[视频教程] 2018年XiaoX学院最新人工智能机器学习升级版III 视频教程 价值899

资源介绍

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网上都是升级版2，这是升级版3，我没有目录，所以发一下2的目录给予参考 ==========课程目录============== └─视频         01 数学分析与概率论.mp4         02 数理统计与参数估计.avi         03 矩阵和线性代数.avi         04 凸优化.avi         05 Python库.avi         06 Python库II.mp4         07 回归.mp4         08 回归实践.mp4         09 决策树和随机森林.avi         10 决策树和随机森林实践.mp4         11 提升.mp4         12 XGBoost实践.mp4         13 SVM.mp4         14 SVM实践.mp4         15 聚类1.mp4         15 聚类2.mp4         16 聚类实践1.mp4         16 聚类实践2.mp4         17 EM算法.mp4         18 EM算法实践.mp4         19 贝叶斯网络.mp4         20 朴素贝叶斯实践.mp4         21 主题模型.mp4         22 主题模型实践.mp4         23 HMM.mp4         24 HMM实践.mp4 ├─文档 │  ├─00、课程介绍 │  │      《机器学习·升级版II》常见问题FAQ │  │       │  ├─01、机器学习的数学基础1 - 数学分析 │  │  │  1.数学分析与概率论.pdf │  │  │  笔记.jpg │  │  │   │  │  └─参考文献资料 │  │          Clustering-by-fast-search-and-find-of-density-pea.pdf │  │          Latent Dirichlet Allocation.pdf │  │          MLAPP.pdf │  │          PRML_Translation.pdf │  │          李航.统计学习方法.pdf │  │           │  ├─02、数学基础2 - 数理统计与参数估计 │  │      2.数理统计与参数估计.pdf │  │       │  ├─03、数学基础3 - 矩阵和线性代数 │  │      3.矩阵和线性代数.pdf │  │       │  ├─04、数学基础4 - 凸优化 │  │      4.凸优化.pdf │  │       │  ├─05、Python基础及其数学库的使用 │  │      5.Python.rar │  │      5.Python库.pdf │  │       │  ├─06、Python基础及其机器学习库的使用 │  │      6.Package代码.rar │  │      6.Python库II.pdf │  │       │  ├─07、回归 │  │      7.回归.pdf │  │       │  ├─08、回归实践 │  │      8.Regression代码.rar │  │      8.Regression代码.zip │  │      8.回归实践.pdf │  │       │  ├─09、决策树和随机森林 │  │      9.决策树和随机森林.pdf │  │       │  ├─10、随机森林实践 │  │      10.RandomForest代码.rar │  │      10.决策树和随机森林实践.pdf │  │       │  ├─11、提升 │  │      11.提升.pdf │  │       │  ├─12、XGBoost │  │      12.6.Bagging_intro(老师新加的代码).zip │  │      12.XGBoost(代码).zip │  │      12.XGBoost实践.pdf │  │      xgboost-master.zip │  │       │  ├─13、SVM │  │      13.SVM.pdf │  │       │  ├─14、SVM实践 │  │      14.SVM(代码).rar │  │      14.SVM实践.pdf │  │       │  ├─15、聚类 │  │      15.聚类.pdf │  │       │  ├─16、聚类实践 │  │      16.代码.rar │  │      16.聚类实践.pdf │  │       │  ├─17、EM算法 │  │      17.EM算法.pdf │  │       │  ├─18、EM算法实践 │  │      18.EM算法实践.pdf │  │      18.EM算法实践代码.rar │  │       │  ├─19、贝叶斯网络 │  │      19.贝叶斯网络.pdf │  │       │  ├─20、朴素贝叶斯实践 │  │      20.NaiveBayesian.zip │  │      20.朴素贝叶斯实践.pdf │  │       │  ├─21、主题模型LDA │  │      21.主题模型.pdf │  │       │  ├─22、LDA实践 │  │      22.LDA代码.rar │  │      22.主题模型实践.pdf │  │       │  ├─23、隐马尔科夫模型HMM │  │      23.HMM.pdf │  │       │  └─24、HMM实践 │          24.HMM代码.zip │          24.HMM实践.pdf

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