机器学习算法中文视频教程
2016-03-09 09:17
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本文转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/10261535
机器学习算法中文视频教程
zouxy09@qq.com
http://blog.csdn.net/zouxy09
在网上狂搜ReproducingKernel Hilbert Space的时候,找到了一个好东西。这个是李政軒Cheng-Hsuan Li的关于机器学习一些算法的中文视频教程。感觉讲得很好。这里非常感谢他的分享:http://www.powercam.cc/chli。也贴到这里,和大家共同学习。
一、KernelMethod(A Chinese Tutorial on Kernel Method, PCA, KPCA, LDA, GDA, and SVMs)
AnAutomatic Method to Find the Best Parameter for RBF Kernel Function to SupportVector Machines
1. Kernel Method
2. Principal Component Analysis andKernel Principal Component Analysis
3. Linear Discriminant Analysis andGeneralized Discriminant Analysis
4. Hard-Margin Support Vector Machines(SVMs, SVM)
5. Soft-Margin Support Vector Machines
6. Linear Regression Model andKernel-based Linear Regression Model
7. Reproducing Kernel Hilbert Space:Definitions
8. Reproducing Kernel Hilbert Space:Theorems and Proofs
二、Clustering
1. Fuzzy C-Means 基本概念(第1部分)
2. Fuzzy C-Means 基本概念(第2部分)
3. Fuzzy C-Means 基本概念(第3部分)
4. Fuzzy C-Means 迭代公式推導
三、Regression
1. Linear Regression Models-1
2. Linear Regression Models-2
机器学习算法中文视频教程
zouxy09@qq.com
http://blog.csdn.net/zouxy09
在网上狂搜ReproducingKernel Hilbert Space的时候,找到了一个好东西。这个是李政軒Cheng-Hsuan Li的关于机器学习一些算法的中文视频教程。感觉讲得很好。这里非常感谢他的分享:http://www.powercam.cc/chli。也贴到这里,和大家共同学习。
一、KernelMethod(A Chinese Tutorial on Kernel Method, PCA, KPCA, LDA, GDA, and SVMs)
AnAutomatic Method to Find the Best Parameter for RBF Kernel Function to SupportVector Machines
1. Kernel Method
2. Principal Component Analysis andKernel Principal Component Analysis
3. Linear Discriminant Analysis andGeneralized Discriminant Analysis
4. Hard-Margin Support Vector Machines(SVMs, SVM)
5. Soft-Margin Support Vector Machines
6. Linear Regression Model andKernel-based Linear Regression Model
7. Reproducing Kernel Hilbert Space:Definitions
8. Reproducing Kernel Hilbert Space:Theorems and Proofs
二、Clustering
1. Fuzzy C-Means 基本概念(第1部分)
2. Fuzzy C-Means 基本概念(第2部分)
3. Fuzzy C-Means 基本概念(第3部分)
4. Fuzzy C-Means 迭代公式推導
三、Regression
1. Linear Regression Models-1
2. Linear Regression Models-2
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