小象学院Python机器学习和算法高级版视频教程
├─00、课程先容
│ 《机械进修·升级版II》常见题目FAQ - 小象问答-hadoop,spark,storm,R,hi.jpg
│ 《机械进修》升级版II，11月4日开课 - 小象学院 - 中国最专业的Hadoop,Spark大数据.jpg
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├─01、机械进修的数学根本1 - 数学分析
││01 数学分析与几率论.mp4
││1.数学分析与几率论.pdf
││笔记.jpg
││
│└─参考文献材料
│ Clustering-by-fast-search-and-find-of-density-pea.pdf
│ Latent Dirichlet Allocation.pdf
│ MLAPP.pdf
│ PRML_Translation.pdf
│ 李航.统计进修方式.pdf
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├─02、数学根本2 - 数理统计与参数估量
│ 02 数理统计与参数估量(补).mp4
│ 02 数理统计与参数估量.mp4
│ 2.数理统计与参数估量资本网.pdf
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├─03、数学根本3 - 矩阵和线性代数
│ 03 矩阵和线性代数.mp4
│ 3.矩阵和线性代数.pdf
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├─04、数学根本4 - 凸优化
│ 04 凸优化.mp4
│ 4.凸优化.pdf
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├─05、Python根本及其数学库的利用
│ 05 Python库.mp4
│ 5.Python.rar
│ 5.Python库.pdf
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├─06、Python根本及其机械进修库的利用
│ 06 Python库II.mp4
│ 6.Package代码.rar
│ 6.Python库II.pdf
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├─07、回归
│ 07 回归.mp4
│ 7.回归.pdf
│
├─08、回归理论
│ 08 回归理论.mp4
│ 8.Regression代码.rar
│ 8.Regression代码.zip
│ 8.回归理论.pdf
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├─09、决议树和随机森林
│ 09 决议树和随机森林.mp4
│ 9.决议树和随机森林.pdf
│
├─10、随机森林理论
│ 10 决议树和随机森林理论.mp4
│ 10.RandomForest代码.rar
│ 10.决议树和随机森林理论.pdf
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├─11、提升
│ 11 提升.mp4
│ 11.提升.pdf
│
├─12、XGBoost
│ 12 XGBoost理论.mp4
│ 12.6.Bagging_intro(教员新加的代码).zip
│ 12.XGBoost(代码).zip
│ 12.XGBoost理论.pdf
│ xgboost-master.zip
│
├─13、SVM
│ 13 SVM.mp4
│ 13.SVM.pdf
│
├─14、SVM理论
│ 14 SVM理论.mp4
│ 14.SVM(代码).rar
│ 14.SVM理论.pdf
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├─15、聚类
│ 15 聚类1.avi
│ 15 聚类2.avi
│ 15.聚类.pdf
│
├─16、聚类理论
│ 16 聚类理论1.avi
│ 16 聚类理论2.mp4
│ 16.代码.rar
│ 16.聚类理论.pdf
│
├─17、EM算法
│ 17 EM算法.mp4
│ 17.EM算法.pdf
│
├─18、EM算法理论
│ 18 EM算法理论.mp4
│ 18.EM算法理论.pdf
│ 18.EM算法理论代码.rar
│
├─19、贝叶斯收集
│ 19 贝叶斯收集.mp4
│ 19.贝叶斯收集.pdf
│
├─20、朴实贝叶斯理论
│ 20 朴实贝叶斯理论.mp4
│ 20.NaiveBayesian.zip
│ 20.朴实贝叶斯理论.pdf
│
├─21、主题模子LDA
│ 21 主题模子.mp4
│ 21.主题模子.pdf
│
├─22、LDA理论
│ 22 主题模子理论.avi
│ 22.LDA代码.rar
│ 22.主题模子理论.pdf
│
├─23、隐马尔科夫模子HMM
│ 23 HMM.mp4
│ 23.HMM.pdf
│
└─24、HMM理论
24 HMM理论.mp4
24.HMM代码.zip
24.HMM理论.pdf
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