4shared - Machine Learning di bala N.

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01 - Course Promo.mp4

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bala N. in Machine Learning

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bala N.

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02 - Course Introduction.mp4

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bala N.

07:33

03 - Linear Regression.mp4

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04 - The Least Squares Method.mp4

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05 - Linear Algebra Solution to Least Squares Problem.mp4

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bala N.

04:05

06 - Example Linear Regression.mp4

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bala N.

00:34

07 - Summary Linear Regression.mp4

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08 - Classification.mp4

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09 - Linear Discriminant Analysis.mp4

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03:42

10 - The Posterior Probability Functions.mp4

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11 - Modelling the Posterior Probability Functions.mp4

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12 - Linear Discriminant Functions.mp4

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bala N.

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13 - Estimating the Linear Discriminant Functions.mp4

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bala N.

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14 - Classifying Data Points Using Linear Discriminant Functions.mp4

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15 - LDA Example 1.mp4

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bala N.

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16 - LDA Example 2.mp4

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bala N.

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17 - Summary Linear Discriminant Analysis.mp4

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18 - Logistic Regression.mp4

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19 - Logistic Regression Model of the Posterior Probability Function.mp4

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20 - Estimating the Posterior Probability Function.mp4

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bala N.

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21 - The Multivariate Newton-Raphson Method.mp4

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bala N.

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22 - Maximizing the Log-Likelihood Function.mp4

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23 - Logistic Regression Example.mp4

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bala N.

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24 - Summary Logistic Regression.mp4

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bala N.

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25 - Artificial Neural Networks.mp4

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bala N.

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26 - Neural Network Model of the Output Functions.mp4

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bala N.

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27 - Forward Propagation.mp4

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bala N.

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28 - Choosing Activation Functions.mp4

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bala N.

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29 - Estimating the Output Functions.mp4

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bala N.

02:27

30 - Error Function for Regression.mp4

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