机器学习基础算法教程

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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  
. h  f6 y7 z2 ]0 X! k0 Z|   ├──第八章：聚类算法-Kmeans&Dbscan原理  
|   |   ├──1-KMEANS算法概述 .mp4  28.94M
" v" }! ?4 j3 w2 H) }0 X|   |   ├──2-KMEANS工作流程 .mp4  23.12M
: I. u& Y' X6 q$ l) g  r|   |   ├──3-KMEANS迭代可视化展示 .mp4  31.70M
+ n- g" q& v$ _|   |   ├──4-DBSCAN聚类算法 .mp4  29.35M
|   |   ├──5-DBSCAN工作流程 .mp4  41.61M
|   |   └──6-DBSCAN可视化展示 .mp4  32.97M
|   ├──第二章：线性回归代码实现  
* E  x$ T9 t; u9 e" N+ T8 I  l|   |   └──第一章：线性回归  
|   ├──第九章：Kmeans代码实现  
1 H" l% G. O5 J4 j|   |   └──第三章：聚类-Kmeans  
) Y3 _8 I+ n; o|   ├──第六章：逻辑回归代码实现  
|   |   └──第二章：逻辑回归  
2 N  P4 ?% I  q2 S|   ├──第七章：逻辑回归实验分析  
|   |   ├──1-逻辑回归实验概述 .mp4  52.15M
2 Q' R( {9 P! S' b|   |   ├──2-概率结果随特征数值的变化 .mp4  46.69M
|   |   ├──3-可视化展示 .mp4  33.21M
|   |   ├──4-坐标棋盘制作 .mp4  38.18M
7 _% Z6 Z0 E- ?1 q  \; q2 Y9 _) d|   |   ├──5-分类决策边界展示分析 .mp4  61.13M
|   |   └──6-多分类-softmax .mp4  60.57M
# W3 }% V+ t) S+ [|   ├──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 .mp4  24.28M
6 S0 Y  C  A! e  b  i|   |   ├──2-熵的作用 .mp4  22.82M
8 ~5 \7 M, K; S& v6 a  U. P|   |   ├──3-信息增益原理 .mp4  30.30M
' `4 _% R+ }$ U" D- o6 C|   |   ├──4-决策树构造实例 .mp4  25.13M
5 H7 |. o* m, Z) ~1 {4 f4 ||   |   ├──5-信息增益率与gini系数 .mp4  18.20M
3 G0 s/ s: @8 B. J|   |   ├──6-预剪枝方法 .mp4  25.09M
# c5 V( N3 [: v5 ||   |   ├──7-后剪枝方法 .mp4  24.55M
8 D) {; V4 r( ~0 g/ P; n; M9 \2 e|   |   └──8-回归问题解决 .mp4  18.27M
|   ├──第十章：聚类算法实验分析  
|   |   └──聚类  
|   ├──第四章：线性回归实验分析  
3 [8 p, \1 I0 W/ @|   |   └──线性回归  
|   ├──第五章：逻辑回归原理推导  
! I( |& H3 V& O8 `! d0 G|   |   ├──1-逻辑回归算法原理 .mp4  23.00M
|   |   └──2-化简与求解 .mp4  29.45M
|   ├──第一章：线性回归原理推导  
|   |   ├──0-课程简介 .mp4  34.95M
|   |   ├──1-回归问题概述 .mp4  19.65M
0 v" X  D  T, e& K: X9 U+ I2 L$ Z|   |   ├──2-误差项定义 .mp4  26.50M
4 c0 D. K% R# [( S' G3 G+ Z  _|   |   ├──3-独立同分布的意义 .mp4  24.48M
8 G/ c, e: c) _, K* o% W|   |   ├──4-似然函数的作用 .mp4  29.04M
|   |   ├──5-参数求解 .mp4  30.74M
! A: A+ q! j% M) \7 y# F|   |   ├──6-梯度下降通俗解释 .mp4  20.79M
4 |# U. H, N% Q* h|   |   ├──7参数更新方法 .mp4  24.87M
  _. `) e( |; ^. y1 m|   |   └──8-优化参数设置 .mp4  26.80M
' }' |$ `0 _- s/ |% V& @  O|   └──课程简介  
|   |   ├──项目截图  
|   |   └──Python机器学习实训营 .docx  11.29kb
└──02.机器学习算法课件资料  
8 n" Z4 m0 N+ m7 s|   ├──部分代码资料  
|   |   ├──1-线性回归原理推导  
1 J8 T; i( c# H# j- _. M7 a: z, {|   |   ├──10-决策树原理  
) b2 |' q' k+ J& T0 h|   |   ├──11-决策树代码实现  
* b' K% c' A* H# r|   |   ├──12-决策树实验分析  
|   |   ├──13-集成算法原理  
: W# C+ B# K: j: k' f|   |   ├──14-集成算法实验分析  
6 u) s# w* o2 Q# T" b  Q: V. i|   |   ├──15-支持向量机原理推导  
|   |   ├──2-线性回归代码实现  
6 M% n$ a9 M# @4 @|   |   ├──3-模型评估方法  
0 k$ ^. W9 q5 C/ d2 M" A|   |   ├──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  
& E. i  d$ p0 y# |/ I' a9 v|   |   ├──8-Kmeans代码实现  
8 n4 i) Q6 _  K4 w* @! c1 `|   |   └──9-聚类算法实验分析  
|   └──机器学习算法PPT  
|   |   ├──1-AI入学指南 .pdf  658.64kb
|   |   ├──10-EM算法 .pdf  811.45kb
|   |   ├──11-神经网络 .pdf  11.70M
( h/ @7 i4 p! O; Q/ C; r|   |   ├──12-word2vec .pdf  2.37M
& j$ D% f' F* R2 i$ g. B|   |   ├──2-回归算法 .pdf  1.20M
|   |   ├──3-决策树与集成算法 .pdf  1.00M
|   |   ├──4-聚类算法 .pdf  788.33kb
1 m! J/ @% Z3 x) f+ `3 q1 t5 W( [|   |   ├──5-贝叶斯算法 .pdf  539.46kb
|   |   ├──6-支持向量机 .pdf  1.29M
|   |   ├──7-推荐系统 .pdf  1.97M
|   |   ├──8-xgboost .pdf  932.12kb
|   |   ├──9-LDA与PCA算法 .pdf  1.04M
|   |   ├──时间序列分析 .pdf  767.26kb
) v4 X1 Y; [  y' A& Q|   |   └──文本分析 .pdf  522.20kb
% c  h; |7 U' ]" T8 W! ?; u( p" z9 _

1 R" i" l! T0 v$ u$ d7 L) s
  ~% o" b' q! n) U- s9 C
) @9 S' r: e" {; f% h$ @
1 n9 D3 A, K5 T  g5 R资源下载地址和密码（百度云盘）：

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白色魅影

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金溪

淡定，淡定，淡定……

疾速魔灵

强烈支持楼主ing……

bleachergame

谢谢楼主分享~~~~~~~~

aystzh

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13554623301

我能看看吗

admin23426820

真是好资料

kfc7777

VERY GOOOOOOD

rickyfeng

好好学习。。。666