贪心学院-机器学习算法模型推导及项目实战夸克网盘下载

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贪心学院-机器学习算法模型推导及项目实战 12.3GB

第3节 线性回归与逻辑回归 475.6MB

QA.mp4 276.8MB

线性回归2.mp4 59.8MB

线性回归1.mp4 38.1MB

逻辑回归2.mp4 67.3MB

逻辑回归1.mp4 33.6MB

第2节 K-NN 最近邻 1.4GB

2.2欧式距离以及KNN实现【】.mp4 383.4MB

2.3KNN的决策边界【】.mp4 254.2MB

2.4通过交叉验证选择K【】.mp4 112.4MB

2.5特征缩放【】.mp4 26.5MB

2.7KNN的延伸内容（Optional）【】.mp4 160.4MB

2.1KNN介绍【】.mp4 270.7MB

2.6二手车估价案例【】.mp4 255.9MB

第9节 Boosting 1.5GB

9.3使用泰勒级数近似目标函数【】.mp4 422.3MB

9.1XGBoost【】.mp4 170.3MB

9.2训练模型【】.mp4 237.0MB

9.4新的目标函数【】.mp4 292.9MB

9.5寻找最好的Split【】.mp4 365.1MB

第8节 矩阵分解 849.3MB

8.2矩阵分解推荐系统.代码演示.1【】.mp4 23.4MB

8.3矩阵分解推荐系统.代码演示.2【】.mp4 570.2MB

8.1Recommender【】.mp4 255.7MB

第1节 机器学习介绍 368.3MB

1.4案例：通过广告投放预测产品销量【】.mp4 247.6MB

1.1机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系【】.mp4 38.6MB

1.2分类、回归和聚类的理论【】.mp4 33.7MB

1.3机器学习的流程 数据预处理【】.mp4 48.4MB

第6节 决策树与随机森林 2.1GB

6.2决策树02【】.mp4 518.4MB

6.3随机森林01【】.mp4 593.3MB

6.1决策树01【】.mp4 416.1MB

6.4随机森林02【】.mp4 421.2MB

6.5随机森林03【】.mp4 162.5MB

第10节 主题模型 1.3GB

10.1主题模型.mp4 378.1MB

10.4计算模型的参数【】.mp4 526.6MB

10.2MLEvsMAPvsBayesian【】.mp4 218.1MB

10.3从生成的角度来看LDA【】.mp4 252.3MB

机器学习课件及代码 62.6MB

Machine-Learning-master.exe 62.6MB

第5节 SVM支持向量机 1.4GB

5.2SVM-02【】.mp4 97.2MB

5.1SVM-01【】.mp4 649.4MB

5.3SVM-03【】.mp4 253.4MB

5.4SVM-04【】.mp4 416.3MB

第4节 朴素贝叶斯 1.5GB

4.2垃圾邮件分类-01【】.mp4 234.3MB

4.4手推一个完整的例子【】.mp4 399.4MB

4.1朴素贝叶斯的核心思想【】.mp4 49.2MB

4.7Extensions【】.mp4 60.8MB

4.5文本表示-01【】.mp4 101.2MB

4.6文本表示-02【】.mp4 275.5MB

4.3垃圾邮件分类-02【】.mp4 403.1MB

第7节 K-means 1.4GB

7.1聚类分析【】.mp4 86.1MB

7.6kmeans的目标函数【】.mp4 244.3MB

7.5kmeans案例【】.mp4 366.0MB

7.4kmeans的实现【】.mp4 248.9MB

7.8其他聚类算法及问答【】.mp4 128.6MB

7.3kmeans算法过程及特性【】.mp4 127.7MB

7.2kmeans算法【】.mp4 145.7MB

7.7K值如何选择【】.mp4 128.6MB