贪心学院-机器学习算法模型推导及项目实战

 贪心学院-机器学习算法模型推导及项目实战
   机器学习课件及代码
   第5节 SVM支持向量机
   第2节 K-NN 最近邻
   第10节 主题模型
   第9节 Boosting
   第7节 K-means
   第3节 线性回归与逻辑回归
   第4节 朴素贝叶斯
   第8节 矩阵分解
   第6节 决策树与随机森林
   第1节 机器学习介绍
     Machine-Learning-master.exe
     2.7KNN的延伸内容（Optional）.mp4
     2.6二手车估价案例.mp4
     2.1KNN介绍.mp4
     2.3KNN的决策边界.mp4
     2.2欧式距离以及KNN实现.mp4
     2.5特征缩放.mp4
     2.4通过交叉验证选择K.mp4
     10.3从生成的角度来看LDA.mp4
     10.4计算模型的参数.mp4
     10.2MLEvsMAPvsBayesian.mp4
     10.1主题模型.mp4
     5.2SVM-02.mp4
     5.4SVM-04.mp4
     5.3SVM-03.mp4
     5.1SVM-01.mp4
     逻辑回归2.mp4
     QA.mp4
     线性回归2.mp4
     逻辑回归1.mp4
     线性回归1.mp4
     7.8其他聚类算法及问答.mp4
     7.7K值如何选择.mp4
     7.4kmeans的实现.mp4
     7.6kmeans的目标函数.mp4
     7.3kmeans算法过程及特性.mp4
     7.5kmeans案例.mp4
     7.2kmeans算法.mp4
     7.1聚类分析.mp4
     4.1朴素贝叶斯的核心思想.mp4
     4.3垃圾邮件分类-02.mp4
     4.7Extensions.mp4
     4.2垃圾邮件分类-01.mp4
     4.6文本表示-02.mp4
     4.5文本表示-01.mp4
     4.4手推一个完整的例子.mp4
     9.5寻找最好的Split.mp4
     9.3使用泰勒级数近似目标函数.mp4
     9.2训练模型.mp4
     9.4新的目标函数.mp4
     9.1XGBoost.mp4
     8.3矩阵分解推荐系统.代码演示.2.mp4
     8.2矩阵分解推荐系统.代码演示.1.mp4
     8.1Recommender.mp4
     6.1决策树01.mp4
     6.4随机森林02.mp4
     6.5随机森林03.mp4
     6.2决策树02.mp4
     6.3随机森林01.mp4
     1.2分类、回归和聚类的理论.mp4
     1.1机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系.mp4
     1.4案例：通过广告投放预测产品销量.mp4
     1.3机器学习的流程 数据预处理.mp4

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