本课程来自小象学院，由秦曾昌秦先生讲授：机器学习算法讲座，课程官方价格799元，共20门课程，包括完整的相关课程资源和源代码，共12.2G

面对越来越复杂的机器学习算法模型，如何简单地应用它？
学习算法就像学习内功一样。无论模型有多复杂，它都是由简单的模型演变而来的。只有掌握其内在原理，才能随意应用
 
小象学院签约讲师
加州大学伯克利博士后、牛津大学和卡内基梅隆大学访问学者布里斯托大学硕士和博士学位。
Springer专门出版一本英文书，编辑秦曾昌(一篇专业论文或章节，共90多篇。
 
为什么这门算法理论课程和其他机器学习课程有什么区别？
本课程旨在解决算法能力薄弱的问题。与基础算法课程不同，本课程专门针对机器学习中使用机器学习的算法原理和推导，为工作和学习中使用机器学习的人设计。
 
需要具备哪些基础知识？
高等数学和基础编程能力(学Python打卡课就够了~)
课程文件目录：
 秦老师机器学习算法(价值799) （12.2G)
视频 （12.1G)
01.机器学习中的数学基础.mp4 （605.4M)
02.数学基础机器学习.mp4 （611.6M)
03.机器学习中的哲学.mp4 （686.4M)
04.机器学习中的数学基础.mp4 （685.6M)
05.经典机器学习模型.mp4 （598.4M)
6.经典机器学习模型.mp4 （577.2M)
7.经典机器学习模型.mp4 （394.7M)
08.线性模型.mp4 （604.4M)
09.线性模型.mp4 （607.5M)
10.核方法.mp4 （709M)
11.核方法.mp4 （695.9M)
12.统计学习.mp4 （666.6M)
13.统计学习.mp4 （697.3M)
14.统计学习.mp4 （569.1M)
15.统计学习.mp4 （643.4M)
16.无监督学习.mp4 （723.6M)
17.流形学习.mp4 （700.2M)
18.概念学习.mp4 （606.7M)
19.神经网络.mp4 （499.9M)
20.强化学习.mp4 （521.3M)
资料 （130.2M)
2、机器学习的数学基础.pdf （2.8M)
3、机器学习哲学.pdf （3.9M)
4、机器学习的数学基础.pdf （788.7K)
5、经典机器学习模型.pdf （1.9M)
6、经典机器学习模型.pdf （1.1M)
7.2、Guo-PRICAI.pdf （362.3K)
7、经典机器学习模型.pdf （995.2K)
8、线性模型.pdf （1.1M)
10、核方法.pdf （1.5M)
11、核方法.pdf （1M)
12、统计学习.pdf （1.8M)
16、无监督学习.pdf （2.1M)
第五课_代码.zip （17.1M)
资料.rar （61.3M)
lle.pdf （635.8K)
Logistic Regression.zip （7.8M)
Note_1_MachineLearningIntro.pdf （754.4K)
Note_13_MaxMargin.pdf （910.6K)
Note_14_Kernel.pdf （308.5K)
Note_15_GeoIntMaxMargin.pdf （589.5K)
Note_16_ EM.pdf （961.8K)
Note_17_Locally Linear Embedding.pdf （532.9K)
Note_2_Geometric Interpretation of Determinant.pdf （215.2K)
Note_3_LNorm.pdf （332.6K)
Note_4-GradientDescent.pdf （1.2M)
Note_5_NaiveBayes.pdf （425.4K)
Note_7_EnsembleLearning.pdf （743K)
Note_9_OLS.pdf （588.1K)
Note11_Lagrange.pdf （917.5K)
Note12_Lagrange2.pdf （917.4K)
probability ( MIT Bertsekas).pdf （2.1M)
probability ( MIT Bertsekas)(1).pdf （2.1M)
RandomForest.zip （10.7M)

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