本套课程来自小象学院，由秦曾昌秦老师主讲的：机器学习算法精讲，课程官方售价799元，课程共计20节，包含完整相关课程资源与源码，共计12.2G。文章底部附下载地址，如链接失效，可评论告知。
面对越演化越复杂的机器学习算法模型，只能简单应用怎么能行？
学算法就像学内功无论模型多复杂，都是由简单的模型演化而成，只有掌握其内在原理，应用起来才能随心所欲
小象学院签约讲师
美国加州大学伯克利分校博士后、牛津大学与卡内基梅隆大学访问学者英国布里斯托大学硕士、博士。
Springer出版英文专著1本、编辑论秦曾昌（1本和专业论文或章节，共90余篇。
为什么设置这门算法理论课程，和其他机器学习课程有什么区别？
本门课程旨在解决大家算法能力薄弱的问题。和基础的算法课也不同，本课专门针对机器学习中的算法原理和推导，专为工作和学习中用到机器学习的人来设计。
需要具备哪些基础知识？
高等数学和基本的编程（学过Python打卡课就够哦~）能力。
课程官方地址：http://www.chinahadoop.cn/course/1302
课程文件目录：小象学院 秦老师机器学习算法精讲(价值799)[12.2G]
视频
01.机器学习中的数学基础
02.机器学习的数学基础
03.机器学习中的哲学
04.机器学习中的数学基础
05.经典机器学习模型
06.经典机器学习模型
07.经典机器学习模型
08.线性模型
09.线性模型
10.核方法
11.核方法
12.统计学习
13.统计学习
14.统计学习
15.统计学习
16.无监督学习
17.流形学习
18.概念学习
19.神经网络
20.强化学习
资料
lle
Logistic Regression
Note_1_MachineLearningIntro
Note_13_MaxMargin
Note_14_Kernel
Note_15_GeoIntMaxMargin
Note_16_ EM
Note_17_Locally Linear Embedding
Note_2_Geometric Interpretation of Determinant
Note_3_LNorm
Note_4-GradientDescent
Note_5_NaiveBayes
Note_7_EnsembleLearning
Note_9_OLS
Note11_Lagrange
Note12_Lagrange2
probability ( MIT Bertsekas)
probability ( MIT Bertsekas)(1)
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