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机器学习基础_(Python版)视频教程下载

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发表于 2019-5-24 21:01:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
xionggym4

机器学习基础_(Python版)
课件
1.链表递归栈
10.动态规划(下)
11.概率组合
12.海量数据
13.算法总结
2.字符串
3.分治和递归
4.数组
5.树
6.图
7.图实践
8.查找排序
9.动态规划(上)
动态规划与HMM_公开课

01、机器学习的数学基础1 - 数学分析
01 数学分析与概率论
1.数学分析与概率论

PRML_Translation
李航.统计学习方法
笔记.jpg
02、数学基础2 - 数理统计与参数估计
02 数理统计与参数估计(补)
02 数理统计与参数估计
2.数理统计与参数估计
03、数学基础3 - 矩阵和线性代数
03 矩阵和线性代数
3.矩阵和线性代数
04、数学基础4 - 凸优化
04 凸优化
4.凸优化
05、Python基础及其数学库的使用
05 Python库
5.Python
5.Python库
06、Python基础及其机器学习库的使用
06 Python库II
6.Package代码
6.Python库II
07、回归
07 回归
7.回归
08、回归实践
08.回归实践.flv
8.Regression代码
8.Regression代码
8.回归实践
09、决策树和随机森林
09 决策树和随机森林
9.决策树和随机森林
10、随机森林实践
10 决策树和随机森林实践
10.RandomForest代码
10.决策树和随机森林实践
11、提升
11 提升
11.提升
12、XGBoost
12 XGBoost实践
12.6.Bagging_intro(老师新加的代码)
12.XGBoost(代码)
12.XGBoost实践
xgboost-master
13、SVM
13 SVM
13.SVM
14、SVM实践
14 SVM实践
14.SVM(代码)
14.SVM实践
15、聚类
15 聚类1
15 聚类2
15.聚类
16、聚类实践
16 聚类实践1
16 聚类实践2
16.代码
16.聚类实践
17、EM算法
17 EM算法
17.EM算法
18、EM算法实践
18 EM算法实践
18.EM算法实践
18.EM算法实践代码
19、贝叶斯网络
19 贝叶斯网络
19.贝叶斯网络
20、朴素贝叶斯实践
20 朴素贝叶斯实践
20.NaiveBayesian
20.朴素贝叶斯实践
21、主题模型LDA
21 主题模型
21.主题模型
22、LDA实践
22 主题模型实践
22.LDA代码
22.主题模型实践
23、隐马尔科夫模型HMM
23 HMM
23.HMM
24、HMM实践
24 HMM实践
24.HMM代码
24.HMM实践


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发表于 2019-6-3 13:40:04 | 显示全部楼层
学习一下
发表于 2019-7-8 15:00:03 | 显示全部楼层
呵呵,正需要呢
发表于 5 天前 | 显示全部楼层
你别对我笑啊,有话好好说,不然你一笑,我就想把我所有的都给你。
学习一下
发表于 5 天前 | 显示全部楼层
梦想还是要有的,不然哪天喝多了你跟人聊啥。
学习一下

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