文件清单 51 项

• 5-贝叶斯算法.pdf
• 4-聚类算法.pdf
• 3-决策树与集成算法.pdf
• 12-word2vec.pdf
• 2-回归算法.pdf
• 8-xgboost.pdf
• 1-AI入学指南.pdf
• 9-LDA与PCA算法.pdf
• 11-神经网络.pdf

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• 10-EM算法.pdf
• 7-推荐系统.pdf
• 5-参数求解.mp4
• 1-回归问题概述.mp4
• 6-梯度下降通俗解释.mp4
• 2-误差项定义.mp4
• 0-课程简介.mp4
• 8-优化参数设置.mp4
• 4-似然函数的作用.mp4
• 7参数更新方法.mp4
• 3-独立同分布的意义.mp4
• Python机器学习实训营.docx
• 2-概率结果随特征数值的变化.mp4
• 1-逻辑回归实验概述.mp4
• 4-坐标棋盘制作.mp4
• 5-分类决策边界展示分析.mp4
• 6-多分类-softmax.mp4
• 3-可视化展示.mp4
• 2-化简与求解.mp4
• 1-逻辑回归算法原理.mp4
• 6-预剪枝方法.mp4
• 4-决策树构造实例.mp4
• 7-后剪枝方法.mp4
• 5-信息增益率与gini系数.mp4
• 3-信息增益原理.mp4
• 2-熵的作用.mp4
• 1-决策树算法概述.mp4
• 8-回归问题解决.mp4
• 3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
• 4-DBSCAN聚类算法.mp4
• 2-KMEANS工作流程.mp4
• 5-DBSCAN工作流程.mp4
• 1-KMEANS算法概述.mp4
• 6-DBSCAN可视化展示.mp4
• 模型评估方法.ipynb
• 6-支持向量机.pdf
• 随机森林与集成算法-实验.zip
• 聚类算法-实验.zip
• 3-决策树与集成算法.pdf
• 决策树算法-实验.zip
• Kmeans-代码实现.zip
• 线性回归-代码实现.zip