张志华 机器学习 两门课程正确顺序及视频连接

Note: 网上视频教程的顺序都是有错误的，查证后再看，不然心乱。。

1.统计机器学习

视频连接视频顺序： 序号名称01.概率基础02.随机变量103.随机变量204.高斯分布05.连续分布06.例子07.scale mixture pisribarin08.jeffrey prior09.statistic interence10.Laplace 变换11.多元分布定义12.概率变换13.jacobian14.wedge production15.统计量16.多元正态分布17.Wishart 分布18.矩阵元Beta分布19.统计量 充分统计量20.指数值分布21.共轭先验性质22.Entropy23.KL distance24.properties25.概率不等式126.概率不等式227.概率不等式128.概率不等式229.概率不等式330.概率不等式31.随机投影32.John引理33.Stochastic Convergence-概念34.Stochastic Convergence-性质35.Stochastic Convergence-应用36.EM算法137.EM算法38.EM算法339.Markov Chain Monte carlo140.Markov Chain Monte carlo241.Bayesian Classification

2.机器学习导论

视频连接视频顺序： 序号名称01.基本概念02.随机向量03.随机向量的性质04.条件期望05.多元高斯分布06.分布的性质07.多元高斯分布及其运用08.多项式分布09.渐进性质10.核定义11.正定核性质12.正定核应用13.主元分析14.主坐标分析15.核主元分析16.概率PCA17.最大似然估计方法18.期望最大算法19.EM算法的收敛性20.MDS方法21.MDS中加点方法22.T矩阵范式23.次导数24.矩阵次导数25.Matrix_Completion26.K_means algorithm27.spectral clustering28.谱聚类129.谱聚类230.Fisher判别分析31.Fisher Discriminant Analysis32.computational Methods133.computational Methods234.Kernel FDA35.Linear classification136.Linear classification237.Naive Bayes 方法38.Support Vector Machinese139.Support Vector Machinese240.SVM41.Boosting142.Boosting2