七月在线机器学习工程师第八期（价值399元）

958131647 · 发表于 2019-6-29 11:23

——/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.html  326.43kb
| | └──Xgboost usage demo.html  311.86kb
| ├──lesson11_课件与PPT
| | ├──Reccomendation System Examples.ipynb  11.92kb
| | └──机器学习第8期--推荐系统.pdf  11.12M
| ├──lesson19_PPT与课件
| | ├──poem_generator.zip  29.90kb
| | └──第19课：循环神经网络与自然语言处理.pdf  13.20M
| ├──lesson1_PPT与课件
| | ├──lesson1_PPT_微积分线性代数选讲(管).pdf  261.94kb
| | ├──lesson1_补充材料_随机梯度下降法概述_翻译.pdf  611.58kb
| | ├──lesson1_补充材料_线性代数选讲 PCA.ipynb  151.38kb
| | ├──lesson1_参考书_D.C.Lay --线性代数及其应用--中文版(原书第三版）.pdf  65.46M
| | ├──lesson1_参考书_简明微积分 - 龚升.4nd(来自9yls.net).pdf  7.19M
| | ├──lesson1_参考书_数学分析教程（上册）- 常庚哲.史济怀(来自9yls.net).pdf  8.69M
| | ├──lesson1_参考书_数学分析教程（下册）- 常庚哲.史济怀(来自9yls.net).pdf  6.99M
| | └──lesson1_参考书_微积分讲义 - 陈省身(来自9yls.net).pdf  1.94M
| ├──lesson20_PPT与课件
| | ├──deep_learning_frameworks_examples.zip  12.40M
| | └──第20课：深度学习框架与应用案例.pdf  10.09M
| ├──lesson2_PPT与课件
| | └──lesson2_PPT_概率与凸优化（邓）.pdf  288.37kb
| ├──lesson3_PPT与课件
| | ├──lecture_3_codes.zip  173.16kb
| | └──第3课：回归类模型与应用.pdf  13.24M
| ├──lesson5_PPT与课件
| | ├──Kaggle-Bicycle-Example.zip  2.46M
| | └──第5课：机器学习中的特征工程.pdf  6.85M
| ├──lesson6
| | ├──IIS.pdf  1.99M
| | └──MaxEntEM.pdf  2.45M
| ├──lesson8_PPT与课件（含天池电力代码）
| | ├──Feature_engineering_and_model_tuning.zip  8.31M
| | ├──Tianchi_power_baseline.ipynb  142.99kb
| | └──第8课：模型调优与融合.pdf  7.21M
| ├──lesson9_PPT与课件
| | ├──sklearn知识要点.html  341.88kb
| | ├──机器学习基本知识.html  4.86M
| | ├──无敌Scikit_Learn小抄(1).pdf  126.24kb
| | └──无敌Scikit_Learn小抄.pdf  126.24kb
| ├──第16课
| | └──主题模型课件与资料.zip  6.40M
| ├──第17课
| | └──神经网络初步.zip  21.74M
| ├──2.model_training_and_evaluation.ipynb  22.72kb
| ├──data_all_20170524.csv  47.78kb
| ├──Gibbs_LDA.html  279.14kb
| ├──house_price.html  338.28kb
| ├──Learning scikit-learn Machine Learning in Python.pdf  1.29M
| ├──lesson12_clustering.zip  1.85M
| ├──Lesson13_RecommendationSystemCompetition.zip  807.40kb
| ├──lesson14_graphical models.pptx  11.53M
| ├──lesson15_graphical models II.pptx  12.71M
| ├──lesson18_CNN.pdf  12.38M
| ├──lesson4_决策树随机森林.pdf  2.51M
| ├──lesson5_深入理解SVM.pptx  5.58M
| ├──LightGBM-2.0.zip  2.69M
| ├──LightGBM-master.zip  2.80M
| ├──li_hang_slides.zip  15.20M
| ├──Python Deep Learning 2017.4.pdf  8.86M
| ├──Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb  11.71kb
| ├──《数学分析教程》(上册教材) 常庚哲史济怀编.pdf  8.81M
| ├──第9课sklearn知识要点.html  341.88kb
| ├──机器学习课件周志华.zip  15.80M
| └──无敌Scikit_Learn小抄.pdf  126.24kb
├──第10课高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4  1.10G
├──第11课用户画像与推荐系统.mp4  560.52M
├──第12课聚类.mp4  301.29M
├──第13课聚类与推荐系统实战.mp4  1.00G
├──第14课贝叶斯网络.mp4  529.96M
├──第15课隐马尔科夫模型HMM.mp4  596.35M
├──第16课主题模型.mp4  659.95M
├──第17课神经网络初步.mp4  600.04M
├──第18课卷积神经网络与计算机视觉.mp4  660.01M
├──第19课循环神经网络与自然语言处理.mp4  512.19M
├──第1课机器学习中的微分与矩阵.mp4  507.17M
├──第20课深度学习实践.mp4  903.33M
├──第2课概率与凸优化.mp4  308.35M
├──第3课回归问题与应用.mp4  674.61M
├──第4课决策树、随机森林、GBDT.mp4  521.87M
├──第5课 SVM.mp4  329.80M
├──第6课最大熵与EM算法.mp4  329.92M
├──第7课机器学习中的特征工程处理.mp4  923.38M
├──第8课多算法组合与模型最优化.mp4  856.38M
└──第9课 sklearn与机器学习实战.mp4  1.10G

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复