机器学习技法

机器学习技法 台湾大学资深机器学习教授林轩田的课程，从入门到精通，到实战教程，让你透彻机器学习的精髓.

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机器学习技法大全 Scikit Learn Machine Learning SVM Tutorial with Python视频课程，机器学习权威教授，卡内基梅隆大学计算机教授

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机器学习技法.pdf 林轩田机器学习技法视频笔记

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机器学习技法讲义和笔记 台湾大学林轩田老师的机器学习技法课程，资源包括原始的课程讲义和word笔记。

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机器学习技法课件 机器学习技法 台湾大学 林轩田

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台湾大学机器学习技法笔记 台湾大学机器学习技法笔记-完整版 回顾一下我们之前介绍了linear classification，对于线性可分的情况，我们可以使用PLA/pocket算法在平面或者 超平面上把正负类分开。

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机器学习技法(台大-林轩田)数据集 机器学习技法(台大-林轩田)数据集 Embedding Numerous Features [嵌入大量的特徵] -- Linear Support Vector Machine [線性支持向量機] -- Dual Support Vector Machine [對偶支持向量機] -- Kernel Support Vector ...

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林轩田-机器学习基石，机器学习技法 FUN-TIME合集 林轩田-机器学习基石，机器学习技法 FUN-TIME合集，吐血整理

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机器学习技法Primal SVM线性支持向量机原理详解PPT 机器学习技法线性支持向量机原理详解PPT，详细介绍了硬间隔SVM的思想、原始问题和对偶问题，核技巧是如何在对偶问题中应用的，其他核函数，以及软间隔SVM的整套流程；除此之外还有将核技巧推广应用到其他模型的实例...

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机器学习技法1 (機器學習技法)Lecture 1: Linear Support Vector Machine(國立台灣大學資訊工程系)Hsuan-Tien Lin (NTU

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台大 林轩田 机器学习技法 课堂ppt 全 台大 林轩田老师公开课机器学习技法的课堂ppt，2积分方便大家下载

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机器学习技法(台大-林轩田 课件 机器学习技法(台大-林轩田 全部 课件 机器学习技法(台大-林轩田 全部 课件

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台湾大学林轩田机器学习笔记-机器学习技法，机器学习基石 麻烦改为1积分谢谢，台湾大学林轩田机器学习笔记，整理了台大老师的机器学习技法，机器学习基石的笔记代码

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台大机器学习技法 林轩田 习题解答.zip 机器学习（Machine Learning, ML）是一种应用人工智能（AI）领域的科学技术，它使得计算机系统能够从数据中自动学习和改进，而无需显式编程。在机器学习的过程中，算法会通过识别和挖掘数据中的模式来构建一个模型，...

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机器学习技法课程总结 总结比较到位

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机器学习技法原始讲义和课程笔记 参考台湾大学林轩田老师的机器学习技法课程，课程分两部分，上部主要是关于理论的讲解。这是下部分，侧重于实际算法。资源包括原始的课程讲义和word笔记。

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机器学习技法Kernel SVM核支持向量机基本原理详解PPT 机器学习技法Kernel SVM核支持向量机基本原理详解PPT，主要介绍了Kernel SVM和核函数Kernel Function的基本概念及理论，主要介绍了Polynomial Kernal、Gaussian Kernel等内容。

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台湾大学林轩田的机器学习技法讲义和笔记.zip 台大林轩田的机器学习技法 Pdf 一共16个PDF ，是网上视频的相关配套资料，主要是林轩田老师的讲解机器学习的一些主要讲义资料

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林轩田《机器学习技法》视频+讲义 台湾机器学习教授林轩田《机器学习技法》的视频及讲义

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Chillstepp#Machine-Learning-Techniques#机器学习技法CH3：Kernel-Support- title: 机器学习技法CH3：Kernel-Support-Vector-Machinetags: 机器学习回顾上节的内容：我们看似Dual SVM已经与$

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台湾大学林轩田机器学习技法 台湾大学林轩田机器学习技法所有课程的slides和视频，包括三方面， Embedding Numerous Features: Kernel Models Combining Predictive Features: Aggregation Models Distilling Implicit Features: Extraction ...

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林轩田《机器学习技法》课程笔记7 -- Blending and Bagging1 介绍的第一种方法：validation。但是，如果可以使用集体智慧，比如一条水平线和两条垂直线组合而成的图中折线形式，就可以将所有的点完全分开，得到了最优化的预

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林轩田《机器学习技法》课程笔记5 -- Kernel Logistic Regression1 我们在第一节课中就介绍过Hard­Margin SVM与Regularization Model是有关系的。Regularization的目标是最小化，条件是，

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林轩田《机器学习技法》课程笔记3 -- Kernel Support Vector Machine1 介绍的一般的二次多项式kernel，它的SVMmargin和对应的SV如下图（中）所示。对于上面介绍的完全平方公式形式，自由度，它的SVM margin和对应的

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台湾大学-机器学习技法 全部课件 台湾大学-机器学习技法 全部课件 SVM Adaboost 决策树 随机森林 kmeans 自编码器 RBF 深度神经网络 等等

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机器学习技法课之Aggregation模型 干货】机器学习技法课之Aggregation模型

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林轩田 《机器学习技法》的笔记 林轩田 《机器学习技法》的笔记 大部分是视频截图和一些公式说明

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Machine-Learning-Techniques:台大林轩田老师-机器学习技法（笔记+作业代码） 机器学习技法（笔记+作业代码） 这是林轩田老师的机器学习课程的第二部分（机器学习技法） 第一部分（机器学习基石）在这里： CH1：线性SVM.md CH2：双支持向量机 CH3：内核支持向量机 CH4：软边际支持向量机 测验...

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林轩田机器学习基石、技法PPT 台湾大学林轩田教授机器学习基石和机器学习技法PPT课件，不可多得的机器学习的好资料，分享给大家一起学习。

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机器学习技法16 - 1 - Feature Exploitation Techniques (16-11).mp4 机器学习技法16 - 1 - Feature Exploitation Techniques (16-11).mp4

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机器学习技法 15 - 3 - Stochastic Gradient Descent (12-22).mp4 机器学习技法 15 - 3 - Stochastic Gradient Descent (12-22).mp4

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机器学习技法16 - 2 - Error Optimization Techniques (8-40).mp4 机器学习技法16 - 2 - Error Optimization Techniques (8-40).mp4

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机器学习技法16 - 3 - Overfitting Elimination Techniques (6-44).mp4 机器学习技法16 - 3 - Overfitting Elimination Techniques (6-44).mp4

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林轩田《机器学习技法》课程笔记13 -- Deep Learning1 林轩田《机器学习技法》课程笔记13 -- Deep Learning1

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机器学习技法 02_Large-Margin_Separating_Hyperplane_14-17.mp4 机器学习技法 02_Large-Margin_Separating_Hyperplane_14-17.mp4

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机器学习技法6 - 4 - Machine Learning in Action (12-59).mp4 机器学习技法6 - 4 - Machine Learning in Action (12-59).mp4

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机器学习技法15 - 4 - Summary of Extraction Models (9-12).mp4 机器学习技法15 - 4 - Summary of Extraction Models (9-12).mp4

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林轩田《机器学习技法》课程笔记9 -- Decision Tree1 从第7节课开始，我们就一直在介绍aggregation model。aggregation的核心就是将许多可供选择使用的比较好的hypothesis融合起来，利

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林轩田《机器学习技法》课程笔记2 -- Dual Support Vector Machine1 林轩田《机器学习技法》课程笔记2 -- Dual Support Vector Machine1

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林轩田《机器学习技法》课程笔记16（完结） -- Finale1 林轩田《机器学习技法》课程笔记16（完结） -- Finale1

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林轩田《机器学习技法》课程笔记1 -- Linear Support Vector Machine1 第一节课的博客地址：台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记1 ­­ The Learning Problem本系列同样分成16节课，将会介绍《机器学习基石》的进

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机器学习技法_05_Reasons_behind_Large-Margin_Hyperplane_13-31.mp4 机器学习技法_05_Reasons_behind_Large-Margin_Hyperplane_13-31.mp4

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林轩田《机器学习技法》课程笔记11 -- Gradient Boosted Decision Tree1 引入这些权重来得到不同的而又不改变原来的决策树算法呢？在Adaptive Boosting中，我们使用了weighted algorithm，形如：每个犯错误的

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机器学习技法01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.mp4 机器学习技法01_Soft-Margin_SVM_as_Regularized_Model_13-40.mp4

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林轩田《机器学习技法》课程笔记4 -- Soft-Margin Support Vector Machine1 引入核函数后，b的表达式为：上面求解b提到的一个假设是，这个假设是否一定满足呢？如果没有freeSV，所有大于零的点都满足怎么办？一般情况下，至少存在一组SV使

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机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)02_Diversity_by_Re-weighting_14-28.mp4 机器学习技法_国立台湾大学(林轩田)02_Diversity_by_Re-weighting_14-28.mp4

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国立台湾大学林轩田老师的机器学习课程（基石+技法）作业.zip 作为人工智能核心研究领域之一的机器学习， 其研究动机是为了使计算机系统具有人的学习能力以实现人工智能。 那么， 什么是机器学习呢？ 机器学习 (Machine Learning) 是对研究问题进行模型假设，利用计算机...

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