🎓《研究生机器学习课程-浙江大学》

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    1.机器学习课程（一）教科书介绍.mp4
    10.机器学习课程-10.支持向量机（非线性模型） 低维到高维映射..mp4
    11.机器学习课程-11.支持向量机（非线性模型）原问题和对偶问题..mp4
    12.机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4
    13.机器学习课程-13.支持向量机 – 核函数介绍.mp4
    14.机器学习课程-14.支持向量机的应用 -- 兵王问题（规则介绍）.mp4
    15.机器学习课程-15.支持向量机的应用 – 兵王问题 （参数设置）.mp4
    16.机器学习课程-16.支持向量机的应用 – 兵王问题 （测试结果）.mp4
    17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4
    18.机器学习课程-18.支持向量机 – 处理多类问题.mp4
    19.机器学习课程-19.人工神经网络 – 神经元的数学模型.mp4
    2.机器学习课程（二）成绩安排.mp4
    20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4
    21.机器学习课程-21.人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬.q.mp4
    22.机器学习课程-22.人工神经网络 – 多层神经网络.mp4
    23.机器学习课程-23.人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面.mp4
    24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4
    25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4
    26.机器学习课程 26 深度学习数据库准备.mp4
    27.机器学习课程 27 深度学习自编码器.mp4
    28.机器学习课程 28 深度学习 卷积神经网络LeNet.qsv..mp4
    29.机器学习课程-29.深度学习 – 卷积神经网络（AlexNet）.mp4
    3.机器学习课程（三）概念介绍.mp4
    30.机器学习课程-30.深度学习 – 编程工具（Caffe和Tensorflow）.mp4
    31.机器学习课程-31.深度学习 – 近年来流行的网络结构.mp4
    32.机器学习课程-32.深度学习 – 卷积神经网络的应用.qsv..mp4
    33.机器学习课程_33_AlphaGo围棋规则.mp4
    34.机器学习课程-34.AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)..mp4
    35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4
    36.机器学习课程-36.强化学习(policy gradience).mp4