • 第3节: 复合函数求导与BP神经网络
  • 9: 【视频】复合函数求导与BP神经网络
  • 第4节: 作业
  • 10: 【作业】函数求导-问答题
  • 11: 【作业】函数求导-附件编程题
  • 第5节: 【资料】程序源码与辅助资料
  • 12: 【资料】程序源码及数据文件
  • 13: 【资料】辅助阅读资料
  • 第3章: 概率统计
  • 14: 【讲义】概率统计
  • 第1节: 概率统计基础知识
  • 15: 【课件】概率统计-1.pdf
  • 16: 【视频】概率统计基础知识
  • 第2节: 随机事件与随机变量
  • 17: 【课件】概率统计-2.pdf
  • 18: 【视频】随机事件与随机变量
  • 第3节: 多随机变量与KL散度
  • 19: 【课件】概率统计-3.pdf
  • 20: 【视频】多随机变量与KL散度
  • 第4节: 极大似然估计与朴素贝叶斯
  • 21: 【课件】概率统计-4.pdf
  • 22: 【视频】极大似然估计与朴素贝叶斯
  • 第5节: 作业
  • 23: 【作业】概率统计
  • 第6节: 辅助资料
  • 24: 【资料】课程辅助资料.zip
  • 第4章: 信息论
  • 25: 【讲义】信息论
  • 第1节: 信息论基础概念——熵
  • 26: 【课件】信息论基础-1.pdf
  • 27: 【视频】信息论基础概念-熵
  • 第2节: 相对熵、互信息与交叉熵
  • 28: 【课件】信息论基础-2.pdf
  • 29: 【视频】相互熵、互信息与交叉熵
  • 第3节: 决策树算法
  • 30: 【课件】信息论基础-3.pdf
  • 31: 【视频】决策树算法
  • 第4节: 辅助资料
  • 32: 【辅助资料】信息论.zip
  • 第5节: 编程实践
  • 33: 【编程实践】基于决策树和C4.5算法进行二分类.zip

 

 

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