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『课程目录』:
├─day1
│ │ 01AI入门.pptx
│ │ 02K近邻.pptx
│ │ kdtree.py
│ │ knn.py
│ │ sk_learn_knn0.py
│ │
│ ├─demo
│ │ │ kdtree.py
│ │ │ knn.py
│ │ │ s.py
│ │ │ sk_learn_knn0.py
│ │ │ work
│ │ │
│ │ └─.idea
│ │ │ demo.iml
│ │ │ misc.xml
│ │ │ modules.xml
│ │ │ workspace.xml
│ │ │
│ │ ├─dictionaries
│ │ │ Thinkpad.xml
│ │ │
│ │ └─inspectionProfiles
│ └─video
│ 01机器学习入门.wmv
│ 02机器学习术语.wmv
│ 03评估方法.wmv
│ 04性能度量.wmv
│ 05knn原理.wmv
│ 06knn的实现.wmv
│ 07kd树.wmv
│ 08球树.wmv
│ 09sklearn的实现.wmv
│
├─day10
│ │ adult.data
│ │ adult.names
│ │ adult.test
│ │ xgboost_test.py
│ │ xgboost参数.docx
│ │ 机器学习分类综合案例.ipynb
│ │
│ └─.ipynb_checkpoints
│ 机器学习分类综合案例-checkpoint.ipynb
│
├─day2
│ │ 03线性回归.pptx
│ │ Batch_gradient_descent.py
│ │ gradient_descent.py
│ │ gradient_descent0.py
│ │ leaner_regression_t1.py
│ │ linear_regression_simple.py
│ │ Mini-batch_gradient_descent.py
│ │ sklearn_LinearRegression.py
│ │ Stochastic_gradient_descent.py
│ │
│ └─video
│ 01线性回归.wmv
│
├─day3
│ C4.5_1.wmv
│ ID3决策树-1.wmv
│ ID3决策树-2.wmv
│ 信息量入门1.wmv
│ 决策树入门.wmv
│ 机器学习Day3_笔记.docx
│ 机器学习课程Day3.pdf
│ 逻辑回归.wmv
│
├─day4
│ │ aaa.png
│ │ chaid.ipynb
│ │ Classification metrics.ipynb
│ │ data.csv
│ │ ddd.csv
│ │ tree.py
│ │
│ ├─.idea
│ │ │ day4.iml
│ │ │ misc.xml
│ │ │ modules.xml
│ │ │ workspace.xml
│ │ │
│ │ └─inspectionProfiles
│ └─.ipynb_checkpoints
│ chaid-checkpoint.ipynb
│ Classification metrics-checkpoint.ipynb
│
├─day5
│ └─0727
│ C4.5树.wmv
│ CART树.wmv
│ CHAID决策树.wmv
│ Day5笔记.docx
│ k-means.wmv
│ K-means教学视频.flv
│ 个案相似性的计算.wmv
│ 决策树总结.wmv
│ 机器学习课程Day5.pdf
│
├─day6
│ │ 分类算法案例.wmv
│ │ 机器学习课程Day3-10_v1.pptx
│ │ 聚类1.wmv
│ │ 聚类2.wmv
│ │ 聚类python1.wmv
│ │
│ └─codes_Day6
│ │ car.csv
│ │ car.png
│ │ car.py
│ │ car1.py
│ │ Classification metrics.ipynb
│ │ dbscan.py
│ │ get_data.ipynb
│ │ k-means.py
│ │ minibatchkmeans.py
│ │ preprocessing.ipynb
│ │
│ └─.idea
│ │ codes_Day6.iml
│ │ misc.xml
│ │ modules.xml
│ │ workspace.xml
│ │
│ └─inspectionProfiles
├─day7
│ │ GBDT初步.docx
│ │ Rec001.avi
│ │ Rec003.avi
│ │ Rec004.avi
│ │ Rec005.avi
│ │ RF,GBDT,XGBoost比较.docx
│ │ 机器学习课程Day5.pptx
│ │ 机器学习课程Day7.pdf
│ │
│ └─8.1
│ BoostedTree.pdf
│ Day_7笔记.docx
│ GBDT初步.docx
│ GBDT和XGBoost网址.txt
│ Rec007.avi
│ Rec008.avi
│ Rec009.avi
│ Rec010.avi
│ RF,GBDT,XGBoost比较.docx
│ 学习笔记0403.docx
│ 机器学习课程Day7.pdf
│
├─day8
│ │ data.csv
│ │ logistic_reg.py
│ │
│ ├─.idea
│ │ │ day8.iml
│ │ │ misc.xml
│ │ │ modules.xml
│ │ │ workspace.xml
│ │ │
│ │ └─inspectionProfiles
│ ├─ensemble
│ │ adaboost.py
│ │ bagging.py
│ │ ensemble_test.py
│ │ gbdt.py
│ │ random_forest.py
│ │
│ └─新建文件夹
│ │ Classification metrics.ipynb
│ │ data.csv
│ │ Feature selection.ipynb
│ │ Joblib持久化存储.ipynb
│ │ KMeans异常值检测.ipynb
│ │ Pipeline_一体化与处理过程.ipynb
│ │ preprocessing.ipynb
│ │ 二值化标签特征.ipynb
│ │ 交叉验证.ipynb
│ │ 使用Pipeline.ipynb
│ │ 用K均值聚类量化图像.ipynb
│ │
│ └─.ipynb_checkpoints
│ preprocessing-checkpoint.ipynb
│
└─day9
Day9_笔记.docx
PCA意义.docx
Rec012.avi
Rec013.avi
Rec014.avi
Rec015.avi
Rec016.avi
参考资料.txt
机器学习课程Day9.pdf
核函数的作用.wmv
线性不可分可视化.wmv
『课程下载』:
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发表于 2020-11-19 07:09:55
发表于 2020-11-20 10:31:03