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  • 小象机器学习二三四六七期

    小象机器学习二三四六七期 最后编辑:2023-11-27
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    课程目录

    /4-114-小象机器学习二三四六七期/
    │├─ITJC8-获取更多资源.html 357byte
    │├─ITJC8.mp4 3.9MB
    │├─《机器学习》升级版六
    │├─《机器学习》升级版四
    │├─《机器学习第七期》升级版
    《机器学习》升级版六/
    │├─01.机器学习与数学分析.flv 269.2MB
    │├─02.概率论与贝叶斯先验.flv 211.5MB
    │├─03.矩阵和线性代数.flv 192.7MB
    │├─04.Python基础.flv 205.7MB
    │├─05.Python库.flv 208.3MB
    │├─06.数据清洗和特征选择.flv 232.6MB
    │├─07.回归.flv 211.7MB
    │├─08.Logistic回归.flv 189.4MB
    │├─09.回归实践.flv 208.8MB
    │├─10.决策树和随机森林.flv 185.6MB
    │├─11.决策树和随机森林实践.flv 206.5MB
    │├─12.提升.flv 201.7MB
    │├─13.提升实践.flv 242MB
    │├─14.SVM.flv 206.7MB
    │├─15.SVM实践.flv 236.7MB
    │├─16.聚类_上.flv 203.6MB
    │├─17.聚类_下.flv 223.4MB
    │├─18.聚类实践.flv 186.6MB
    │├─19.EM算法.flv 204.5MB
    │├─20.EM算法实践.flv 199.4MB
    │├─21.主题模型.flv 200.3MB
    │├─22.主题模型实践.flv 195MB
    │├─23.隐马尔科夫模型HMM.flv 215.2MB
    │├─24.HMM实践.flv 188.1MB
    │├─资料
    │资料/
    ││├─1.机器学习与数学分析.pdf 6MB
    ││├─10.决策树和随机森林.pdf 2.5MB
    ││├─11.RandomForest.rar 31.7MB
    ││├─11.决策树和随机森林实践.pdf 1.8MB
    ││├─12.提升.pdf 1.7MB
    ││├─13.Boost.zip 529.3KB
    ││├─13.提升实践.pdf 1.5MB
    ││├─14.SVM.pdf 2.6MB
    ││├─15.SVM_Code.rar 259.7KB
    ││├─15.SVM实践.pdf 1.9MB
    ││├─16.聚类(上).pdf 3.6MB
    ││├─17.聚类(下).pdf 3.8MB
    ││├─18.Clustering.zip 3MB
    ││├─18.聚类实践.pdf 2MB
    ││├─19.EM算法.pdf 1.8MB
    ││├─2.概率论与贝叶斯先验.pdf 4MB
    ││├─20.EM.zip 23.4KB
    ││├─20.EM算法实践.pdf 1.5MB
    ││├─21.主题模型.pdf 2.8MB
    ││├─22.LDA_Code.rar 65.5MB
    ││├─22.主题模型实践.pdf 8.2MB
    ││├─23.HMM.pdf 1.6MB
    ││├─24.HMM_代码.zip 32.3MB
    ││├─24.HMM实践.pdf 3.1MB
    ││├─3.矩阵和线性代数.pdf 2.2MB
    ││├─4.Python.zip 32.1KB
    ││├─4.Python基础.pdf 1.6MB
    ││├─5.Package.zip 761.6KB
    ││├─5.Python库.pdf 4.3MB
    ││├─6.Data.zip 13.8MB
    ││├─6.数据清洗和特征选择.pdf 1.9MB
    ││├─7.回归.pdf 3.3MB
    ││├─8.Logistic回归.pdf 2.8MB
    ││├─9.Regression.zip 49.8KB
    ││├─9.回归实践.pdf 3.2MB
    ││├─ITJC8-获取更多资源.html 357byte
    ││├─ITJC8.mp4 3.9MB
    ││├─机器学习应用实验手册.pdf 6.9MB
    《机器学习》升级版四/
    │├─01.机器学习与数学分析.flv 563MB
    │├─02.概率论与贝叶斯先验.flv 620.3MB
    │├─03.矩阵和线性代数.flv 435.6MB
    │├─04.Python基础.flv 613.1MB
    │├─05.Python库.flv 586.2MB
    │├─06.数据清洗.flv 223.7MB
    │├─07.回归.flv 567.2MB
    │├─08.回归实践.flv 602MB
    │├─09.决策树和随机森林.flv 616.1MB
    │├─10.决策树和随机森林实践.flv 482.2MB
    │├─11.提升.flv 408.5MB
    │├─12.XGBoost实践.flv 417.8MB
    │├─13.SVM.flv 190.9MB
    │├─14.SVM实践.flv 489.2MB
    │├─15.聚类.flv 359.8MB
    │├─16.聚类实践.flv 432.1MB
    │├─17.EM算法.flv 355.3MB
    │├─18.EM算法实践.flv 436.4MB
    │├─19.贝叶斯网络.flv 531.3MB
    │├─20.贝叶斯网络实践.flv 520MB
    │├─21.主题模型.mkv 1.1GB
    │├─22.主题模型实践.flv 579.4MB
    │├─23.HMM.flv 367.6MB
    │├─24.HMM实践.flv 529.5MB
    │├─代码&课件
    │代码&课件/
    ││├─代码
    ││├─课件
    《机器学习第七期》升级版/
    ……内容过长,进行省略……

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