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人工智能机器学习教程理论篇
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名师资源
Course Tags:
人工智能
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任务 List
任务 1: 01__机器学习理论篇1_1_1_大数据的定义与特点
任务 2: 02__机器学习理论篇1_1_2_1_大数据算法_大数据算法的定义
任务 3: 03__机器学习理论篇1_1_2_2_大数据算法_大数据算法的特点与难点
任务 4: 04__机器学习理论篇1_1_2_3_大数据算法_求解大数据上计算问题
任务 5: 05__机器学习理论篇1_1_3_大数据算法设计与分析
任务 6: 06__机器学习理论篇1_2_1_亚线性算法的定义
任务 7: 07__机器学习理论篇1_2_2_水库抽样_空间亚线性算法
任务 8: 08__机器学习理论篇1_2_3_全0数组判定_时间亚线性判定算法
任务 9: 09__机器学习理论篇1_2_4_平面图直径_时间亚线性计算算法
任务 10: 10__机器学习理论篇1_3_1_1_数据流中频繁元素_算法与分析
任务 11: 11__机器学习理论篇1_3_1_2_数据流中频繁元素_基础知识
任务 12: 12__机器学习理论篇1_3_2_1_生成树权重_一_
任务 13: 13__机器学习理论篇1_3_2_2_生成树权重_二_
任务 14: 14__机器学习理论篇1_3_3_数组有序性判定
任务 15: 15__机器学习理论篇1_4_1_外存存储结构与外存算法
任务 16: 16__机器学习理论篇1_4_2_1_外存排序算法_一_
任务 17: 17__机器学习理论篇1_4_2_2_外存排序算法_二_
任务 18: 18__机器学习理论篇1_4_3_外存查找树
任务 19: 19__机器学习理论篇1_5_1_1_B树_一_
任务 20: 20__机器学习理论篇1_5_1_2_B树_二_
任务 21: 21__机器学习理论篇1_5_2_KD树
任务 22: 22__机器学习理论篇1_6_1_表排序及其应用
任务 23: 23__机器学习理论篇1_6_2_时间前向处理方法
任务 24: 24__机器学习理论篇1_6_3_缩图法
任务 25: 25__机器学习理论篇1_7_1_MapReduce概述
任务 26: 26__机器学习理论篇1_7_2_字数统计
任务 27: 27__机器学习理论篇1_7_3_平均数计算
任务 28: 28__机器学习理论篇1_7_4_单词贡献矩阵的计算
任务 29: 29__机器学习理论篇1_8_1_连接算法
任务 30: 30__机器学习理论篇1_8_2_1_图算法_一_
任务 31: 31__机器学习理论篇1_8_2_2_图算法_二_
任务 32: 32__机器学习理论篇1_9_1_基于迭代处理平台的并行算法
任务 33: 33__机器学习理论篇1_9_2_基于图处理平台的并行算法
任务 34: 34__机器学习理论篇1_10_1_众包的定义
任务 35: 35__机器学习理论篇1_10_2_众包的实例
任务 36: 36__机器学习理论篇1_10_3_众包的要素
任务 37: 37__机器学习理论篇1_10_4_众包算法例析
任务 38: 38__机器学习理论篇2_1__管窥算法
任务 39: 39__机器学习理论篇2_2__字符串
任务 40: 40__机器学习理论篇2_3__数组
任务 41: 41__机器学习理论篇2_4__树
任务 42: 42__机器学习理论篇2_5__链表递归栈
任务 43: 43__机器学习理论篇2_6__查找排序
任务 44: 44__机器学习理论篇2_7__图论_上_
任务 45: 45__机器学习理论篇2_8__图论下
任务 46: 46__机器学习理论篇2_9__贪心法和动态规划
任务 47: 47__机器学习理论篇2_10__概率分治和机器学习
任务 48: 48__机器学习理论篇3_1_1_1_课程介绍机器学习介绍上
任务 49: 49__机器学习理论篇3_1_1_2_课程介绍机器学习介绍下
任务 50: 50__机器学习理论篇3_1_2_深度学习介绍
任务 51: 51__机器学习理论篇3_2_基本概念
任务 52: 52__机器学习理论篇3_3_1决策树算法
任务 53: 53__机器学习理论篇3_3_2_决策树应用
任务 54: 54__机器学习理论篇3_4_1_最邻近规则分类KNN算法
任务 55: 55__机器学习理论篇3_4_2_最邻近规则KNN分类应用
任务 56: 56__机器学习理论篇3_5_1_支持向量机SVM上
任务 57: 57__机器学习理论篇3_5_2_支持向量机SVM上应用
任务 58: 58__机器学习理论篇3_6_1_神经网络算法应用上
任务 59: 59__机器学习理论篇3_6_2_神经网络算法应用下
任务 60: 60__机器学习理论篇3_7_1_简单线性回归上
任务 61: 61__机器学习理论篇3_7_2_简单线性回归下
任务 62: 62__机器学习理论篇3_7_3_多元线性回归
任务 63: 63__机器学习理论篇3_7_4_多元线性回归应用
任务 64: 64__机器学习理论篇3_7_5_非线性回归_Logistic_Regression
任务 65: 65__机器学习理论篇3_7_6_非线性回归应用
任务 66: 66__机器学习理论篇3_7_7_回归中的相关度和决定系数
任务 67: 67__机器学习理论篇3_7_8_回归中的相关性和R平方值应用
任务 68: 68__机器学习理论篇3_8_1_Kmeans算法
任务 69: 69__机器学习理论篇3_8_2_Kmeans应用
任务 70: 70__机器学习理论篇3_8_3_Hierarchical_clustering_层次聚类
任务 71: 71__机器学习理论篇3_8_4_Hierarchical_clustering_层次聚类应用
任务 72: 72__机器学习理论篇3_9_神经网络NN算法
任务 73: 74__机器学习理论篇3_11_支持向量机_SVM_算法下
任务 74: 75__机器学习理论篇3_12_总结