机器学习技术课程 统计学习方法第二版系列课程 全部课程PPT课件 由浅入深 讲解清晰 共22个章节.rar

【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义分析 共49页.pptx 第18章 概率潜在语义分析 共32页.pptx 第19章 马尔科夫链蒙特卡洛法 共107页.pptx 第20章 潜在狄利克雷分布 共106页.pptx 第21章 PageRank算法 共57页.pptx 第22章 无监督学习方法总结 共19页.pptx