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958131647 发表于 2019-6-29 11:23

七月在线机器学习工程师 第八期（价值399元）

——/5、七月在线机器学习工程师班（第八期）/
├──课件与代码
|   ├──lesson10
|   |   ├──Using+Xgboost+to+predict+sales.html326.43kb
|   |   └──Xgboost usage demo.html311.86kb
|   ├──lesson11_课件与PPT
|   |   ├──Reccomendation System Examples.ipynb11.92kb
|   |   └──机器学习第8期--推荐系统.pdf11.12M
|   ├──lesson19_PPT与课件
|   |   ├──poem_generator.zip29.90kb
|   |   └──第19课：循环神经网络与自然语言处理.pdf13.20M
|   ├──lesson1_PPT与课件
|   |   ├──lesson1_PPT_微积分线性代数选讲(管).pdf261.94kb
|   |   ├──lesson1_补充材料_随机梯度下降法概述_翻译.pdf611.58kb
|   |   ├──lesson1_补充材料_线性代数选讲 PCA.ipynb151.38kb
|   |   ├──lesson1_参考书_D.C.Lay --线性代数及其应用--中文版(原书第三版）.pdf65.46M
|   |   ├──lesson1_参考书_简明微积分 - 龚升.4nd(来自9yls.net).pdf7.19M
|   |   ├──lesson1_参考书_数学分析教程（上册）- 常庚哲.史济怀(来自9yls.net).pdf8.69M
|   |   ├──lesson1_参考书_数学分析教程（下册）- 常庚哲.史济怀(来自9yls.net).pdf6.99M
|   |   └──lesson1_参考书_微积分讲义 - 陈省身(来自9yls.net).pdf1.94M
|   ├──lesson20_PPT与课件
|   |   ├──deep_learning_frameworks_examples.zip12.40M
|   |   └──第20课：深度学习框架与应用案例.pdf10.09M
|   ├──lesson2_PPT与课件
|   |   └──lesson2_PPT_概率与凸优化（邓）.pdf288.37kb
|   ├──lesson3_PPT与课件
|   |   ├──lecture_3_codes.zip173.16kb
|   |   └──第3课：回归类模型与应用.pdf13.24M
|   ├──lesson5_PPT与课件
|   |   ├──Kaggle-Bicycle-Example.zip2.46M
|   |   └──第5课：机器学习中的特征工程.pdf6.85M
|   ├──lesson6
|   |   ├──IIS.pdf1.99M
|   |   └──MaxEntEM.pdf2.45M
|   ├──lesson8_PPT与课件（含天池电力代码）
|   |   ├──Feature_engineering_and_model_tuning.zip8.31M
|   |   ├──Tianchi_power_baseline.ipynb142.99kb
|   |   └──第8课：模型调优与融合.pdf7.21M
|   ├──lesson9_PPT与课件
|   |   ├──sklearn知识要点.html341.88kb
|   |   ├──机器学习基本知识.html4.86M
|   |   ├──无敌Scikit_Learn小抄(1).pdf126.24kb
|   |   └──无敌Scikit_Learn小抄.pdf126.24kb
|   ├──第16课
|   |   └──主题模型课件与资料.zip6.40M
|   ├──第17课
|   |   └──神经网络初步.zip21.74M
|   ├──2.model_training_and_evaluation.ipynb22.72kb
|   ├──data_all_20170524.csv47.78kb
|   ├──Gibbs_LDA.html279.14kb
|   ├──house_price.html338.28kb
|   ├──Learning scikit-learn Machine Learning in Python.pdf1.29M
|   ├──lesson12_clustering.zip1.85M
|   ├──Lesson13_RecommendationSystemCompetition.zip807.40kb
|   ├──lesson14_graphical models.pptx11.53M
|   ├──lesson15_graphical models II.pptx12.71M
|   ├──lesson18_CNN.pdf12.38M
|   ├──lesson4_决策树随机森林.pdf2.51M
|   ├──lesson5_深入理解SVM.pptx5.58M
|   ├──LightGBM-2.0.zip2.69M
|   ├──LightGBM-master.zip2.80M
|   ├──li_hang_slides.zip15.20M
|   ├──Python Deep Learning 2017.4.pdf8.86M
|   ├──Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb11.71kb
|   ├──《数学分析教程》(上册教材) 常庚哲史济怀编.pdf8.81M
|   ├──第9课sklearn知识要点.html341.88kb
|   ├──机器学习课件 周志华.zip15.80M
|   └──无敌Scikit_Learn小抄.pdf126.24kb
├──第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp41.10G
├──第11课 用户画像与推荐系统.mp4560.52M
├──第12课 聚类.mp4301.29M
├──第13课 聚类与推荐系统实战.mp41.00G
├──第14课 贝叶斯网络.mp4529.96M
├──第15课 隐马尔科夫模型HMM.mp4596.35M
├──第16课 主题模型.mp4659.95M
├──第17课 神经网络初步.mp4600.04M
├──第18课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4660.01M
├──第19课 循环神经网络与自然语言处理.mp4512.19M
├──第1课 机器学习中的微分与矩阵.mp4507.17M
├──第20课 深度学习实践.mp4903.33M
├──第2课 概率与凸优化.mp4308.35M
├──第3课 回归问题与应用.mp4674.61M
├──第4课 决策树、随机森林、GBDT.mp4521.87M
├──第5课 SVM.mp4329.80M
├──第6课 最大熵与EM算法.mp4329.92M
├──第7课 机器学习中的特征工程处理.mp4923.38M
├──第8课 多算法组合与模型最优化.mp4856.38M
└──第9课 sklearn与机器学习实战.mp41.10G
**** Hidden Message *****

liugh 发表于 2019-6-29 12:14

七月在线机器学习工程师 第八期（价值399元）

itdomi 发表于 2019-6-29 13:15

非常感谢！非常感谢！非常感谢！

bigtree 发表于 2019-6-29 23:47

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qiankeqin 发表于 2019-6-30 07:54

七月在线机器学习工程师 第八期

善良的右行 发表于 2019-6-30 09:21

感谢分享，好资源

jintiao 发表于 2019-7-16 09:48

谢谢您好~~~~

thedataman 发表于 2019-7-18 10:32

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blackone 发表于 2019-8-17 01:47

七月在线机器学习工程师 第八期（价值399元）

lyh959598469 发表于 2019-8-21 22:19

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