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文件目录：【小象学院】机器学习，文件大小：22.90G
00、课程介绍 [5.49M]
《机器学习》升级版ii，11月4日开课 – 小象学院 – 中国最专业的hadoop,spark大数据.jpg [1.75M]
《机器学习·升级版ii》常见问题faq – 小象问答-hadoop,spark,storm,r,hi.jpg [3.73M]
01、机器学习的数学基础1 – 数学分析 [725.51M]
参考文献资料 [57.00M]
clustering-by-fast-search-and-find-of-density-pea.pdf [1.85M]
latent dirichlet allocation.pdf [408.20K]
mlapp.pdf [25.69M]
prml_translation.pdf [11.50M]
李航.统计学习方法.pdf [17.56M]
01 数学分析与概率论.mp4 [662.32M]
1.数学分析与概率论.pdf [6.15M]
笔记.jpg [39.65K]
02、数学基础2 – 数理统计与参数估计 [678.56M]
02 数理统计与参数估计(补).mp4 [45.16M]
02 数理统计与参数估计.mp4 [631.97M]
2.数理统计与参数估计.pdf [1.43M]
03、数学基础3 – 矩阵和线性代数 [529.38M]
03 矩阵和线性代数.mp4 [527.14M]
3.矩阵和线性代数.pdf [2.24M]
04、数学基础4 – 凸优化 [664.92M]
04 凸优化.mp4 [661.97M]
4.凸优化.pdf [2.96M]
05、python基础及其数学库的使用 [0.99G]
05 python库.mp4 [0.98G]
5.python.rar [8.13K]
5.python库.pdf [1.31M]
06、python基础及其机器学习库的使用 [828.43M]
06 python库ii.mp4 [825.38M]
6.package代码.rar [741.14K]
6.python库ii.pdf [2.33M]
07、回归 [660.20M]
07 回归.mp4 [656.45M]
7.回归.pdf [3.75M]
08、回归实践 [765.60M]
08 回归实践.mp4 [764.64M]
8.regression代码.rar [9.24K]
8.regression代码.zip [13.50K]
8.回归实践.pdf [961.90K]
09、决策树和随机森林 [1.17G]
09 决策树和随机森林.mp4 [1.17G]
9.决策树和随机森林.pdf [2.73M]
10、随机森林实践 [1.84G]
10 决策树和随机森林实践.mp4 [1.81G]
10.randomforest代码.rar [31.75M]
10.决策树和随机森林实践.pdf [1.16M]
11、提升 [1.16G]
11 提升.mp4 [1.16G]
11.提升.pdf [1.73M]
12、xgboost [1.88G]
12 xgboost实践.mp4 [1.88G]
12.6.bagging_intro(老师新加的代码).zip [1.13K]
12.xgboost(代码).zip [114.33K]
12.xgboost实践.pdf [1.63M]
xgboost-master.zip [1.12M]
13、svm [972.47M]
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14、svm实践 [1.87G]
14 svm实践.mp4 [1.87G]
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15、聚类 [188.79M]
15 聚类1.avi [137.98M]
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15.聚类.pdf [6.02M]
16、聚类实践 [1.89G]
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17、em算法 [625.09M]
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17.em算法.pdf [1.56M]
18、em算法实践 [523.45M]
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18.em算法实践.pdf [1.42M]
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19、贝叶斯网络 [651.31M]
19 贝叶斯网络.mp4 [648.00M]
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20、朴素贝叶斯实践 [812.66M]
20 朴素贝叶斯实践.mp4 [778.37M]
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21、主题模型lda [858.18M]
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22、lda实践 [1.14G]
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23、隐马尔科夫模型hmm [854.38M]
23 hmm.mp4 [852.70M]
23.hmm.pdf [1.68M]
24、hmm实践 [875.53M]
24 hmm实践.mp4 [871.93M]
24.hmm代码.zip [2.44M]
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