课程目录

3-053-C++ LINUX/
│Python机器学习实战/
││├─1-01.什么是机器学习.rar 62.1MB
││├─1-02.课程内容介绍.rar 66.9MB
││├─1-03.k最近邻算法的思想.rar 67.9MB
││├─1-04.机器学习中常用的距离解析.rar 66MB
││├─1-05.实战knn算法.鸢尾花分类.rar 64.6MB
││├─10-01.机器学习的思想.生成模型和判别模型.rar 72.1MB
││├─10-02.理解方差和偏差.损失函数和过拟合的关系.rar 70.8MB
││├─10-03.L1.L2正则化和常见损失函数.rar 76.4MB
││├─10-04.模型选择和参数选择.交叉验证.ROC曲线.rar 76.9MB
││├─10-05.自适应学习率算法.二分法精确搜索.rar 75.5MB
││├─10-06.自适应学习率算法.基于阿米霍步长准则的线性回溯搜索算法.rar 69.5MB
││├─2-01.概率基本知识（基本概念、加法公式、乘法公式）.rar 67.3MB
││├─2-02.通过例子深入掌握概率乘法公式.rar 62.9MB
││├─2-03.全概率公式和贝叶斯定理.rar 75.6MB
││├─2-04.实战贝叶斯.智能手环推荐.rar 77.1MB
││├─3-01.聚类算法概述.rar 65.6MB
││├─3-02.kmeans聚类.rar 62.4MB
││├─3-03.kmeans实战.图片按照色彩聚类.rar 76.9MB
││├─4-01.决策树概念介绍.rar 64.2MB
││├─4-02.决策树构造过程和算法分类.rar 68.4MB
││├─4-03.关键指标详解.rar 79.3MB
││├─4-04.实战.rar 70.7MB
││├─5-01.线性相关的概念（相关、独立、协方差、相关系数）.rar 70.9MB
││├─5-02.线性回归和最小二乘法.rar 68.2MB
││├─5-03.梯度和梯度下降.rar 76.3MB
││├─5-04.梯度推导.伪代码.决定系数.rar 65MB
││├─5-05.岭回归.lasso.弹性网.rar 77.2MB
││├─6-01.逻辑回归就是线性回归.什么是逻辑函数.rar 65.9MB
││├─6-02.最大似然估计思想.rar 72.1MB
││├─6-03.逻辑回归的梯度推导.rar 63.7MB
││├─6-04.逻辑回归实战.rar 60.7MB
││├─7-01.什么是支持向量机.原理介绍.rar 75.2MB
││├─7-02.线性可分的支持向量机.rar 75.6MB
││├─7-03.近似线性可分.非线性可分.核函数.rar 76MB
││├─7-04.实战SVM.坐标上升法.SMO算法.rar 74.9MB
││├─8-01.EM算法思想.rar 81.9MB
││├─8-02.EM算法的推导.rar 75MB
││├─8-03.EM算法实战.rar 75.6MB
││├─9-01随机森林.rar 69.3MB
││├─9-02.adaboost算法思想精髓.rar 70.4MB
││├─9-03.adaboost算法流程实例说明.rar 69.8MB
││├─9-04.adaboost算法实战.rar 68.1MB
││├─代码文档.rar 20.9MB