登录
注册
登录
注册
首页
技术资讯中心
每日优鲜前端完整API接口文档
每日优鲜管理后台API接口文档
每日优鲜前端基础通用API接口文档
KFC肯德基（前端API接口文档）
KFC后端管理界面API接口文档
锐亚商城（多商户版前端API接口文档）
锐亚商城（多商户版总后台API接口文档）
锐亚商城（多商户版后台API接口文档）
微信支付文档
游戏开发中心
锐亚所有课程总览
锐亚课程目录总览
资源下载中心
2020 Unity 最新软件下载
Unity Pro 2020.1Windows 破解版
Anaconda3 软件下载
Visual Studio 最新所有版本下载
Selenium（google chome网络爬虫插件下载）
白鹭源代码下载
弹力球项目源代码下载
贪吃蛇游戏资源
吃豆人游戏源代码
Unity特效素材插件文件下载
会员中心
⇩ App下载
免费课程
Unity游戏开发免费课程
虚幻4（ue4）游戏开发免费课程
Cocos游戏开发免费课程
Web前端开发免费课程
Python基础入门免费课程
人工智能开发免费课程
云计算开发免费课程
大数据开发免费课程
PPT制作免费教程
Excel使用技巧免费教程
IOS开发免费教程
逆向开发免费教程
入驻申请
登录
注册
全部课程
游戏开发教程
Unity3D
Unity3D免费教程
Unity3D基础入门教程
C#编程语言
Unity2D实战教程
Unity3D实战教程
UE4
虚幻4免费教程
虚幻4实战案例
GameMaker
GameMaker免费教程
GameMaker实战案例
Cocos3D
Cocos3D免费教程
Cocos3D实战案例
CryEngine
CryEngine免费教程
CryEngine实战案例
LayaBox
Layabox免费教程
LayaBox实战案例
Egret
白鹭免费教程
Laya
Laya免费教程
Unity3D
UE4
GameMaker
Cocos3D
CryEngine
LayaBox
Egret
Laya
Python教程
python自动化办公
python爬虫
python数据分析
python股票量化投资
python优选基金
Python免费课程
python自动化办公
python爬虫
python数据分析
python股票量化投资
python优选基金
Python免费课程
web前端开发
vue.js
vue.js制作拼多多
vue.js制作携程网
vue.js制作爱奇艺
vue.js制作抖音
vue.js制作网易云音乐
vue.js制作头条
uni-app
uni-app制作爱奇艺
uni-app制作网易云音乐
uni-app制作抖音
uni-app制作肯德基
uni-app制作携程
Vue淘宝类大型商城全栈课程
vue.js
uni-app
Vue淘宝类大型商城全栈课程
AI数据科学
大数据
Spark
Hadoop
Flink
大数据零基础入门
大数据免费
人工智能（AI）
云计算
区块链
大数据
人工智能（AI）
云计算
区块链
移动开发
APP开发
iOS免费
Andriod安卓开发免费
Flutter免费
Kotlin免费
React Native免费
JetPack免费
Swift免费
Objective-C
Dart
逆向开发
移动游戏开发
微信小游戏开发
APP开发
移动游戏开发
游戏美术教程
3dmax
maya
photoshop
3dmax
maya
photoshop
职场提升
办公软件
PPT
Excel
Word免费
Keynote
面试技巧
Java面试
Python面试
前端面试
后端面试
游戏开发面试
Android面试
办公软件
面试技巧
后端开发
Java后台免费
PHP
Python
Django
C++
Flask
Go
Ruby
Java后台免费
PHP
Python
Django
C++
Flask
Go
Ruby
毕业设计
Java项目
Andriod项目
Java项目
Andriod项目
产品运营
产品经理
新媒体运营
产品经理
新媒体运营
电子书
C语言
C语言
首页
技术资讯中心
每日优鲜前端完整API接口文档
每日优鲜管理后台API接口文档
每日优鲜前端基础通用API接口文档
KFC肯德基（前端API接口文档）
KFC后端管理界面API接口文档
锐亚商城（多商户版前端API接口文档）
锐亚商城（多商户版总后台API接口文档）
锐亚商城（多商户版后台API接口文档）
微信支付文档
游戏开发中心
锐亚所有课程总览
锐亚课程目录总览
资源下载中心
2020 Unity 最新软件下载
Unity Pro 2020.1Windows 破解版
Anaconda3 软件下载
Visual Studio 最新所有版本下载
Selenium（google chome网络爬虫插件下载）
白鹭源代码下载
弹力球项目源代码下载
贪吃蛇游戏资源
吃豆人游戏源代码
Unity特效素材插件文件下载
会员中心
⇩ App下载
免费课程
Unity游戏开发免费课程
虚幻4（ue4）游戏开发免费课程
Cocos游戏开发免费课程
Web前端开发免费课程
Python基础入门免费课程
人工智能开发免费课程
云计算开发免费课程
大数据开发免费课程
PPT制作免费教程
Excel使用技巧免费教程
IOS开发免费教程
逆向开发免费教程
入驻申请
大数据机器学习清华大学
第62任务： [10.2.1]--1.泛函基础知识
查看课程
任务列表
第1任务： [1.1.1]--1.机器学习定义和典型应用
第2任务： [1.2.1]--2.机器学习和人工智能的关系
第3任务： [1.3.1]--3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异
第4任务： [1.4.1]--4.机器学习和数据挖掘的关系
第5任务： [1.5.1]--5.机器学习和统计学习的关系
第6任务： [1.6.1]--6.机器学习的发展历程
第7任务： [1.7.1]--7.大数据机器学习的主要特点
第8任务： [2.1.1]--1机器学习的基本术语
第9任务： [2.2.1]--2.监督学习
第10任务： [2.3.1]--3.假设空间
第11任务： [2.4.1]--4.学习方法三要素
第12任务： [2.5.1]--5.奥卡姆剃刀定理
第13任务： [2.6.1]--6.没有免费的午餐定理v
第14任务： [2.7.1]--7.训练误差和测试误差
第15任务： [2.8.1]--8.过拟合与模型选择
第16任务： [2.9.1]--9.泛化能力
第17任务： [2.10.1]--10.生成模型和判别模型
第18任务： [3.1.1]--1.留出法
第19任务： [3.2.1]--2.交叉验证法
第20任务： [3.3.1]--3.自助法
第21任务： [3.4.1]--4.性能度量
第22任务： [3.5.1]--5.PR曲线
第23任务： [3.6.1]--6.ROC和AUC曲线
第24任务： [3.7.1]--7.代价敏感错误率
第25任务： [3.8.1]--8.假设检验
第26任务： [3.9.1]--9.T检验
第27任务： [3.10.1]--10.偏差和方差
第28任务： [4.1.1]--1.感知机模型
第29任务： [4.2.1]--2.感知机学习策略
第30任务： [4.3.1]--3.感知机学习算法
第31任务： [5.1.1]--1.原型聚类描述
第32任务： [5.2.1]--2.性能度量
第33任务： [5.3.1]--3.1原型聚类k均值算法
第34任务： [5.4.1]--3.2原型聚类学习向量算法
第35任务： [5.5.1]--3.3原型聚类密度聚类
第36任务： [5.6.1]--3.4原型聚类层次聚类
第37任务： [6.1.1]--1.综述
第38任务： [6.2.1]--2.概率图模型
第39任务： [6.3.1]--3.贝叶斯网络
第40任务： [6.4.1]--4.朴素贝叶斯分类器
第41任务： [6.5.1]--5.半朴素贝叶斯分类器v
第42任务： [6.6.1]--6.贝叶斯网络结构学习推断
第43任务： [6.7.1]--7.吉布斯采样
第44任务： [7.1.1]--开头
第45任务： [7.2.1]--1.决策树模型与学习基本概念
第46任务： [7.3.1]--2.信息量和熵
第47任务： [7.4.1]--3.决策树的生成
第48任务： [7.5.1]--4.决策树的减枝
第49任务： [7.6.1]--5.CART算法
第50任务： [7.7.1]--6.随机森林
第51任务： [8.1.1]--简介
第52任务： [8.2.1]--1.逻辑斯谛回归模型
第53任务： [8.3.1]--2.最大熵模型
第54任务： [8.4.1]--3.模型学习的最优化方法
第55任务： [9.1.1]--1.开头
第56任务： [9.2.1]--2.SVM简介
第57任务： [9.3.1]--3.线性可分支持向量机
第58任务： [9.4.1]--4.凸优化问题的基本概念
第59任务： [9.5.1]--5.支持向量的确切定义
第60任务： [9.6.1]--6.线性支持向量机
第61任务： [10.1.1]--开头
第62任务： [10.2.1]--1.泛函基础知识
第63任务： [10.3.1]--2.核函数和非线性支持向量机
第64任务： [10.4.1]--3.序列最小最优化算法
第65任务： [11.1.1]--开头
第66任务： [11.2.1]--1.k近邻学习
第67任务： [11.3.1]--2.降维嵌入
第68任务： [11.4.1]--3.主要成分分析
第69任务： [11.5.1]--4.核化线性降维
第70任务： [11.6.1]--5.流型学习和度量学习
第71任务： [12.1.1]--1.提升方法adaboost算法
第72任务： [12.2.1]--2.Adaboost算法的训练误差分析
第73任务： [12.3.1]--3.Adaboost算法的解释
第74任务： [12.4.1]--4.Adaboost的实现
第75任务： [13.1.1]--开头
第76任务： [13.2.1]--1.问题提出
第77任务： [13.3.1]--2.EM算法的引入
第78任务： [13.4.1]--3.EM算法的收敛性
第79任务： [13.5.1]--4.EM算法在高斯混合模型学习中的应用
第80任务： [13.6.1]--5.EM算法的推广
第81任务： [14.1.1]--开头
第82任务： [14.2.1]--1.计算学习理论的基础知识
第83任务： [14.3.1]--2.概率近似正确学习理论
第84任务： [14.4.1]--3.有限假设空间
第85任务： [14.5.1]--4.VC维
第86任务： [14.6.1]--5.学习稳定性
第87任务： [15.1.1]--开头
第88任务： [15.2.1]--1.隐马尔科夫模型的基本概念
第89任务： [15.3.1]--2.概率计算算法
第90任务： [15.4.1]--3.学习算法
第91任务： [15.5.1]--4.预测算法
第92任务： [16.1.1]--开头
第93任务： [16.2.1]--1.概率无向图模型
第94任务： [16.3.1]--2.条件随机场的定义与形式
第95任务： [16.4.1]--3.条件随机场的计算问题
第96任务： [16.5.1]--4.条件随机场的学习算法
第97任务： [16.6.1]--5.条件随机场的预测算法
第98任务： [17.1.1]--开头
第99任务： [17.2.1]--1.精确推断法：变量消去法和信念传播法
第100任务： [17.3.1]--2.近似推断法：MCMC和变分推断
第101任务： [18.1.1]--1.神经网络的发展历程
第102任务： [18.2.1]--2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）
第103任务： [18.3.1]--3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）
第104任务： [18.4.1]--4.玻尔兹曼机
第105任务： [18.5.1]--5.深度学习
第106任务： [19.1.1]--1.深度学习简介和架构设计
第107任务： [19.2.1]--2.计算图形式的反向传播算法
第108任务： [19.3.1]--3.深度学习的正则化方法（一）
第109任务： [19.4.1]--4.深度学习的正则化方法（二）
第110任务： [20.1.1]--1.深度学习的优化问题
第111任务： [20.2.1]--2.神经网络优化的挑战
第112任务： [20.3.1]--3.神经网络的优化算法
第113任务： [20.4.1]--4.相关策略
学
习
中
心
TOP
售前咨询（提莫）
售前咨询（克里斯）
售前咨询（阿木）
售前咨询群
工作时间：9:00 - 17:00
客服：15311498308
客服：15311498308
邮箱：
service@insideria.cn
