【深度之眼】统计学习方法
├── 00  学习第1章统计学习方法概论
│   ├── 《李航统计学习方法》导读.mp4
│   ├── 《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4
│   ├── 《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4
│   └── 《统计学习方法》-绪论.mp4
├── 01  学习第2章感知机
│   ├── 《李航统计学习方法》感知机模型.mp4
│   ├── 《统计学习方法》算法收敛性.mp4
│   └── 统计学习方法》随机梯度下降法.mp4
├── 02  学习第3章k近邻
│   └── 《统计学习方法》-K近邻.mp4
├── 03  Week1作业讲解及代码公布
│   ├── 感知机_sklearn实现.mp4
│   ├── 感知机_自编程实现.mp4
│   ├── 极大似然估计作业.mp4
│   └── 贝叶斯估计作业.mp4
├── 04  学习第4章朴素贝叶斯法
│   ├── 后验概率最大化.mp4
│   ├── 朴素贝叶斯.mp4
│   └── 贝叶斯估计.mp4
├── 05  学习第5章决策树
│   ├── 信息增益与基尼指数.mp4
│   └── 决策树.mp4
├── 06  参加直播答疑
│   └── 直播答疑.mp4
├── 07  Week2作业讲解及代码公布
│   ├── 决策树自编程实现.mp4
│   └── 朴素贝叶斯自编程实现.mp4
├── 08  学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
│   ├── 拉格朗日对偶性.mp4
│   ├── 改进的迭代尺度法.mp4
│   └── 逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4
├── 09  学习第7章支持向量机
│   ├── 支持向量机.mp4
│   ├── 支持向量机xia.mp4
│   └── 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4
├── 10  Week3作业讲解及代码公布
│   ├── 支持向量机7.3.mp4
│   ├── 支持向量机Sklearn.mp4
│   ├── 支持向量机习题7.2.mp4
│   └── 逻辑斯谛回归作业.mp4
├── 11  学习第8章提升方法
│   ├── Adaboost训练误差.mp4
│   ├── 前向分步算法.mp4
│   └── 提升方法.mp4
├── 12  学习第9章EM算法及推广
│   ├── EM算法及其推广.mp4
│   ├── EM算法的导出.mp4
│   └── 高斯混合模型.mp4
├── 13  直播答疑
│   └── Rec 0006.mp4
├── 14  Week4作业讲解及代码公布
│   ├── EM 算法作业讲解.mp4
│   └── 提升方法作业.mp4
├── 15  学习第10章隐马尔科夫模型
│   ├── 前向算法.mp4
│   ├── 维特比算法.mp4
│   └── 隐马尔科夫模型.mp4
├── 16  学习第11章条件随机场
│   ├── 拟牛顿法.mp4
│   ├── 条件随机场.mp4
│   └── 条件随机场的矩阵形式.mp4
└── 17  Week5作业讲解及代码公布
    ├── 条件随机场作业.mp4
    └── 隐马尔可夫模型.mp4