七月4月机器学习算法班

教程詳情

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教程目錄：
├─(01)機器學習與相關數學初步
│ (1)機器學習與相關數學初步.avi
│ (1)機器學習初步與微積分概率論.pdf
│
├─(02)數理統計與參數估計
│ (2)數理統計與參數估計.avi
│ (2)數理統計與參數估計.pdf
│
├─(03)矩陣分析與應用
│ (3)矩陣分析與應用.avi
│ (3)矩陣分析與應用.pdf
│
├─(04)凸優化初步
│ (4)凸優化初步.avi
│ (4)凸優化初步.pdf
│
├─(05)回歸分析與工程應用
│ │ (5)回歸分析與工程應用.avi
│ │
│ └─課件和數據及代碼
│ │ 4月班第5課課件：回歸及工程應用經驗.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
│ │
│ └─課件與數據及代碼
│ 4月班第6課課件：特征工程.pdf
│ feature_engineering_example.ipynb
│ kaggle_bike_competition_train.csv
│
├─(07)工作流程與模型調優
│ (7)工作流程與模型調優.avi
│ (7)工作流程與模型調優.zip
│
├─(08)最大熵模型與EM算法
│ (8)最大熵模型與EM算法.avi
│ (8)最大熵模型與EM算法.pdf
│
├─(09)推薦系統與應用
│ │ (9)推薦系統與應用.avi
│ │
│ └─(9)推薦系統與應用
│ 4月機器學習班第9課--推薦系統.pdf
│ CF&&MF recommendation system.zip
│ Reccomendation System Examples.ipynb
│
├─(10)聚類算法與應用
│ (10)聚類算法與應用.avi
│ (10)聚類算法與應用.pdf
│
├─(11)決策樹随機森林和adaboost
│ │ (11)決策樹随機森林adaboost.avi
│ │ (11)決策樹随機森林adaboost.pdf
│ │
│ └─代碼
│ │ randomforests.py
│ │ randomforests.pyc
│ │ samtrain.csv
│ │ samval.csv
│ │ 随機森林.ipynb
│ │
│ └─.ipynb_checkpoints
│ 随機森林-checkpoint.ipynb
│
├─(12)SVM
│ │ (12)SVM.avi
│ │ (12)SVM.pdf
│ │ (12)支持向量機.ipynb
│ │
│ ├─(補充材料1)SVM補充視頻
│ │ 補充SVM視頻下載地址.txt
│ │
│ └─(補充材料2)SVM的Python程序代碼
│ sklearnExample.py
│
├─(13)貝葉斯方法
│ (13)貝葉斯方法.avi
│ (13)貝葉斯方法.pdf
│ naive_bayes-master.zip
│
├─(14)主題模型
│ (14)主題模型.avi
│ (14)主題模型.pdf
│ (補充閱讀材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
│ (補充閱讀材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf
│ LDAClassify.zip
│
├─(15)貝葉斯推理采樣與變分
│ (15)貝葉斯推理-采樣與變分簡介.pdf
│ (15)貝葉斯推理采樣變分方法.avi
│ gibbsGauss.py
│
├─(16)人工神經網絡
│ (16)人工神經網絡.avi
│ (16)人工神經網絡.pdf
│ Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
│
├─(17)卷積神經網絡
│ (17)卷積神經網絡.avi
│ (17)卷積神經網絡.pdf
│
├─(18)循環神經網絡與LSTM
│ (18)循環神經網絡與LSTM.pdf
│ (18)循環神經網絡和LSTM.avi
│
├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 簡介
│ (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 簡介.avi
│ (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 簡介.pdf
│
├─(20)貝葉斯網絡和HMM
│ (20)貝葉斯網絡和HMM.avi
│ (20)貝葉斯網絡和HMM.pdf
│
└─(額外補充)詞嵌入word embedding
(額外補充)詞嵌入word embedding.avi
(額外補充)詞嵌入原理及應用簡介.pdf