机器学习 -移花宫 -武林禁地，闲人禁止入内

清华大学：机器学习（余凯、张潼）

10-optimization in machinelearning (tong).mp4 295.3 MB
04-linear classification (kai).mp4 267.9 MB
07-model combination (tong).mp4 264.4 MB
13-introduction to graphicalmodels (kai).mp4 261.2 MB
16-transfer learning and semisupervised lear....mp4 260.7 MB
19-learning on the web (tong).mp4 259.6 MB
03-overfitting and regularization(tong).mp4 255.3 MB
01-Introduction.mp4 250.9 MB
12-sparsity models (tong).mp4 249.4 MB
05-basis expansion and kernelmethods (kai).mp4 243.5 MB
09-overview of learning theory(tong).mp4 238.6 MB
02-linear model (tong).mp4 232.8 MB
15-feature learning and deeplearning (kai).mp4 232.2 MB
18-learning on images (kai).mp4 230.7 MB
14-structured learning (kai).mp4 223.4 MB
08-boosting and bagging (tong).mp4 219.9 MB
11-online learning (tong).mp4 217.9 MB
17-matrix factorization andrecommendations (....mp4 211.2 MB
06-model selection and evaluation(kai).mp4 142.2 MB
课件/lecture 18 learning on images (kai).pdf 43.9 MB

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斯坦福大学-机器学习-中英字幕

斯坦福大学-机器学习-中英字幕.torrent 29.1 kB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第5集] 生成学习算法 .mp4 160.4 MB
[第5集] 生成学习算法 .mp4 160.4 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4 181.7 MB
[第2集] 监督学习应用.梯度下降 .mp4 181.7 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第6集] 朴素贝叶斯算法 .mp4 202.1 MB
[第6集] 朴素贝叶斯算法 .mp4 202.1 MB
[第7集] 最优间隔分类器问题 .mp4 207.5 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第7集] 最优间隔分类器问题 .mp4 207.5 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第10集] 特征选择 .mp4 230.5 MB
[第10集] 特征选择 .mp4 230.5 MB
[第1集] 机器学习的动机与应用 .mp4 241.6 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第1集] 机器学习的动机与应用 .mp4 241.6 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第4集] 牛顿方法 .mp4 255.1 MB
[第4集] 牛顿方法 .mp4 255.1 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第3集] 欠拟合与过拟合的概念 .mp4 255.7 MB
[第3集] 欠拟合与过拟合的概念 .mp4 255.7 MB
[第11集] 贝叶斯统计正则化 .mp4 259.6 MB
斯坦福大学-机器学习-中英字幕/[第11集] 贝叶斯统计正则化 .mp4 259.6 MB
[第16集] 马尔可夫决策过程 .mp4 286.0 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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斯坦福大学-机器学习课程

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机器学习（龙星-清华）

机器学习（龙星-清华）/lecture03.pdf 132.2 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture11.pdf 137.5 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture10.pdf 143.0 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture07.pdf 151.2 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture08.pdf 155.9 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture09.pdf 168.6 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture19.pdf 185.5 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture02.pdf 468.3 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture06.pdf 696.8 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture14.pdf 809.9 kB
机器学习（龙星-清华）/lecture04.pdf 1.1 MB
机器学习（龙星-清华）/lecture05.pdf 1.9 MB
机器学习（龙星-清华）/lecture12.pdf 2.0 MB
机器学习（龙星-清华）/lecture13.pdf 2.3 MB
机器学习（龙星-清华）/lecture17.pdf 3.8 MB
机器学习（龙星-清华）/lecture16.pdf 6.5 MB
机器学习（龙星-清华）/lecture15.pdf 11.7 MB
机器学习（龙星-清华）/lecture01.pdf 16.3 MB
机器学习（龙星-清华）/lecture18.pdf 43.9 MB
机器学习（龙星-清华）/Lecture06.mp4 142.2 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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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

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/资料/Python文本分析/[www.17zixueba.com]搜狗新闻语料/test.txt 19.2 MB
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/资料/Python文本分析/[www.17zixueba.com]搜狗新闻语料/val.txt 9.9 MB
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/资料/Python文本分析/[www.17zixueba.com]Python文本分析.pdf 534.8 kB
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/资料/Python文本分析/[www.17zixueba.com]贝叶斯算法.pdf 518.7 kB
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/资料/Python文本分析/Python文本分析.zip 20.3 MB
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/资料/Python时间序列/[www.17zixueba.com]时间序列分析.pdf 785.6 kB
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/资料/word2vec/[www.17zixueba.com]word2vec.pdf 2.4 MB
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/资料/word2vec/Gensim-代码.zip 4.8 MB
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/资料/word2vec/tensorflow-word2vec.zip 1.9 MB
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/资料/唐宇迪-Tensorflow课程/imagenet-vgg-verydeep-19.mat 576.0 MB
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/资料/唐宇迪-Tensorflow课程/mnist.zip 11.6 MB
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/资料/唐宇迪-Tensorflow课程/tensorflow.pptx 811.9 kB
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/资料/唐宇迪-Tensorflow课程/tensorflow代码.zip 2.2 MB
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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/资料/唐宇迪-Tensorflow课程/验证码识别.zip 164.5 MB
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/资料/推荐系统/[www.17zixueba.com]推荐系统.pdf 2.2 MB
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/资料/推荐系统/推荐系统.zip 20.5 MB
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/资料/泰坦尼克船员获救/taitannike.ipynb 48.1 kB
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/资料/泰坦尼克船员获救/test.csv 28.6 kB
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/资料/泰坦尼克船员获救/titanic_train.csv 61.2 kB

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浙江大学-研究生机器学习课程-

24.机器学习课程-24.人工神经网络—后向传播算法.mp4 1.0 GB
50.机器学习课程 50 隐含马尔科夫过程.mp4 880.2 MB
12.机器学习课程-12.支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问.mp4 498.5 MB
20.机器学习课程-20.人工神经网络 – 感知器算法.mp4 452.9 MB
28.机器学习课程 28 深度学习卷积神经网络LeNet.qsv..mp4 390.9 MB
38.机器学习课程-38.特征提取 – 主成分分析（PCA）.mp4 372.2 MB
35.机器学习课程-35.强化学习Q-learningl.mp4 345.9 MB
7.机器学习课程（七）支持向量机（线性模型）数学描述.mp4 318.7 MB
45.机器学习课程-45.EM算法（高斯混合模型和K-均值算法）.mp4 316.2 MB
39.机器学习课程-39.特征选择 – 自适应提升（AdaBoost）.mp4 300.6 MB
11.机器学习课程-11.支持向量机（非线性模型）原问题和对偶问题..mp4 270.4 MB
48.机器学习课程-48.EM算法（收敛性证明）.mp4 261.1 MB
10.机器学习课程-10.支持向量机（非线性模型）低维到高维映射..mp4 245.0 MB
25.机器学习课程-25.人工神经网络 – 参数设置.mp4 236.9 MB
51.机器学习课程 51 大词汇量连续语音识别介绍.mp4 223.8 MB
43.机器学习课程-43.概率密度估计 – 高斯密度函数.mp4 203.5 MB
6.机器学习课程（六）支持向量机（线性模型）问题.mp4 171.4 MB
40.机器学习课程-40.目标检测（RCNN和FCN）.mp4 169.3 MB
17.机器学习课程-17.ROC曲线.mp4 168.4 MB
52.机器学习课程 52循环神经网络（RNN）和LSTM.mp4 158.4 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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机器学习理论研究

课程ppt/19_20_神经网络.pdf 6.6 MB
课程ppt/凸优化_CN.pdf 6.3 MB
课程ppt/凸优化_EN.pdf 5.8 MB
课程ppt/11.聚类.pdf 5.7 MB
课程ppt/16.采样_更新.pdf 4.8 MB
课程ppt/12.提升.pdf 4.2 MB
课程ppt/1.1微积分与概率论.pdf 4.1 MB
课程ppt/1.微积分与概率论原.pdf 3.8 MB
课程ppt/4.凸优化.pdf 3.8 MB
课程ppt/13.贝叶斯网络.pdf 3.8 MB
课程ppt/5.1回归.pdf 3.2 MB
课程ppt/6.1梯度下降和拟牛顿.pdf 3.0 MB
课程ppt/探秘2016校招笔试面试.pdf 2.7 MB
课程ppt/17.HMM.pdf 2.5 MB
课程ppt/9.1svm.pdf 2.4 MB
课程ppt/15.主题模型.pdf 2.3 MB
课程ppt/3.1矩阵运算.pdf 2.3 MB
课程ppt/14.EM.pdf 2.0 MB
课程ppt/18.条件随机场.pdf 1.6 MB
课程ppt/7.1最大熵模型.pdf 1.5 MB

[磁力链接] 添加时间:2017-02-15 大小:30.9 GB 最近下载:2025-05-14 热度:422

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
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-s003.vmdk 3.0 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-s005.vmdk 1.4 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-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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人工智能AI深度学习机器学习视频教程和源码17套

01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时1课程介绍（主题与大纲.flv 78.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时2AI时代首选Python.flv 20.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时3Python我该怎么学.flv 11.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时4人工智能的核心-机器学习.flv 22.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时5机器学习怎么学？.mp4 27.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/课时6算法推导与案例.mp4 28.7 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时10Numpy基础结构.mp4 40.3 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时11Numpy矩阵基础.mp4 25.2 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时12Numpy常用函数.mp4 52.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时13矩阵常用操作.mp4 38.8 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时14不同复制操作对比.mp4 40.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv 107.8 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时8课程数据，代码，PPT.txt 50 Bytes
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/02Python科学计算库-Numpy/课时9科学计算库Numpy.mp4 51.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时15Pandas数据读取.mp4 76.3 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时16Pandas索引与计算.mp4 59.2 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时17Pandas数据预处理实例.mp4 60.9 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时18Pandas常用预处理方法.mp4 46.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时19Pandas自定义函数.mp4 43.1 MB
01.python数据分析与机器学习实战/视频课程/03python数据分析处理库-Pandas/课时20Series结构.mp4 88.4 MB

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2016年5月大数据实战教程(包含机器学习和实战项目)

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day04.zip 2.0 GB
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day05.zip 2.0 GB
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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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机器学习基石

机器学习基石/homeworks/Homework #1/panbieshi.m 114 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #4/w_reg.m 180 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/一些指令.txt 219 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/error_date.m 249 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/PLA_v1.m 404 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw7.m 417 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/PLA_v3.m 445 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw9.m 612 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/test20.m 633 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #2/test20.m 633 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw3_Ein_d.m 784 Bytes
机器学习基石/homeworks/Homework #1/PLA_v2.m 1.0 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw13.m 1.0 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw18.m 1.1 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #1/Pocket.m 1.5 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #4/HW4_15.m 1.5 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/hw14.m 1.6 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #4/HW4_13.m 1.6 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #2/draft2.m 2.0 kB
机器学习基石/homeworks/Homework #3/ML/draft2.m 2.0 kB

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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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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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深度学习基础介绍机器学习

2 课程介绍机器学习介绍下.mp4 22.3 MB
26 Hierarchical clustering 层次聚类.mp4 57.9 MB
12 神经网络算法应用下.mp4 60.4 MB
21 支持向量机SVM算法下.mp4 61.5 MB
17 非线性回归 Logistic Regression.mp4 62.3 MB
13 简单线性回归上.mp4 67.9 MB
7 最邻近规则分类KNN算法.mp4 68.0 MB
15 多元线性回归.mp4 68.4 MB
24 Kmeans算法.mp4 72.2 MB
10 支持向量机SVM上应用.mp4 74.5 MB
9 支持向量机SVM上.mp4 75.3 MB
22 回归中的相关度和决定系数.mp4 76.6 MB
23 回归中的相关性和R平方值应用.mp4 86.9 MB
1 课程介绍机器学习介绍上.mp4 87.7 MB
14 简单线性回归下.mp4 90.6 MB
5 决策树算法.mp4 95.2 MB
4 基本概念.mp4 97.0 MB
3 深度学习介绍.mp4 101.7 MB
20 支持向量机SVM算法下应用.mp4 101.7 MB
8 最邻近规则KNN分类应用.mp4 102.6 MB

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[机器学习与图像视频分析-19]-中科院.iso

[机器学习与图像视频分析-19]-中科院.iso 1.0 GB

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2014斯坦福大学机器学习mkv视频

1 - 1 - Welcome (7 min).mkv 12.3 MB
1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv 9.7 MB
1 - 3 - Supervised Learning (12 min).mkv 13.9 MB
1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv 17.2 MB
10 - 1 - Deciding What to Try Next (6 min).mkv 7.1 MB
10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv 8.8 MB
10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets (12 min).mkv 15.6 MB
10 - 4 - Diagnosing Bias vs. Variance (8 min).mkv 9.3 MB
10 - 5 - Regularization and Bias_Variance (11 min).mkv 13.0 MB
10 - 6 - Learning Curves (12 min).mkv 13.4 MB
10 - 7 - Deciding What to Do Next Revisited (7 min).mkv 8.5 MB
11 - 1 - Prioritizing What to Work On (10 min).mkv 11.6 MB
11 - 2 - Error Analysis (13 min).mkv 16.0 MB
11 - 3 - Error Metrics for Skewed Classes (12 min).mkv 13.7 MB
11 - 4 - Trading Off Precision and Recall (14 min).mkv 16.5 MB
11 - 5 - Data For Machine Learning (11 min).mkv 13.3 MB
12 - 1 - Optimization Objective (15 min).mkv 17.2 MB
12 - 2 - Large Margin Intuition (11 min).mkv 12.2 MB
12 - 3 - Mathematics Behind Large Margin Classification (Optional) (20 min).mkv 22.6 MB
12 - 4 - Kernels I (16 min).mkv 18.2 MB

[磁力链接] 添加时间:2017-06-09 大小:2.3 GB 最近下载:2024-01-05 热度:38