机器学习基础算法教程

辽屄时光爱卖母

2 i) T; l1 w- a* v) n! M机器学习基础算法教程
9 E. Y' w  Y+ g, r4 A+ d/ ~' R├──01.机器学习经典算法精讲视频课程  
|   ├──第八章：聚类算法-Kmeans&Dbscan原理  
( B& i) f" y# z: o* x1 b# N|   |   ├──1-KMEANS算法概述 .mp4  28.94M
7 l' \3 f  w+ D. }; |3 n9 _|   |   ├──2-KMEANS工作流程 .mp4  23.12M
/ D+ f% |; r5 o6 o: j0 j|   |   ├──3-KMEANS迭代可视化展示 .mp4  31.70M
|   |   ├──4-DBSCAN聚类算法 .mp4  29.35M
5 Z3 w; M( S' c5 R- {/ V|   |   ├──5-DBSCAN工作流程 .mp4  41.61M
+ U0 E2 W* R: L' c" T: y|   |   └──6-DBSCAN可视化展示 .mp4  32.97M
|   ├──第二章：线性回归代码实现  
# T; _, W) b! V% M|   |   └──第一章：线性回归  
|   ├──第九章：Kmeans代码实现  
% G) a9 C( w& Y% V: j' l! v|   |   └──第三章：聚类-Kmeans  
|   ├──第六章：逻辑回归代码实现  
|   |   └──第二章：逻辑回归  
|   ├──第七章：逻辑回归实验分析  
1 [* F  C* M# y% W|   |   ├──1-逻辑回归实验概述 .mp4  52.15M
|   |   ├──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
( D" Z5 S% Y  N" R9 @; _|   |   ├──4-坐标棋盘制作 .mp4  38.18M
! @# x* ^8 x$ {( i|   |   ├──5-分类决策边界展示分析 .mp4  61.13M
|   |   └──6-多分类-softmax .mp4  60.57M
) M( ?+ h; }" _& H4 ]" ?|   ├──第三章：模型评估方法  
|   |   └──分类模型评估  
# K' k6 @3 m" @3 u- S) @6 A|   ├──第十二章：决策树代码实现  
. R1 T# o& i% c, T4 F6 V" ^|   |   └──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
. C3 Z' U9 e: {0 ]+ X|   |   ├──2-熵的作用 .mp4  22.82M
6 n" r; {0 [, q9 Z! l|   |   ├──3-信息增益原理 .mp4  30.30M
|   |   ├──4-决策树构造实例 .mp4  25.13M
|   |   ├──5-信息增益率与gini系数 .mp4  18.20M
|   |   ├──6-预剪枝方法 .mp4  25.09M
|   |   ├──7-后剪枝方法 .mp4  24.55M
% M. ]  ^  B* R|   |   └──8-回归问题解决 .mp4  18.27M
0 d' f! l1 R+ F% _. M+ H|   ├──第十章：聚类算法实验分析  
% }# K. a5 I( E6 p|   |   └──聚类  
|   ├──第四章：线性回归实验分析  
1 C( I6 G. n  E8 l0 Z|   |   └──线性回归  
|   ├──第五章：逻辑回归原理推导  
1 h$ b7 |5 Y1 n# n3 k|   |   ├──1-逻辑回归算法原理 .mp4  23.00M
+ j! ?! e0 h& T) d3 m: Z% @|   |   └──2-化简与求解 .mp4  29.45M
|   ├──第一章：线性回归原理推导  
6 N# X8 @2 X6 w" p" o& E|   |   ├──0-课程简介 .mp4  34.95M
|   |   ├──1-回归问题概述 .mp4  19.65M
|   |   ├──2-误差项定义 .mp4  26.50M
$ w0 B6 ?. t! f|   |   ├──3-独立同分布的意义 .mp4  24.48M
|   |   ├──4-似然函数的作用 .mp4  29.04M
|   |   ├──5-参数求解 .mp4  30.74M
|   |   ├──6-梯度下降通俗解释 .mp4  20.79M
|   |   ├──7参数更新方法 .mp4  24.87M
+ k; k0 Z0 B  |" G|   |   └──8-优化参数设置 .mp4  26.80M
|   └──课程简介  
|   |   ├──项目截图  
! ^, F! S! e7 `|   |   └──Python机器学习实训营 .docx  11.29kb
2 Y7 ^5 n0 H8 g9 N2 J: v└──02.机器学习算法课件资料  
|   ├──部分代码资料  
5 a5 q0 R, L2 O2 p|   |   ├──1-线性回归原理推导  
|   |   ├──10-决策树原理  
|   |   ├──11-决策树代码实现  
|   |   ├──12-决策树实验分析  
% H' E% P* r" {9 X# c" _|   |   ├──13-集成算法原理  
* C, ]2 t- f0 t, }% f! Q|   |   ├──14-集成算法实验分析  
3 f/ \, y) {* U$ ^  P4 B! v|   |   ├──15-支持向量机原理推导  
|   |   ├──2-线性回归代码实现  
|   |   ├──3-模型评估方法  
4 ~! P9 V  g/ v5 R- C+ V% I|   |   ├──3-线性回归实验分析  
|   |   ├──5-逻辑回归代码实现  
+ {2 `& A$ p5 S# B0 M|   |   ├──6-逻辑回归实验分析  
|   |   ├──7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理  
# d& J  H  Z& `/ w+ \  ~2 q+ y|   |   ├──8-Kmeans代码实现  
2 d' u) ~- u: R# R|   |   └──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
$ E* @, {/ h4 r. z4 R1 j! Z9 S|   |   ├──10-EM算法 .pdf  811.45kb
! v! J5 ]; d1 y|   |   ├──11-神经网络 .pdf  11.70M
( ~0 {' w8 C4 o5 Q|   |   ├──12-word2vec .pdf  2.37M
3 j3 ?, U3 Y: g7 ]2 }|   |   ├──2-回归算法 .pdf  1.20M
% x# e% C# y8 k: u2 v) l7 r, K: Q' \|   |   ├──3-决策树与集成算法 .pdf  1.00M
|   |   ├──4-聚类算法 .pdf  788.33kb
|   |   ├──5-贝叶斯算法 .pdf  539.46kb
2 b, b3 V: X- ?! K) r' O$ f|   |   ├──6-支持向量机 .pdf  1.29M
* S) c( S! `* G  Q|   |   ├──7-推荐系统 .pdf  1.97M
|   |   ├──8-xgboost .pdf  932.12kb
3 q6 L/ I( Y) r/ o7 [|   |   ├──9-LDA与PCA算法 .pdf  1.04M
|   |   ├──时间序列分析 .pdf  767.26kb
) @5 B/ O+ @* Z2 M2 v$ S, I: R' y|   |   └──文本分析 .pdf  522.20kb
' C4 ]  M5 q6 o$ z9 k5 E4 F
* K, b, x* `9 O" ~; A

$ v" L( {. k, P8 J" |

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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