机器学习-白板推导系列笔记(汇总35/35)

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视频

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笔记

白板推导系列笔记(一)-绪论

白板推导系列笔记(二)-数学基础

白板推导系列笔记(三)-线性回归

白板推导系列笔记(四)-线性分类

白板推导系列笔记(五)-降维

白板推导系列笔记(六)-支持向量机

白板推导系列笔记(七)-核方法

白板推导系列笔记(八)-指数族分布

白板推导系列笔记(九)-概率图模型

白板推导系列笔记(十)-期望最大算法

白板推导系列笔记(十一)-高斯混合模型

白板推导系列笔记(十二)-变分推断

白板推导系列笔记(十三)-马尔科夫链蒙特卡洛方法

白板推导系列笔记(十四)-隐马尔可夫模型

白板推导系列笔记(十五)-卡曼滤波

白板推导系列笔记(十六)-粒子滤波

白板推导系列笔记(十七)-条件随机场

白板推导系列笔记(十八)-高斯网络

白板推导系列笔记(十九)-贝叶斯线性回归

白板推导系列笔记(二十)-高斯过程

白板推导系列笔记(二十一)-受限玻尔兹曼机

白板推导系列笔记(二十二)-谱聚类

白板推导系列笔记(二十三)-前馈神经网络

白板推导系列笔记(二十四)-直面配分函数

白板推导系列笔记(二十五)-近似推断

白板推导系列笔记(二十六)-sigmoid信念网络

白板推导系列笔记(二十七)-深度信念网络

白板推导系列笔记(二十八)-玻尔兹曼机

白板推导系列笔记(二十九)-深度玻尔兹曼机

白板推导系列笔记(三十)-生成模型综述

白板推导系列笔记(三十一)-生成对抗网络

白板推导系列笔记(三十二)-变分自编码器

白板推导系列笔记(三十三)-流模型

白板推导系列笔记(三十四)-马尔科夫决策过程(强化学习)

白板推导系列笔记(三十五)-动态规划(强化学习)

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