机器学习 -移花宫 -武林禁地，闲人禁止入内

2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课压缩

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Python3入门机器学习经典算法与应用

第8章多项式回归与模型泛化/8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 233.4 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-3 训练数据集，测试数据集.mp4 223.7 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-5 超参数.mp4 217.3 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装.mp4 216.3 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 216.0 MB
第6章梯度下降法/6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 213.2 MB
第9章逻辑回归/9-5 决策边界.mp4 202.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4 199.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4 198.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4 197.2 MB
第6章梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4 194.4 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4 194.3 MB
第5章线性回归法/5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4 192.2 MB
第8章多项式回归与模型泛化/8-8 模型泛化与岭回归.mp4 189.0 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4 187.3 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-4 分类准确度.mp4 183.3 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 180.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4 177.4 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-5 高维数据映射为低维数据.mp4 176.8 MB
第4章最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4 176.2 MB

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林轩田-机器学习技法

P53 13-4 Deep Learning -- Principal Component Analysis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 45.4 MB
P50 13-1 Deep Learning -- Deep Neural Network @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 43.7 MB
P10 3-1 Kernel Support Vector Machine -- Kernel Trick @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 41.1 MB
P46 12-1 Neural Network -- Motivation @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 39.6 MB
P26 7-1 Blending and Bagging -- Motivation of Aggregation @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 39.3 MB
P34 9-1 Decision Tree -- Decision Tree Hypothesis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 38.6 MB
P43 11-2 Gradient Boosted Decision Tree -- Optimization of AdaBoost @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 37.9 MB
P3 1-3 Linear SVM -- Standard Large-Margin Problem @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 37.8 MB
P6 2-1 Dual Support Vector Machine -- Motivation of Dual SVM @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 35.7 MB
P40 10-3 Random Forest -- Feature Selection @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 35.2 MB
P62 16-1 Finale -- Feature Exploitation Techniques @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 34.7 MB
P27 7-2 Blending and Bagging -- Uniform Blending @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 34.6 MB
P7 2-2 Dual Support Vector Machine -- Largange Dual SVM @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 33.5 MB
P49 12-4 Neural Network -- Optimization and Regularization @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 33.0 MB
P23 6-2 Support Vector Regression -- Support Vector Regression Primal @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 32.8 MB
P48 12-3 Neural Network -- Neural Network Learning @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 32.3 MB
P22 6-1 Support Vector Regression -- Kernel Ridge Regression @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 31.7 MB
P58 15-1 Matrix Factorization -- Linear Network Hypothesis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 31.1 MB
P28 7-3 Blending and Bagging -- Linear and Any Blending @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 30.9 MB
P42 11-1 Gradient Boosted Decision Tree -- AdaBoost Decision Tree @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4 30.7 MB

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吴恩达机器学习.iso

吴恩达机器学习.iso 15.5 GB

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第20天spark机器学习

spark-推荐系统2.wmv 72.1 MB
spark-推荐系统1.wmv 67.4 MB
spark库介绍.wmv 53.2 MB
spark作业.wmv 49.1 MB
作业.wmv 27.5 MB
spark-DataFrame的基本介绍与创建.wmv 27.2 MB
spark作业讲解.wmv 23.7 MB
spark-DataFrame常用属性和方法.wmv 19.8 MB

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机器学习第八天价值

27晚上/晚3.Adaboost算法的例子学习.itheima 234.9 MB
27下午/8.Bagging算法图解.itheima 197.8 MB
27上午/1.昨日回顾.itheima 186.2 MB
27下午/9.Bagging算法知识点总结.itheima 172.1 MB
27上午/5.分类决策树的案例(Gini系数求解).itheima 163.1 MB
27晚上/晚8：KNN代码实战.itheima 155.7 MB
27晚上/晚7：KNN算法详解（三要素）.itheima 140.5 MB
27下午/2.泰坦尼克号问题的数据探索.itheima 135.2 MB
27上午/2.理解回归树.itheima 129.3 MB
27下午/4.泰坦尼克号对类别型数据的处理.itheima 120.1 MB
27上午/4.分类树的建树过程.itheima 118.5 MB
27晚上/晚2：AdaBoost算法详解.itheima 113.9 MB
27下午/6.保存模型并进行测试.itheima 101.2 MB
27上午/9.随机森林算法思想.itheima 91.2 MB
27晚上/晚6：KNN入门.itheima 89.9 MB
27下午/1.随机森林API.itheima 89.8 MB
27下午/7.集成学习算法简介.itheima 84.9 MB
27晚上/晚5：代码实战.itheima 82.7 MB
27下午/3.泰坦尼克号问题缺失值填充.itheima 74.1 MB
27上午/8.集成学习方法总结.itheima 73.4 MB

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机器学习01

机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/人脸识别-卧虎藏龙.avi 269.9 MB
机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/挑战不可能-狗脸识别1.flv 147.5 MB
机器学习转码视频/03.机器学习引入--大数据架构详解.itheima 147.3 MB
机器学习转码视频/11.机器学习入门--人工智能应用场景浅析.itheima 134.0 MB
机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.机器学习引入技术/无人机-物流无人机快递等-机器学习-杆的平衡学习过程.mp4 117.7 MB
机器学习转码视频/24.机器学习入门--监督学习详解.itheima 104.8 MB
机器学习转码视频/29.机器学习入门--手写体识别分析和代码演示.itheima 104.5 MB
机器学习转码视频/09机器学习引入--机器学习简单了解及应用场景.itheima 103.1 MB
机器学习转码视频/19.机器学习入门--机器学习概念2.itheima 95.0 MB
机器学习转码视频/05.机器学习引入--机器学习架构解释(以推荐系统为例).itheima 92.0 MB
机器学习转码视频/13.机器学习入门--人工智能、机器学习和深度学习的关系.itheima 91.1 MB
机器学习转码视频/18.机器学习入门--机器学习概念1.itheima 89.8 MB
机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/艾利克斯VS小度脑力新皇跨代识别助被拐儿童回家 170407 最强大脑_标清.mp4 86.6 MB
机器学习转码视频/12.机器学习入门--人工智能三次浪潮和发展.itheima 77.2 MB
机器学习转码视频/26.机器学习入门--半监督学习详解(了解).itheima 75.3 MB
机器学习和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.机器学习引入技术/百度杰作-“小度”横空出世，最强大脑名人堂能否完美PK“人机大战”。_标清.mp4 72.2 MB
机器学习转码视频/16.机器学习入门--基于规则的学习和基于模型的学习区别和联系.itheima 70.7 MB
机器学习转码视频/27.机器学习入门--强化学习详解(了解).itheima 70.7 MB
机器学习转码视频/21.机器学习入门--引出分类和回归问题.itheima 70.6 MB
机器学习转码视频/06.机器学习引入--究竟大数据时代究竟改变了什么.itheima 70.1 MB

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3期机器学习预料

开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/虚拟机安装包及ubuntu16.04/ubuntu-16.04/ubuntu-16.04/ubuntu16.04-s001.vmdk 4.0 GB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/虚拟机安装包及ubuntu16.04/ubuntu-16.04/ubuntu-16.04/ubuntu16.04-s002.vmdk 3.6 GB
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开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/虚拟机安装包及ubuntu16.04/ubuntu-16.04/ubuntu-16.04/ubuntu16.04-s004.vmdk 813.8 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 550.8 MB
开课前提供上课必备资料/1.云计算大数据-机器学习部分/day03/安装文档/4.Anaconda安装（参考第一天课件）/Anaconda3-4.2.0-py35-Windows-x86_64.exe 410.4 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/机器学习所需要的软件包/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe 410.4 MB
开课前提供上课必备资料/1.云计算大数据-机器学习部分/day03/安装文档/4.Anaconda安装（参考第一天课件）/Anaconda2-4.1.1-py27-Windows-x86_64.exe 357.8 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/机器学习所需要的软件包/Anaconda2-4.1.1-Windows-x86_64.exe 357.8 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/虚拟机安装包及ubuntu16.04/VMware/VMwareworkstation_full_12.1.0.2487.1453173744.exe 307.5 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/pycharm-community-2017.3.2.tar.gz 279.7 MB
开课前提供上课必备资料/1.云计算大数据-机器学习部分/day03/安装文档/5.pycharm安装及文档/pycharm-community-2016.3.1.exe 187.7 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/机器学习所需要的软件包/pycharm-community-2016.3.1.exe 187.7 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/机器学习所需要的软件包/jdk-7u71-windows-x64[64位].exe 135.8 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/机器学习所需要的软件包/scala-2.12.0.msi 123.2 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/机器学习所需要的软件包/R/RStudio-1.0.136.exe 85.9 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/机器学习所需要的软件包/R/R-3.2.3(安装环境）-win.exe 65.4 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/机器学习所需要的软件包/weka-3-9-0-x64.exe 50.1 MB
开课前提供上课必备资料/2.虚拟机安装包及ubuntu16.04（开课前发给学员）/虚拟机安装包及ubuntu16.04/ubuntu-16.04/ubuntu-16.04/autoinst.iso 48.5 MB

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10、机器学习第十天+项目+总结

机器学习第10天和项目/人才流失模型/上午视频/2.推荐系统业务增强.itheima 366.7 MB
机器学习第10天和项目/机器学习第10天/05.CTR点击率预估实战.itheima 360.8 MB
机器学习十天总结.avi 318.7 MB
机器学习第10天和项目/机器学习第10天/07.SVM模型-实战.itheima 290.2 MB
机器学习第10天和项目/机器学习第10天/06.SVM模型-完全线性可分支持向量机.itheima 269.1 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/下午视频/3.业务数据可视化展示.itheima 233.2 MB
机器学习第10天和项目/机器学习第10天/03.算法基础-LR算法详解.itheima 229.7 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/下午视频/4.人才流失模型数据探索分析.itheima 219.9 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚2：过采样技术详解.itheima 189.2 MB
机器学习第10天和项目/机器学习第10天/01.算法基础-昨日回顾.itheima 177.3 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/下午视频/7.labelencodewr和onehotencoder.itheima 158.6 MB
机器学习第10天和项目/机器学习第10天/04.算法基础-LR推导学习.itheima 134.7 MB
机器学习第10天和项目/机器学习第10天/02.算法基础-LR前置知识.itheima 128.6 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/上午视频/1.昨日回顾和今日重点.itheima 124.6 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/上午视频/3.人才流失模型项目介绍.itheima 123.1 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/下午视频/8.整合所有特征数据.itheima 113.6 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚5：项目总结.itheima 111.0 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚3：欠采样技术详解.itheima 109.0 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/下午视频/9.使用GBDT和LR算法训练模型并预测.itheima 92.4 MB
机器学习第10天和项目/人才流失模型/下午视频/5.特征选择和特征数据筛选.itheima 90.6 MB

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机器学习

虚拟机安装包以及注册机/CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso 4.5 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/16.采样.mp4 3.4 GB
第03阶段-算法基础提高篇-1-机器学习算法基础班-10课-16G/视频/09.贪心法和动态规划.mp4 2.8 GB
第03阶段-算法基础提高篇-4-机器学习深度学习之算法图论概率分治-16G/9.贪心法和动态规划.mp4 2.8 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/15.主题模型.mp4 2.7 GB
第03阶段-算法基础提高篇-2-机器学习算法强化班-10课-17.5G/10.面试精讲.mp4 2.5 GB
第02阶段-高等数学篇-1-机器学习基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G/视频教程/13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）/13 主题模型.mp4 2.5 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/14.EM算法重制完整版.mp4 2.4 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/13.贝叶斯网络.mp4 2.3 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/11.聚类.mp4 2.3 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/1.微积分和概率论.mp4 2.2 GB
第03阶段-算法基础提高篇-2-机器学习算法强化班-10课-17.5G/1.链表栈队列.mp4 2.1 GB
第03阶段-算法基础提高篇-2-机器学习算法强化班-10课-17.5G/2.字符串.mp4 2.1 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/2.数理统计与参数估计.mp4 2.1 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/10.降维.mp4 2.0 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/3.矩阵运算.mp4 2.0 GB
第04阶段-机器学习深度学习篇-2-机器学习实战班视频教程-22课-36G/4.凸优化.mp4 2.0 GB
第03阶段-算法基础提高篇-1-机器学习算法基础班-10课-16G/视频/03.数组.mp4 2.0 GB
第03阶段-算法基础提高篇-4-机器学习深度学习之算法图论概率分治-16G/03.数组.mp4 2.0 GB
第02阶段-高等数学篇-1-机器学习基础班数学、算法、微积分、概率论-20课-31G/视频教程/04 广义线性回归和对偶优化/04 广义线性回归和对偶优化.mp4 2.0 GB

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