網(wǎng)上都是升級(jí)版2，這是升級(jí)版3，我沒有目錄，所以發(fā)一下2的目錄給予參考
==========課程目錄==============
└─視頻
01 數(shù)學(xué)分析與概率論.mp4
02 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與參數(shù)估計(jì).avi
03 矩陣和線性代數(shù).avi
04 凸優(yōu)化.avi
05 Python庫.avi
06 Python庫II.mp4
07 回歸.mp4
08 回歸實(shí)踐.mp4
09 決策樹和隨機(jī)森林.avi
10 決策樹和隨機(jī)森林實(shí)踐.mp4
11 提升.mp4
12 XGBoost實(shí)踐.mp4
13 SVM.mp4
14 SVM實(shí)踐.mp4
15 聚類1.mp4
15 聚類2.mp4
16 聚類實(shí)踐1.mp4
16 聚類實(shí)踐2.mp4
17 EM算法.mp4
18 EM算法實(shí)踐.mp4
19 貝葉斯網(wǎng)絡(luò).mp4
20 樸素貝葉斯實(shí)踐.mp4
21 主題模型.mp4
22 主題模型實(shí)踐.mp4
23 HMM.mp4
24 HMM實(shí)踐.mp4
├─文檔
│ ├─00、課程介紹
│ │ 《機(jī)器學(xué)習(xí)·升級(jí)版II》常見問題FAQ
│ │
│ ├─01、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)1 – 數(shù)學(xué)分析
│ │ │ 1.數(shù)學(xué)分析與概率論.pdf
│ │ │ 筆記.jpg
│ │ │
│ │ └─參考文獻(xiàn)資料
│ │ Clustering-by-fast-search-and-find-of-density-pea.pdf
│ │ Latent Dirichlet Allocation.pdf
│ │ MLAPP.pdf
│ │ PRML_Translation.pdf
│ │ 李航.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法.pdf
│ │
│ ├─02、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2 – 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與參數(shù)估計(jì)
│ │ 2.數(shù)理統(tǒng)計(jì)與參數(shù)估計(jì).pdf
│ │
│ ├─03、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)3 – 矩陣和線性代數(shù)
│ │ 3.矩陣和線性代數(shù).pdf
│ │
│ ├─04、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)4 – 凸優(yōu)化
│ │ 4.凸優(yōu)化.pdf
│ │
│ ├─05、Python基礎(chǔ)及其數(shù)學(xué)庫的使用
│ │ 5.Python.rar
│ │ 5.Python庫.pdf
│ │
│ ├─06、Python基礎(chǔ)及其機(jī)器學(xué)習(xí)庫的使用
│ │ 6.Package代碼.rar
│ │ 6.Python庫II.pdf
│ │
│ ├─07、回歸
│ │ 7.回歸.pdf
│ │
│ ├─08、回歸實(shí)踐
│ │ 8.Regression代碼.rar
│ │ 8.Regression代碼.zip
│ │ 8.回歸實(shí)踐.pdf
│ │
│ ├─09、決策樹和隨機(jī)森林
│ │ 9.決策樹和隨機(jī)森林.pdf
│ │
│ ├─10、隨機(jī)森林實(shí)踐
│ │ 10.RandomForest代碼.rar
│ │ 10.決策樹和隨機(jī)森林實(shí)踐.pdf
│ │
│ ├─11、提升
│ │ 11.提升.pdf
│ │
│ ├─12、XGBoost
│ │ 12.6.Bagging_intro(老師新加的代碼).zip
│ │ 12.XGBoost(代碼).zip
│ │ 12.XGBoost實(shí)踐.pdf
│ │ xgboost-master.zip
│ │
│ ├─13、SVM
│ │ 13.SVM.pdf
│ │
│ ├─14、SVM實(shí)踐
│ │ 14.SVM(代碼).rar
│ │ 14.SVM實(shí)踐.pdf
│ │
│ ├─15、聚類
│ │ 15.聚類.pdf
│ │
│ ├─16、聚類實(shí)踐
│ │ 16.代碼.rar
│ │ 16.聚類實(shí)踐.pdf
│ │
│ ├─17、EM算法
│ │ 17.EM算法.pdf
│ │
│ ├─18、EM算法實(shí)踐
│ │ 18.EM算法實(shí)踐.pdf
│ │ 18.EM算法實(shí)踐代碼.rar
│ │
│ ├─19、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
│ │ 19.貝葉斯網(wǎng)絡(luò).pdf
│ │
│ ├─20、樸素貝葉斯實(shí)踐
│ │ 20.NaiveBayesian.zip
│ │ 20.樸素貝葉斯實(shí)踐.pdf
│ │
│ ├─21、主題模型LDA
│ │ 21.主題模型.pdf
│ │
│ ├─22、LDA實(shí)踐
│ │ 22.LDA代碼.rar
│ │ 22.主題模型實(shí)踐.pdf
│ │
│ ├─23、隱馬爾科夫模型HMM
│ │ 23.HMM.pdf
│ │
│ └─24、HMM實(shí)踐
│ 24.HMM代碼.zip
│ 24.HMM實(shí)踐.pdf |
