机器学习基础算法教程
机器学习基础算法教程
├──01.机器学习经典算法精讲视频课程
| ├──第八章：聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
| | ├──1-KMEANS算法概述 .mp428.94M
| | ├──2-KMEANS工作流程 .mp423.12M
| | ├──3-KMEANS迭代可视化展示 .mp431.70M
| | ├──4-DBSCAN聚类算法 .mp429.35M
| | ├──5-DBSCAN工作流程 .mp441.61M
| | └──6-DBSCAN可视化展示 .mp432.97M
| ├──第二章：线性回归代码实现
| | └──第一章：线性回归
| ├──第九章：Kmeans代码实现
| | └──第三章：聚类-Kmeans
| ├──第六章：逻辑回归代码实现
| | └──第二章：逻辑回归
| ├──第七章：逻辑回归实验分析
| | ├──1-逻辑回归实验概述 .mp452.15M
| | ├──2-概率结果随特征数值的变化 .mp446.69M
| | ├──3-可视化展示 .mp433.21M
| | ├──4-坐标棋盘制作 .mp438.18M
| | ├──5-分类决策边界展示分析 .mp461.13M
| | └──6-多分类-softmax .mp460.57M
| ├──第三章：模型评估方法
| | └──分类模型评估
| ├──第十二章：决策树代码实现
| | └──第五章：决策树
| ├──第十三章：决策树实验分析
| | └──决策树
| ├──第十一章：决策树原理
| | ├──1-决策树算法概述 .mp424.28M
| | ├──2-熵的作用 .mp422.82M
| | ├──3-信息增益原理 .mp430.30M
| | ├──4-决策树构造实例 .mp425.13M
| | ├──5-信息增益率与gini系数 .mp418.20M
| | ├──6-预剪枝方法 .mp425.09M
| | ├──7-后剪枝方法 .mp424.55M
| | └──8-回归问题解决 .mp418.27M
| ├──第十章：聚类算法实验分析
| | └──聚类
| ├──第四章：线性回归实验分析
| | └──线性回归
| ├──第五章：逻辑回归原理推导
| | ├──1-逻辑回归算法原理 .mp423.00M
| | └──2-化简与求解 .mp429.45M
| ├──第一章：线性回归原理推导
| | ├──0-课程简介 .mp434.95M
| | ├──1-回归问题概述 .mp419.65M
| | ├──2-误差项定义 .mp426.50M
| | ├──3-独立同分布的意义 .mp424.48M
| | ├──4-似然函数的作用 .mp429.04M
| | ├──5-参数求解 .mp430.74M
| | ├──6-梯度下降通俗解释 .mp420.79M
| | ├──7参数更新方法 .mp424.87M
| | └──8-优化参数设置 .mp426.80M
| └──课程简介
| | ├──项目截图
| | └──Python机器学习实训营 .docx11.29kb
└──02.机器学习算法课件资料
| ├──部分代码资料
| | ├──1-线性回归原理推导
| | ├──10-决策树原理
| | ├──11-决策树代码实现
| | ├──12-决策树实验分析
| | ├──13-集成算法原理
| | ├──14-集成算法实验分析
| | ├──15-支持向量机原理推导
| | ├──2-线性回归代码实现
| | ├──3-模型评估方法
| | ├──3-线性回归实验分析
| | ├──5-逻辑回归代码实现
| | ├──6-逻辑回归实验分析
| | ├──7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
| | ├──8-Kmeans代码实现
| | └──9-聚类算法实验分析
| └──机器学习算法PPT
| | ├──1-AI入学指南 .pdf658.64kb
| | ├──10-EM算法 .pdf811.45kb
| | ├──11-神经网络 .pdf11.70M
| | ├──12-word2vec .pdf2.37M
| | ├──2-回归算法 .pdf1.20M
| | ├──3-决策树与集成算法 .pdf1.00M
| | ├──4-聚类算法 .pdf788.33kb
| | ├──5-贝叶斯算法 .pdf539.46kb
| | ├──6-支持向量机 .pdf1.29M
| | ├──7-推荐系统 .pdf1.97M
| | ├──8-xgboost .pdf932.12kb
| | ├──9-LDA与PCA算法 .pdf1.04M
| | ├──时间序列分析 .pdf767.26kb
| | └──文本分析 .pdf522.20kb
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