机器学习算法入门学习视频

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机器学习算法入门学习视频 July七月在线机器学习算法基础课程

机器学习算法入门学习视频 July七月在线机器学习算法基础课程 ===============课程目录=============== │ ├<(01)机器学习与相关数学初步> │ │ ├(1)机器学习初步与微积分概率论.pdf │ │ └(1)机器学习与相关数学初步.avi │ ├<(02)数理统计与参数估计> │ │ ├(2)数理统计与参数估计.avi │ │ └(2)数理统计与参数估计.pdf │ ├<(03)矩阵分析与应用> │ │ ├(3)矩阵分析与应用.avi │ │ └(3)矩阵分析与应用.pdf │ ├<(04)凸优化初步> │ │ ├(4)凸优化初步.avi │ │ └(4)凸优化初步.pdf │ ├<(05)回归分析与工程应用> │ │ ├(5)回归分析与工程应用.avi │ │ ├<课件和数据及代码> │ │ │ ├4月班第5课课件：回归及工程应用经验.pdf │ │ │ ├data1.txt │ │ │ ├data2.txt │ │ │ ├logistic_regression_example.ipynb │ │ │ ├Untitled.ipynb │ │ │ ├<.ipynb_checkpoints> │ │ │ │ ├logistic_regression_example-checkpoint.ipynb │ │ │ │ └Untitled-checkpoint.ipynb │ ├<(06)特征工程> │ │ ├(6)特征工程.avi │ │ ├<课件与数据及代码> │ │ │ ├4月班第6课课件：特征工程.pdf │ │ │ ├feature_engineering_example.ipynb │ │ │ └kaggle_bike_competition_train.csv │ ├<(07)工作流程与模型调优> │ │ ├(7)工作流程与模型调优.avi │ │ └(7)工作流程与模型调优.zip │ ├<(08)最大熵模型与EM算法> │ │ ├(8)最大熵模型与EM算法.avi │ │ └(8)最大熵模型与EM算法.pdf │ ├<(09)推荐系统与应用> │ │ ├(9)推荐系统与应用.avi │ │ ├<(9)推荐系统与应用> │ │ │ ├4月机器学习班第9课–推荐系统.pdf │ │ │ ├CF&&MF recommendation system.zip │ │ │ └Reccomendation System Examples.ipynb │ ├<(10)聚类算法与应用> │ │ ├(10)聚类算法与应用.avi │ │ └(10)聚类算法与应用.pdf │ ├<(11)决策树随机森林和adaboost> │ │ ├(11)决策树随机森林adaboost.avi │ │ ├(11)决策树随机森林adaboost.pdf │ │ ├<代码> │ │ │ ├randomforests.py │ │ │ ├randomforests.pyc │ │ │ ├samtrain.csv │ │ │ ├samval.csv │ │ │ ├随机森林.ipynb │ │ │ ├<.ipynb_checkpoints> │ │ │ │ └随机森林-checkpoint.ipynb │ ├<(12)SVM> │ │ ├(12)SVM.avi │ │ ├(12)SVM.pdf │ │ ├(12)支持向量机.ipynb │ │ ├<(补充材料1)SVM补充视频> │ │ │ └补充SVM视频下载地址.txt │ │ ├<(补充材料2)SVM的Python程序代码> │ │ │ └sklearnExample.py │ ├<(13)贝叶斯方法> │ │ ├(13)贝叶斯方法.avi │ │ ├(13)贝叶斯方法.pdf │ │ └naive_bayes-master.zip │ ├<(14)主题模型> │ │ ├(14)主题模型.avi │ │ ├(14)主题模型.pdf │ │ ├(补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf │ │ ├(补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models – an empirical study of PLSA and LDA.pdf │ │ └LDAClassify.zip │ ├<(15)贝叶斯推理采样与变分> │ │ ├(15)贝叶斯推理采样变分方法.avi │ │ ├(15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf │ │ └gibbsGauss.py │ ├<(16)人工神经网络> │ │ ├(16)人工神经网络.avi │ │ ├(16)人工神经网络.pdf │ │ └Lesson_16_Neural_network_example.ipynb │ ├<(17)卷积神经网络> │ │ ├(17)卷积神经网络.avi │ │ └(17)卷积神经网络.pdf │ ├<(18)循环神经网络与LSTM> │ │ ├(18)循环神经网络和LSTM.avi │ │ └(18)循环神经网络与LSTM.pdf │ ├<(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介> │ │ ├(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.avi │ │ └(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf │ ├<(20)贝叶斯网络和HMM> │ │ ├(20)贝叶斯网络和HMM.avi │ │ └(20)贝叶斯网络和HMM.pdf │ ├<(额外补充)词嵌入word embedding> │ │ ├(额外补充)词嵌入word embedding.avi │ │ └(额外补充)词嵌入原理及应用简介.pdf

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