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《机器学习升级版》第七期
〖课程目录〗:
小象学院《机器学习升级版》第七期 [22.8G]
┣━━课程配套资料 [129.1M]
┃ ┣━━课程代码 [78.9M]
┃ ┃ ┣━━Bagging_intro(老师新加的代码).zip [1.4K]
┃ ┃ ┣━━Clustering.zip [2.7M]
┃ ┃ ┣━━EM.zip [14.9K]
┃ ┃ ┣━━HMM.zip [2.7M]
┃ ┃ ┣━━LDA.zip [5.9M]
┃ ┃ ┣━━NaiveBayesian.zip [33.4M]
┃ ┃ ┣━━Package代码.zip [744.6K]
┃ ┃ ┣━━Python.zip [8.8K]
┃ ┃ ┣━━RandomForest.zip [31.9M]
┃ ┃ ┣━━Regression.zip [14K]
┃ ┃ ┣━━SVM.zip [208.5K]
┃ ┃ ┣━━xgboost-master.zip [1.2M]
┃ ┃ ┗━━XGBoost.zip [139.9K]
┃ ┗━━课程讲义 [50.2M]
┃ ┣━━01
┃ ┣━━2.数理统计与参数估计.pdf [1.8M]
┃ ┣━━3.矩阵和线性代数.pdf [2.6M]
┃ ┣━━4.凸优化.pdf [3.3M]
┃ ┣━━5.Python库.pdf [1.4M]
┃ ┣━━6.Python库II.pdf [2.4M]
┃ ┣━━7.回归.pdf [4M]
┃ ┣━━8.回归实践.pdf [1M]
┃ ┣━━9.决策树和随机森林.pdf [3M]
┃ ┣━━10.决策树和随机森林实践.pdf [1.2M]
┃ ┣━━11.提升.pdf [2.1M]
┃ ┣━━12.XGBoost实践(1).pdf [1.7M]
┃ ┣━━13.SVM.pdf [2M]
┃ ┣━━14.SVM实践.pdf [1.5M]
┃ ┣━━15.聚类.pdf [6.2M]
┃ ┣━━16.聚类实践.pdf [1.5M]
┃ ┣━━17.EM算法.pdf [1.7M]
┃ ┣━━18.EM算法实践.pdf [1.5M]
┃ ┣━━19.贝叶斯网络.pdf [3.5M]
┃ ┣━━20.朴素贝叶斯实践.pdf [994.4K]
┃ ┣━━21.主题模型.pdf [2.3M]
┃ ┣━━22.主题模型实践.pdf [1.4M]
┃ ┣━━23.HMM.pdf [2M]
┃ ┗━━24.HMM实践.pdf [1.2M]
┣━━01 数学分析与概率论.mp4 [662.3M]
┣━━02 数理统计与参数估计(补).mp4 [45.2M]
┣━━02 数理统计与参数估计.mp4 [632M]
┣━━03 矩阵和线性代数.mp4 [527.1M]
┣━━04 凸优化.mp4 [662M]
┣━━05 Python库.mp4 [1007.5M]
┣━━06 Python库II.mp4 [825.4M]
┣━━07 回归.mp4 [656.4M]
┣━━08 回归实践.mp4 [764.6M]
┣━━09 决策树和随机森林.mp4 [1.2G]
┣━━10 决策树和随机森林实践.mp4 [1.8G]
┣━━11 提升.mp4 [1.2G]
┣━━12 XGBoost实践.mp4 [1.9G]
┣━━13 SVM.mp4 [970.7M]
┣━━14 SVM实践.mp4 [1.9G]
┣━━15 聚类1.avi [138M]
┣━━15 聚类2.avi [44.8M]
┣━━16 聚类实践1.avi [1.4G]
┣━━16 聚类实践2.mp4 [481.9M]
┣━━17 EM算法.mp4 [623.5M]
┣━━18 EM算法实践.mp4 [522M]
┣━━19 贝叶斯网络.mp4 [648M]
┣━━20 朴素贝叶斯实践.mp4 [778.4M]
┣━━21 主题模型.mp4 [856.2M]
┣━━22 主题模型实践.avi [1.1G]
┣━━23 HMM.mp4 [852.7M]
┣━━24 HMM实践.mp4 [871.9M]
〖百度网盘下载地址〗:
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发表于 2021-1-4 23:56:02
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