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机器学习思维导图 8.7MB

机器学习（四）特征工程&模型评估-特征工程.png 156KB

机器学习（四）特征工程&模型评估-模型评估.png 263KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-集成学习1.png 310KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-集成学习.png 177KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-最近邻&贝叶斯.png 246KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-支持向量机SVM.png 362KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-基于规则的分类器.png 285KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-分类-基本概念.png 330KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-决策树2.png 195KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-决策树.png 259KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-人工神经网络ANN.png 165KB

机器学习（六）分类方法-理论篇-不平衡类&多类问题.png 163KB

机器学习（五）维归约-2.png 100KB

机器学习（五）维归约-1.png 181KB

机器学习（二）数据处理&相似、异性度量-相似异性度量.png 273KB

机器学习（二）数据处理&相似、异性度量-数据.png 235KB

机器学习（三）数学基础之「线性代数」-线性代数.png 137KB

机器学习（三）数学基础之「线性代数」-矩阵.png 209KB

机器学习（三）数学基础之「线性代数」-向量.png 126KB

机器学习（一）理论准备-基础背景2.png 89KB

机器学习（一）理论准备-基础背景1.png 114KB

如何高效学习-思维导图.png 310KB

机器学习统计基础 4.2MB

9-总体方差的统计推断.png 138KB

8-两总体均值& 比例的推断.png 159KB

7-假设检验.png 312KB

6-区间估计.png 146KB

5-抽样分布.png 174KB

4-概率分布.png 307KB

3-概率.png 176KB

2-描述性统计：数值方法.png 274KB

17-非参数方法.png 191KB

16-时间序列分析及预测.png 200KB

15-回归分析.png 267KB

14-多元回归.png 345KB

13-残差分析.png 214KB

12-简单线性回归.png 563KB

11-实验设计_方差分析.png 407KB

10-多个比率的比较_独立性_拟合优度检验.png 223KB

1-描述性统计： 「表格和图形法」.png 140KB

0-统计-导图概览.png 26KB