|
|
——/5、七月在线机器学习工程师班（第八期）/
+ m3 B: ` k- N7 ?├──课件与代码 c2 l0 C6 T7 e* Q; I
| ├──lesson10
# u! H$ _6 Q5 E+ Q" D| | ├──Using+Xgboost+to+predict+sales.html 326.43kb
D @, L4 i* j) W# X* S| | └──Xgboost usage demo.html 311.86kb
9 N( y( V( {. o% Y| ├──lesson11_课件与PPT
& X' \) i4 I; e8 u9 F! q7 }| | ├──Reccomendation System Examples.ipynb 11.92kb8 k. i: U3 W1 a* M7 Y
| | └──机器学习第8期--推荐系统.pdf 11.12M p* O4 M/ p7 z/ ?3 }
| ├──lesson19_PPT与课件
3 l/ H* l" E% X5 v/ i' S! J# I| | ├──poem_generator.zip 29.90kb& o7 r3 s0 X# z4 _2 J
| | └──第19课：循环神经网络与自然语言处理.pdf 13.20M
2 v5 S/ l! M8 j' ~9 e; j% j| ├──lesson1_PPT与课件
5 f5 ]7 E* a, M* E: l" \' O| | ├──lesson1_PPT_微积分线性代数选讲(管).pdf 261.94kb- ], J; u9 b% d
| | ├──lesson1_补充材料_随机梯度下降法概述_翻译.pdf 611.58kb
% H+ x' ]/ J8 | k| | ├──lesson1_补充材料_线性代数选讲 PCA.ipynb 151.38kb! o0 t7 P, E/ F5 F
| | ├──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
5 ]/ A4 P1 [- x4 G4 N| | ├──lesson1_参考书_简明微积分 - 龚升.4nd(来自9yls.net).pdf 7.19M
! W% l Q( y0 a( Y7 d6 U5 R| | ├──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" F, A- e; U* @ l. h* C: V- p/ u
| | ├──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
: t2 A) H6 B) L: C `| | └──lesson1_参考书_微积分讲义 - 陈省身(来自9yls.net).pdf 1.94M5 ]( U# {% G+ ]9 s3 Q6 J
| ├──lesson20_PPT与课件
2 j+ p* w1 ^% u1 Z| | ├──deep_learning_frameworks_examples.zip 12.40M
6 _- p8 o; \( o6 S8 Q| | └──第20课：深度学习框架与应用案例.pdf 10.09M
( B U' L- G9 _| ├──lesson2_PPT与课件 $ Q/ @! M+ N8 w4 A& g2 a
| | └──lesson2_PPT_概率与凸优化（邓）.pdf 288.37kb
# a$ {, }8 N( c! t% q3 Z| ├──lesson3_PPT与课件
: Z7 A8 U4 R% Y1 s| | ├──lecture_3_codes.zip 173.16kb( \. x1 z# c; e5 y' H J. E+ D
| | └──第3课：回归类模型与应用.pdf 13.24M
" ^" h- e! w0 O( c2 q# O) r| ├──lesson5_PPT与课件 & Y0 \( b9 L( Q1 y
| | ├──Kaggle-Bicycle-Example.zip 2.46M
) t, w& Z K$ ~& j% h- D| | └──第5课：机器学习中的特征工程.pdf 6.85M
' n! \; ^- `4 {2 x$ [| ├──lesson6
6 K7 R0 ^- F, J0 ~) q, R| | ├──IIS.pdf 1.99M/ b5 v* ~3 H6 q/ @+ X$ l; U
| | └──MaxEntEM.pdf 2.45M
* s8 n! z# A8 R: v8 ?| ├──lesson8_PPT与课件（含天池电力代码）
' t9 o8 {+ c2 f| | ├──Feature_engineering_and_model_tuning.zip 8.31M
( ?6 |0 S0 ~ Z" Q2 r/ y| | ├──Tianchi_power_baseline.ipynb 142.99kb7 Z# _0 K; \& }6 q
| | └──第8课：模型调优与融合.pdf 7.21M
3 ]1 D8 q" g! g) y1 X| ├──lesson9_PPT与课件 . t3 b f% a* @! ^1 A0 d
| | ├──sklearn知识要点.html 341.88kb6 d e0 c0 N+ x; j4 N' y) y3 z# K
| | ├──机器学习基本知识.html 4.86M1 Y$ e" d6 j, _
| | ├──无敌Scikit_Learn小抄(1).pdf 126.24kb: ]+ B, X8 |+ E" F( ~
| | └──无敌Scikit_Learn小抄.pdf 126.24kb
3 ^' J1 o8 M+ r4 k' B| ├──第16课
* X, ?' L+ d2 w" Z! E) u N| | └──主题模型课件与资料.zip 6.40M
9 z3 o9 a$ K% J1 r! d( Y| ├──第17课
$ f( v: ]9 d5 y1 ~8 N P| | └──神经网络初步.zip 21.74M
4 P7 R5 x5 {6 a) R# m$ ^ d# [| ├──2.model_training_and_evaluation.ipynb 22.72kb
8 [% \9 R8 w+ w# @: Q| ├──data_all_20170524.csv 47.78kb
% ]& D) V) W$ V0 b| ├──Gibbs_LDA.html 279.14kb
' x8 I5 K% \2 m- H) x2 U| ├──house_price.html 338.28kb3 e! v. x% S- Q1 S. J
| ├──Learning scikit-learn Machine Learning in Python.pdf 1.29M: c7 l; u. q& N0 R4 s a: \4 c. Q
| ├──lesson12_clustering.zip 1.85M* |1 h0 ~6 y+ u* r4 Q u1 K) x7 r
| ├──Lesson13_RecommendationSystemCompetition.zip 807.40kb! J! C/ ?% L- e7 f
| ├──lesson14_graphical models.pptx 11.53M
1 ^" T% h1 R) w0 G, X| ├──lesson15_graphical models II.pptx 12.71M
) u: [% O/ `( l- w( M- w6 L1 ?| ├──lesson18_CNN.pdf 12.38M' _+ v2 a4 s6 Y% t
| ├──lesson4_决策树随机森林.pdf 2.51M
0 a( t& \6 X$ s8 P| ├──lesson5_深入理解SVM.pptx 5.58M1 J9 x3 Z# ]2 y3 N7 B" _! |
| ├──LightGBM-2.0.zip 2.69M. P3 x: i5 e, F4 K: ~
| ├──LightGBM-master.zip 2.80M
3 U% h# o/ j+ G8 c3 F| ├──li_hang_slides.zip 15.20M# c3 P4 j$ g6 k$ T( T* b
| ├──Python Deep Learning 2017.4.pdf 8.86M
- `9 s9 r* z: A3 [6 ?| ├──Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb 11.71kb' J0 y6 I" e! P2 ]0 w f
| ├──《数学分析教程》(上册教材) 常庚哲史济怀编.pdf 8.81M
/ T2 r4 u0 `5 @$ e$ {| ├──第9课sklearn知识要点.html 341.88kb
+ z+ G0 D. R! V| ├──机器学习课件 周志华.zip 15.80M8 k0 G" h0 y6 l/ Z+ G
| └──无敌Scikit_Learn小抄.pdf 126.24kb; F) W8 r" d' p0 V" A/ E! s+ X: z
├──第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.mp4 1.10G7 f4 c5 \, e1 x) a+ B
├──第11课 用户画像与推荐系统.mp4 560.52M; t! Z: w# |0 u: ^: d1 k! K
├──第12课 聚类.mp4 301.29M
" d% B( ~( f( s* } @- c├──第13课 聚类与推荐系统实战.mp4 1.00G4 t# {8 @) X( t/ y
├──第14课 贝叶斯网络.mp4 529.96M z5 N8 o! J# [
├──第15课 隐马尔科夫模型HMM.mp4 596.35M
6 l. K5 y# L' g% G├──第16课 主题模型.mp4 659.95M- b' N8 @+ \2 [6 F4 A; K4 o; ?3 R
├──第17课 神经网络初步.mp4 600.04M
, W2 k @) |* ~) s2 i1 ~! i. `├──第18课 卷积神经网络与计算机视觉.mp4 660.01M
3 T( W' K7 d! P├──第19课 循环神经网络与自然语言处理.mp4 512.19M
% M2 P9 ~: w) K& g' w( T' I├──第1课 机器学习中的微分与矩阵.mp4 507.17M1 N5 K0 h6 X& ^$ z. `' E. F# w( i
├──第20课 深度学习实践.mp4 903.33M7 P+ a$ I/ Q1 u: B4 ]9 c- w3 \
├──第2课 概率与凸优化.mp4 308.35M8 M6 i6 p3 d8 c! ^( ]& u8 [# y' B8 F
├──第3课 回归问题与应用.mp4 674.61M
% M4 E3 }1 F) d, O8 [: _! ~: F8 ?├──第4课 决策树、随机森林、GBDT.mp4 521.87M9 l& x/ _3 n. y1 k% y
├──第5课 SVM.mp4 329.80M
+ X2 `4 |" Y/ Q' t* L4 g8 J8 I; E├──第6课 最大熵与EM算法.mp4 329.92M6 R @$ R8 i. f! I# l
├──第7课 机器学习中的特征工程处理.mp4 923.38M0 _1 W# v% m6 ^, _- u1 ^' d' ?5 l
├──第8课 多算法组合与模型最优化.mp4 856.38M
5 X3 H- Q0 O4 ~! g. D└──第9课 sklearn与机器学习实战.mp4 1.10G+ W1 Y) `* X" {6 z% s, p/ ?9 M
* O# ?' ~* w# _3 `/ `
7 l( S3 c; R/ Z" `4 h1 V. N: a资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见! E* t, ~) z: h: b. f
% Q# i1 D$ {& _4 x
5 S7 o( o2 g! r( g
2 k1 m; L0 a$ @0 y+ y2 Q
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2022-6-17 16:30:03
