论坛元老
- 威望
- 152
- 贡献
- 209
- 热心值
- 0
- 金币
- 4777
- 注册时间
- 2020-8-31
|
目录
├─视频课程
│ ├─01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）
│ │ ├─课时1课程介绍（主题与大纲.flv
│ │ ├─课时2AI时代首选Python.flv
│ │ ├─课时3Python我该怎么学.flv
│ │ ├─课时4人工智能的核心-机器学习.flv
│ │ ├─课时5机器学习怎么学？.mp4
│ │ ├─课时6算法推导与案例.mp4
│ ├─02Python科学计算库-Numpy
│ │ ├─课时10Numpy基础结构.mp4
│ │ ├─课时11Numpy矩阵基础.mp4
│ │ ├─课时12Numpy常用函数.mp4
│ │ ├─课时13矩阵常用操作.mp4
│ │ ├─课时14不同复制操作对比.mp4
│ │ ├─课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv
│ │ ├─课时8课程数据，代码，PPT.txt
│ │ ├─课时9科学计算库Numpy.mp4
│ ├─03python数据分析处理库-Pandas
│ │ ├─课时15Pandas数据读取.mp4
│ │ ├─课时16Pandas索引与计算.mp4
│ │ ├─课时17Pandas数据预处理实例.mp4
│ │ ├─课时18Pandas常用预处理方法.mp4
│ │ ├─课时19Pandas自定义函数.mp4
│ │ ├─课时20Series结构.mp4
│ ├─04Python数据可视化库-Matplotlib
│ │ ├─课时21折线图绘制.mp4
│ │ ├─课时22子图操作.mp4
│ │ ├─课时23条形图与散点图.mp4
│ │ ├─课时24柱形图与盒图.mp4
│ │ ├─课时25细节设置.mp4
│ ├─05Python可视化库Seaborn
│ │ ├─课时26Seaborn简介.mp4
│ │ ├─课时27整体布局风格设置.mp4
│ │ ├─课时28风格细节设置.mp4
│ │ ├─课时29调色板.mp4
│ │ ├─课时30调色板颜色设置.mp4
│ │ ├─课时31单变量分析绘图.mp4
│ │ ├─课时32回归分析绘图.mp4
│ │ ├─课时33多变量分析绘图.mp4
│ │ ├─课时34分类属性绘图.mp4
│ │ ├─课时35Facetgrid使用方法.mp4
│ │ ├─课时36Facetgrid绘制多变量.mp4
│ │ ├─课时37热度图绘制.mp4
│ ├─06线性回归算法原理推导
│ │ ├─课时38线性回归算法概述.mp4
│ │ ├─课时39误差项分析.mp4
│ │ ├─课时40似然函数求解.mp4
│ │ ├─课时41目标函数推导.mp4
│ │ ├─课时42线性回归求解.mp4
│ ├─07梯度下降策略
│ │ ├─课时43梯度下降原理.mp4
│ │ ├─课时44梯度下降方法对比.mp4
│ │ ├─课时45学习率对结果的影响.mp4
│ ├─08逻辑回归算法
│ │ ├─课时46逻辑回归算法原理推导.mp4
│ │ ├─课时47逻辑回归求解.mp4
│ ├─09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
│ │ ├─课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4
│ │ ├─课时49完成梯度下降模块.mp4
│ │ ├─课时50停止策略与梯度下降案例.mp4
│ │ ├─课时51实验对比效果.mp4
│ ├─10项目实战-交易数据异常检测
│ │ ├─课时52案例背景和目标.mp4
│ │ ├─课时53样本不均衡解决方案.mp4
│ │ ├─课时54下采样策略.mp4
│ │ ├─课时55交叉验证.mp4
│ │ ├─课时56模型评估方法.mp4
│ │ ├─课时57正则化惩罚.mp4
│ │ ├─课时58逻辑回归模型.mp4
│ │ ├─课时59混淆矩阵.mp4
│ │ ├─课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
│ │ ├─课时61SMOTE样本生成策略.mp4
│ ├─11决策树算法
│ │ ├─课时62决策树原理概述.mp4
│ │ ├─课时63衡量标准-熵.mp4
│ │ ├─课时64决策树构造实例.mp4
│ │ ├─课时65信息增益率.mp4
│ │ ├─课时66决策树剪枝策略.mp4
│ ├─12案例实战：使用sklearn构造决策树模型
│ │ ├─课时67决策树复习.mp4
│ │ ├─课时68决策树涉及参数.mp4
│ │ ├─课时69树可视化与sklearn库简介.mp4
│ │ ├─课时70sklearn参数选择.mp4
│ ├─13集成算法与随机森林
│ │ ├─课时71集成算法-随机森林.mp4
│ │ ├─课时72特征重要性衡量.mp4
│ │ ├─课时73提升模型.mp4
│ │ ├─课时74堆叠模型.mp4
│ ├─14案例实战：泰坦尼克获救预测
│ │ ├─课时75船员数据分析.mp4
│ │ ├─课时76数据预处理.mp4
│ │ ├─课时77使用回归算法进行预测.mp4
│ │ ├─课时78使用随机森林改进模型.mp4
│ │ ├─课时79随机森林特征重要性分析.mp4
│ ├─15贝叶斯算法
│ │ ├─课时80贝叶斯算法概述.mp4
│ │ ├─课时81贝叶斯推导实例.mp4
│ │ ├─课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│ │ ├─课时83垃圾邮件过滤实例.mp4
│ │ ├─课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4
│ ├─16Python文本数据分析：新闻分类任务
│ │ ├─课时85文本分析与关键词提取.mp4
│ │ ├─课时86相似度计算.mp4
│ │ ├─课时87新闻数据与任务简介.mp4
│ │ ├─课时88TF-IDF关键词提取.mp4
│ │ ├─课时89LDA建模.mp4
│ │ ├─课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
│ ├─17支持向量机
│ │ ├─课时91支持向量机要解决的问题.mp4
│ │ ├─课时92距离与数据的定义.mp4
│ │ ├─课时93目标函数.mp4
│ │ ├─课时94目标函数求解.mp4
│ │ ├─课时95SVM求解实例.mp4
│ │ ├─课时96支持向量的作用.mp4
│ │ ├─课时97软间隔问题.mp4
│ │ ├─课时98SVM核变换.mp4
│ ├─18案例：SVM调参实例
│ │ ├─课时100SVM参数选择.mp4
│ │ ├─课时99sklearn求解支持向量机.mp4
│ ├─19聚类算法-Kmeans
│ │ ├─课时101KMEANS算法概述.mp4
│ │ ├─课时102KMEANS工作流程.mp4
│ │ ├─课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4
│ │ ├─课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4
│ ├─20聚类算法-DBSCAN
│ │ ├─课时105DBSCAN聚类算法.mp4
│ │ ├─课时106DBSCAN工作流程.mp4
│ │ ├─课时107DBSCAN可视化展示.mp4
│ ├─21案例实战：聚类实践
│ │ ├─课时108多种聚类算法概述.mp4
│ │ ├─课时109聚类案例实战.mp4
│ ├─22降维算法-PCA主成分分析
│ │ ├─课时110PCA降维概述.mp4
│ │ ├─课时111PCA要优化的目标.mp4
│ │ ├─课时112PCA求解.mp4
│ │ ├─课时113PCA实例.mp4
│ ├─23神经网络
│ │ ├─课时114初识神经网络.mp4
│ │ ├─课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
│ │ ├─课时116K近邻尝试图像分类.mp4
│ │ ├─课时117超参数的作用.mp4
│ │ ├─课时118线性分类原理.mp4
│ │ ├─课时119神经网络-损失函数.mp4
│ │ ├─课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4
│ │ ├─课时121神经网络-softmax分类器.mp4
│ │ ├─课时122神经网络-最优化形象解读.mp4
│ │ ├─课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4
│ │ ├─课时124神经网络-反向传播.mp4
│ │ ├─课时125神经网络架构.mp4
│ │ ├─课时126神经网络实例演示.mp4
│ │ ├─课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
│ │ ├─课时128感受神经网络的强大.mp4
│ ├─24Xgboost集成算法
│ │ ├─课时129集成算法思想.mp4
│ │ ├─课时130xgboost基本原理.mp4
│ │ ├─课时131xgboost目标函数推导.mp4
│ │ ├─课时132xgboost求解实例.mp4
│ │ ├─课时133xgboost安装.mp4
│ │ ├─课时134xgboost实战演示.mp4
│ │ ├─课时135Adaboost算法概述.mp4
│ ├─25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
│ │ ├─课时136自然语言处理与深度学习.mp4
│ │ ├─课时137语言模型.mp4
│ │ ├─课时138-N-gram模型.mp4
│ │ ├─课时139词向量.mp4
│ │ ├─课时140神经网络模型.mp4
│ │ ├─课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4
│ │ ├─课时143CBOW求解目标.mp4
│ │ ├─课时144梯度上升求解.mp4
│ │ ├─课时145负采样模型.mp4
│ ├─26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
│ │ ├─课时146使用Gensim库构造词向量.mp4
│ │ ├─课时147维基百科中文数据处理.mp4
│ │ ├─课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
│ │ ├─课时149测试模型相似度结果.mp4
│ ├─27scikit-learn模型建立与评估
│ │ ├─课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4
│ │ ├─课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4
│ │ ├─课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4
│ │ ├─课时153 模型效果衡量标准.mp4
│ │ ├─课时154ROC指标与测试集的价值.mp4
│ │ ├─课时155交叉验证.mp4
│ │ ├─课时156多类别问题.mp4
│ ├─28Python库分析科比生涯数据
│ │ ├─课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4
│ │ ├─课时158特征数据可视化展示.mp4
│ │ ├─课时159数据预处理.mp4
│ │ ├─课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4
│ ├─29Python时间序列分析
│ │ ├─课时161章节简介.mp4
│ │ ├─课时162Pandas生成时间序列.mp4
│ │ ├─课时163Pandas数据重采样.mp4
│ │ ├─课时164Pandas滑动窗口.mp4
│ │ ├─课时165数据平稳性与差分法.mp4
│ │ ├─课时166ARIMA模型.mp4
│ │ ├─课时167相关函数评估方法.mp4
│ │ ├─课时168建立ARIMA模型.mp4
│ │ ├─课时169参数选择.mp4
│ │ ├─课时170股票预测案例.mp4
│ │ ├─课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4
│ │ ├─课时172维基百科词条EDA.mp4
│ ├─30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
│ │ ├─课时173数据清洗过滤无用特征.mp4
│ │ ├─课时174数据预处理.mp4
│ │ ├─课时175获得最大利润的条件与做法.mp4
│ │ ├─课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4
│ ├─31机器学习项目实战-用户流失预警
│ │ ├─课时177数据背景介绍.mp4
│ │ ├─课时178数据预处理.mp4
│ │ ├─课时179尝试多种分类器效果.mp4
│ │ ├─课时180结果衡量指标的意义.mp4
│ │ ├─课时181应用阈值得出结果.mp4
│ ├─32探索性数据分析-足球赛事数据集
│ │ ├─课时182内容简介.mp4
│ │ ├─课时183数据背景介绍.mp4
│ │ ├─课时184数据读取与预处理.mp4
│ │ ├─课时185数据切分模块.mp4
│ │ ├─课时186缺失值可视化分析.mp4
│ │ ├─课时187特征可视化展示.mp4
│ │ ├─课时188多特征之间关系分析.mp4
│ │ ├─课时189报表可视化分析.mp4
│ │ ├─课时190红牌和肤色的关系.mp4
│ ├─33探索性数据分析-农粮组织数据集
│ │ ├─课时191数据背景简介.mp4
│ │ ├─课时192数据切片分析.mp4
│ │ ├─课时193单变量分析.mp4
│ │ ├─课时194峰度与偏度.mp4
│ │ ├─课时195数据对数变换.mp4
│ │ ├─课时196数据分析维度.mp4
│ │ ├─课时197变量关系可视化展示.mp4
│ ├─34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
│ │ ├─课时198建立特征工程.mp4
│ │ ├─课时199特征数据预处理.mp4
│ │ ├─课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4
├─课程资料
│ ├─唐宇迪-机器学习课程资料
│ │ ├─Python库代码（4个）
│ │ │ ├─1-科学计算库numpy
│ │ │ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ ├─NUMPY_3-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─Untitled-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─Untitled1-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─numpy_1-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─numpy_2-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─numpy_4-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─numpy_5-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├─NUMPY_3.ipynb
│ │ │ │ ├─Untitled.ipynb
│ │ │ │ ├─Untitled1.ipynb
│ │ │ │ ├─numpy_1.ipynb
│ │ │ │ ├─numpy_2.ipynb
│ │ │ │ ├─numpy_4.ipynb
│ │ │ │ ├─numpy_5.ipynb
│ │ │ │ ├─world_alcohol.csv
│ │ │ │ ├─world_alcohol.txt
│ │ │ ├─2-数据分析处理库pandas
│ │ │ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ ├─padas_3-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─pandas_1-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─pandas_2-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─pandas_4-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─pandas_5-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─pandas_6-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├─data-master
│ │ │ │ │ ├─fandango_score_comparison.csv
│ │ │ │ ├─fandango_score_comparison.csv
│ │ │ │ ├─food_info.csv
│ │ │ │ ├─padas_3.ipynb
│ │ │ │ ├─pandas_1.ipynb
│ │ │ │ ├─pandas_2.ipynb
│ │ │ │ ├─pandas_4.ipynb
│ │ │ │ ├─pandas_5.ipynb
│ │ │ │ ├─pandas_6.ipynb
│ │ │ │ ├─thanksgiving-2015-poll-data.csv
│ │ │ │ ├─titanic_train.csv
│ │ │ ├─3-可视化库matpltlib
│ │ │ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ ├─plt_1-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─plt_2-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─plt_3-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─plt_4-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─plt_5-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─plt_6-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─plt_7-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├─UNRATE.csv
│ │ │ │ ├─fandango_scores.csv
│ │ │ │ ├─jg_Awebex_Acom_Acn,jg,532830847,-197360242,MC,0-0,SDJTSwAAAAJZj_O_c3zEt1qzFj8abfdSRxWUuIFax_xQ09nC6c9OwA2_webex.exe
│ │ │ │ ├─percent-bachelors-degrees-women-usa.csv
│ │ │ │ ├─plt_1.ipynb
│ │ │ │ ├─plt_2.ipynb
│ │ │ │ ├─plt_3.ipynb
│ │ │ │ ├─plt_4.ipynb
│ │ │ │ ├─plt_5.ipynb
│ │ │ │ ├─plt_6.ipynb
│ │ │ │ ├─plt_7.ipynb
│ │ │ │ ├─train.csv
│ │ │ │ ├─数据和代码.zip
│ │ │ ├─4-可视化库Seaborn
│ │ │ │ ├─4-REG.ipynb
│ │ │ │ ├─5-category.ipynb
│ │ │ │ ├─6-FacetGrid.ipynb
│ │ │ │ ├─7-Heatmap.ipynb
│ │ │ │ ├─Seaborn-1Style.ipynb
│ │ │ │ ├─Seaborn-2Color.ipynb
│ │ │ │ ├─Seaborn-3Var.ipynb
│ │ │ │ ├─Untitled.ipynb
│ │ │ │ ├─f1.png
│ │ │ │ ├─iris.data
│ │ ├─Python快速入门
│ │ │ ├─第一章：Python基础.zip
│ │ ├─暂时无用的内容
│ │ │ ├─Kmeans
│ │ │ │ ├─Untitled.ipynb
│ │ │ │ ├─codebook_test.npy
│ │ │ │ ├─compressed_test.jpg
│ │ │ │ ├─compressed_tiger.png
│ │ │ │ ├─test.jpg
│ │ │ │ ├─test2.jpg
│ │ │ │ ├─tiger.png
│ │ │ ├─PCA降维
│ │ │ │ ├─PCA.zip
│ │ │ ├─Xgboost
│ │ │ │ ├─pima-indians-diabetes.csv
│ │ │ │ ├─xgtest.ipynb
│ │ │ ├─python机器学习案例
│ │ │ │ ├─machineLearning
│ │ │ │ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├─Untitled-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_1_introduce-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_2_logistic-regression-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_3_logisticRes-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_4_Cross-validation-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_5_kcross-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_6_clustering-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_7_mulabel-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_8_overfit-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_9_KMEANS-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_9_k-means-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_DTandRandmoF_scikieLearn-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_GradientDescent-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_buildDecisionTree-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_decisionTree-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_kmeans_nba-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_loanProject-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_neuralnetwork-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├─ml_randomForest-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├─114_congress.csv
│ │ │ │ │ ├─Untitled.ipynb
│ │ │ │ │ ├─admissions.csv
│ │ │ │ │ ├─auto-mpg.data
│ │ │ │ │ ├─cleaned_loans2007.csv
│ │ │ │ │ ├─cleaned_loans_2007.csv
│ │ │ │ │ ├─filtered_loans_2007.csv
│ │ │ │ │ ├─income.csv
│ │ │ │ │ ├─iris.csv
│ │ │ │ │ ├─loans_2007.csv
│ │ │ │ │ ├─ml_1_introduce.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_2_logistic-regression.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_3_logisticRes.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_4_Cross-validation.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_5_kcross.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_6_clustering.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_7_mulabel.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_8_overfit.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_9_KMEANS.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_9_k-means.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_DTandRandmoF_scikieLearn.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_GradientDescent.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_buildDecisionTree.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_decisionTree.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_kmeans_nba.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_loanProject.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_neuralnetwork.ipynb
│ │ │ │ │ ├─ml_randomForest.ipynb
│ │ │ │ │ ├─nba_2013.csv
│ │ │ │ │ ├─pga.csv
│ │ │ ├─决策树
│ │ │ │ ├─决策树鸢尾花.zip
│ │ │ ├─支持向量机
│ │ │ │ ├─SMO
│ │ │ │ │ ├─SVM.py
│ │ │ │ │ ├─simple_svm.py
│ │ │ │ │ ├─svmMLiA.py
│ │ │ │ │ ├─testSet.txt
│ │ │ │ │ ├─testSetRBF.txt
│ │ │ │ │ ├─testSetRBF2.txt
│ │ │ │ ├─Untitled.ipynb
│ │ │ ├─机器学习算法
│ │ │ │ ├─回归算法
│ │ │ │ │ ├─梯度下降求解逻辑回归.zip
│ │ │ │ │ ├─线性回归.pdf
│ │ │ ├─机器学习算法课件.pdf
│ │ │ ├─用户流失预警(1)
│ │ │ │ ├─churn.csv
│ │ │ │ ├─churn.ipynb
│ │ │ ├─聚类
│ │ │ │ ├─kmeans-dbscan.zip
│ │ │ ├─股价预测
│ │ │ │ ├─Combined_News_DJIA.csv
│ │ │ │ ├─股价.ipynb
│ │ │ ├─贷款利润最大化
│ │ │ │ ├─LoanStats3a.csv
│ │ │ │ ├─cleaned_loans2007.csv
│ │ │ │ ├─cleaned_loans_2007.csv
│ │ │ │ ├─filtered_loans_2007.csv
│ │ │ │ ├─loans_2007.csv
│ │ │ │ ├─ml_loanProject.ipynb
│ │ │ ├─逻辑回归
│ │ │ │ ├─linear_regression.ipynb
│ │ │ │ ├─ml_GradientDescent.ipynb
│ │ │ │ ├─pga.csv
│ │ ├─机器学习算法PPT
│ │ │ ├─1-AI入学指南.pdf
│ │ │ ├─10-EM算法.pdf
│ │ │ ├─11-神经网络.pdf
│ │ │ ├─12-word2vec.pdf
│ │ │ ├─2-回归算法.pdf
│ │ │ ├─3-决策树与集成算法.pdf
│ │ │ ├─4-聚类算法.pdf
│ │ │ ├─5-贝叶斯算法.pdf
│ │ │ ├─6-支持向量机.pdf
│ │ │ ├─7-推荐系统.pdf
│ │ │ ├─8-xgboost.pdf
│ │ │ ├─9-LDA与PCA算法.pdf
│ │ │ ├─文本分析.pdf
│ │ │ ├─时间序列分析.pdf
│ │ ├─机器学习算法配套案例实战
│ │ │ ├─GMM聚类.zip
│ │ │ ├─Python文本分析
│ │ │ │ ├─Python文本分析.pdf
│ │ │ │ ├─Python文本分析.zip
│ │ │ │ ├─搜狗新闻语料
│ │ │ │ │ ├─test.txt
│ │ │ │ │ ├─train.txt
│ │ │ │ ├─贝叶斯算法.pdf
│ │ │ ├─Python时间序列
│ │ │ │ ├─Python时间序列.zip
│ │ │ │ ├─时间序列分析.pdf
│ │ │ ├─Xgboost调参.zip
│ │ │ ├─word2vec
│ │ │ │ ├─Gensim-代码.zip
│ │ │ │ ├─gensim训练model.zip
│ │ │ │ ├─tensorflow-word2vec.zip
│ │ │ │ ├─word2vec.pdf
│ │ │ │ ├─word2vec.zip
│ │ │ │ ├─维基百科中文数据.zip
│ │ │ ├─决策树.zip
│ │ │ ├─探索性数据分析
│ │ │ │ ├─探索性数据分析.zip
│ │ │ ├─推荐系统
│ │ │ │ ├─推荐系统.pdf
│ │ │ │ ├─推荐系统.zip
│ │ │ ├─支持向量机.zip
│ │ │ ├─数据预处理.zip
│ │ │ ├─梯度下降求解逻辑回归.zip
│ │ │ ├─泰坦尼克船员获救
│ │ │ │ ├─taitannike.ipynb
│ │ │ │ ├─test.csv
│ │ │ │ ├─titanic_train.csv
│ │ │ ├─神经网络
│ │ │ │ ├─感受神经网络的强大代码.rar
│ │ │ │ ├─神经网络cifar代码.rar
│ │ │ │ ├─（cifar分类可能遇到的错误更正）.docx
│ │ │ ├─科比数据集分析
│ │ │ │ ├─科比数据.zip
│ │ │ ├─聚类算法.zip
│ │ │ ├─贝叶斯-拼写检查器.zip
│ │ │ ├─贝叶斯-新闻分类.zip
│ │ │ ├─逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip
│ │ │ ├─降维算法.zip
|
|
发表于 2019-3-19 23:08
