花书+西瓜书+统计学习(11.78G)【PDF和视频】

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『课程目录』:
├─《机器学习》
│  ├─00  看开营仪式，了解学习模式
│  │      1  开营仪式回放——老师部分.mp4
│  │      2  开营仪式回放——班主任部分.mp4
│  │      开营仪式模板—西瓜书2.0.pdf
│  │      是.pdf
│  │      
│  ├─01  第一周：学习机器学习绪论
│  │      1  机器学习绪论.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─02  第一周：打达观杯NLP算法大赛，
│  │      02零基础1小时完成一场AI比赛.pdf
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      达观杯文本智能处理挑战赛（入门指导）.mp4
│  │      
│  ├─03  第一周；参加打比赛的直播答疑
│  │      新建文本文档.txt
│  │      第一周；参加打比赛的直播答疑.mp4
│  │      
│  ├─04  第二周：学习线性模型
│  │      2  一元线性回归公式推导.mp4
│  │      3  西瓜书公式推导——学习指南，.mp4
│  │      4  多元线性回归公式推导.mp4
│  │      5  对数几率回归公式推导，.mp4
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│  │      
│  ├─05  第二周：每周学习任务简单总结
│  │      【作业讲解】逻辑回归.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档 (2).docx
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│  │      
│  ├─06  第三周：决策树的分裂准则，
│  │      决策树2.0，.mp4
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│  │      
│  ├─07  第三周：学习sklearn包中决策树算法的使用
│  │      新建 Microsoft Word 文档 (2).docx
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│  │      
│  ├─08  第三周：每周学习任务简单总结
│  │      【作业讲解】决策树，.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─09  第四周：支持向量机原始模型的建立和求解，
│  │      SMO(1).py
│  │      SVM-1.mp4
│  │      SVM-2.mp4
│  │      SVM-3.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─10  第四周：核函数和软间隔支持向量机，
│  │      softmargin-1，.mp4
│  │      softmargin-2，.mp4
│  │      ziliao.docx
│  │      
│  ├─11  第四周：了解sklearn包中svm算法的使用，
│  │      资料.docx
│  │      
│  ├─12  第四周学习任务简单总结
│  │      【作业讲解】SVM.mp4
│  │      资料.docx
│  │      
│  ├─13  第五周：极大似然估计与朴素贝叶斯
│  │      bayes，拼课，.mp4
│  │      资料.docx
│  │      
│  ├─14  第五周：EM算法，
│  │      EM算法-1.mp4
│  │      EM算法-2.mp4
│  │      EM算法-3.mp4
│  │      资料.docx
│  │      
│  ├─15  了解sklearn包中的朴素贝叶
│  │      新建文本文档.txt
│  │      资料.docx
│  │      
│  ├─16  第五周：本周学习任务简单总结
│  │      作业讲解】贝叶斯和EM算法.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─17  第六周：神经网络结构+直播答疑问题收集，
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      新建文本文档.txt
│  │      神经网络-.mp4
│  │      
│  ├─18  第六周：直播答疑日
│  │      直播答疑，拼课，.mp4
│  │      
│  ├─19  第六周：深度学习初探，
│  │      19.txt
│  │      
│  ├─20  第六周：了解sklearn包中神经网络的使用
│  │      新建 Microsoft Word 文档.pdf
│  │      新建文本文档.txt
│  │      
│  ├─21  第六周：学习任务简单总结
│  │      【作业讲解】神经网络.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.pdf
│  │      
│  ├─22  第七周：经验误差与过拟合，
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      新建文本文档.txt
│  │      
│  ├─23  第七周：评估方法
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      新建文本文档.txt
│  │      
│  ├─24  第七周：性能度量，
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      新建文本文档.txt
│  │      
│  ├─25  第七周：了解sklearn包中模型评估方
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      新建文本文档.txt
│  │      
│  ├─26  第七周：学习任务简单总结
│  │      【作业讲解】模型评估与选择，.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      新建文本文档.txt
│  │      
│  ├─27  第八周：特征降维，
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      新建文本文档.txt
│  │      
│  ├─28  第八周：特征选择，
│  │      新建 Microsoft Word 文档，拼课，.docx
│  │      新建文本文档.txt
│  │      
│  ├─29  第八周：了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─30  第八周：学习任务简单总结
│  │      作业讲解】特征选择，拼课.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─31  第九周：集成学习，
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─32  第九周：直播答疑日
│  │      zhibo答疑.mp4
│  │      
│  ├─33  第九周：结合策略，
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─34  第九周：实验-lightGBM的使用，
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─35  第九周：学习任务简单总结，
│  │      【作业讲解】k-means.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─36  第十周：聚类，
│  │      gmm.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─37  第十周：HMM，
│  │      hmm-1.mp4
│  │      hmm-2.mp4
│  │      hmm-3.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─38  第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─40  第十周学习任务简单总结+问题收集日
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─41  第十一周：任务与奖赏，
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─42  第十一周：K-摇臂赌博机+直播答疑日
│  │      天池o2o优惠券使用比赛预测分析比赛.mp4
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      
│  ├─43  第十一周：有无模型学习，
│  │      新建 Microsoft Word 文档.docx
│  │      新建 Microsoft Word 文档.pdf
│  │      
│  └─44  第十一周学习任务简单总结，
│          第十一周学习任务简单总结0.pdf
│         
├─《深度学习》
│  ├─00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴
│  │      深度输出活动.docx
│  │      看开营仪式，了解学习模式.docx
│  │      
│  ├─01 第一周线性代数
│  │      PCA.mp4
│  │      伪逆矩阵最小二乘.mp4
│  │      矩阵对角化以及SVD分解.mp4
│  │      资料下载.doc
│  │      
│  ├─02 第一周：概率与信息伦，数值计算，，
│  │      无约束最优化.mp4
│  │      有约束最优化.mp4
│  │      极大似然估计.mp4
│  │      
│  ├─03 第一周：本周学习任务简单总结
│  │      03 第一周：本周学习任务简单总结.doc
│  │      
│  ├─04 第二周 机器学习算法基本概念，，
│  │      估计、偏差和方差(1).mp4
│  │      估计、偏差和方差.mp4
│  │      机器学习算法基本概念.doc
│  │      机器学习算法基本概念.mp4
│  │      过拟合欠拟合超参数验证集.mp4
│  │      
│  ├─05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归，
│  │      贝叶斯统计.mp4
│  │      逻辑回归.mp4
│  │      
│  ├─06 第二周：本周学习任务简单总结
│  │      第二周：本周学习任务简单总结.docx
│  │      
│  ├─07 第三周：LDA与SVM算法，
│  │      LDA.mp4
│  │      SVM.mp4
│  │      
│  ├─08 第三周：随机梯度下降，，
│  │      决策树，拼课.mp4
│  │      
│  ├─09 第三周：本周学习任务简单总结
│  │      08 第三周：本周学习任务简单总结，拼课，.doc
│  │      
│  ├─10 第四周：前馈神经网络损失函数
│  │      前馈神经网络结构表达能力.mp4
│  │      激活函数损失函数，拼课.mp4
│  │      
│  ├─11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、，
│  │      前向后向算法、.mp4
│  │      
│  ├─12 第四周：直播答疑日
│  │      第四周：直播答疑日.mp4
│  │      
│  ├─13 第四周：本周学习任务简单总结
│  │      第四周：本周学习任务简单总结.docx
│  │      
│  ├─14 第五周：范数惩罚正则化，
│  │      数据增强bagging dropout.mp4
│  │      范数惩罚正则化，拼课.mp4
│  │      
│  ├─15 第五周：深度模型中的优化
│  │      第五周：深度模型中的优化.mp4
│  │      
│  ├─16 第五周：本周学习任务简单总结，
│  │      总结.docx
│  │      
│  ├─17 第五周：直播答疑
│  │      直播答疑.mp4
│  │      
│  ├─18 第六周：卷积神经网络基础，
│  │      cnn前向后向，拼课.mp4
│  │      局部感知权值共享，拼课.mp4
│  │      
│  ├─19 第六周：卷积函数变体
│  │      lenet alexnet，拼课，.mp4
│  │      vggnet googlenet，拼课，.mp4
│  │      
│  ├─20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日，
│  │      第六周：本周学习任务简单总结.docx
│  │      答疑.mp4
│  │      
│  ├─21 第七周：RNN概念&前向传播
│  │      RNN概念&前向传播，拼课.mp4
│  │      
│  ├─22 第七周：RNN反向传播与并行计算，
│  │      RNN反向传播与并行计算.mp4
│  │      
│  ├─23 第七周：本周学习任务简单总结
│  │      第七周：本周学习任务简单总结.docx
│  │      
│  ├─24 第八周：lstm，
│  │      lstm.mp4
│  │      
│  ├─25 第八周：gru，
│  │      gru.mp4
│  │      
│  ├─26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日，
│  │      任务总结.docx
│  │      直播答疑.mp4
│  │      
│  ├─27 第九周：推理加速、训练加速
│  │      推理加速，拼课.mp4
│  │      训练加速.mp4
│  │      
│  ├─28 第九周：自适应和gan，
│  │      28 第九周：自适应和gan.mp4
│  │      
│  ├─29 第九周：本周学习任务简单总结，
│  │      第九周：本周学习任务简单总结.docx
│  │      
│  └─花书第二期视频课PPT（完结），，
│          第一周：数学基础(修正版）.pdf
│          第七、八周：第十章循环神经网络.pdf
│          第九周：实际工作中的一些高级技术2.0.pdf
│          第二周和第三周：机器学习基础.pdf
│          第五周深度模型的优化.pdf
│          第五周：深度学习中的正则化，拼课.pdf
│          第六周：第九章卷积网络2.0，拼课.pdf
│          第四周：深度前馈网络，拼课.pdf
│         
└─《统计学习方法》
    ├─00  学习第1章统计学习方法概论
    │      ziliao.pdf
    │      《李航统计学习方法》导读.mp4
    │      《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4
    │      《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4
    │      《统计学习方法》-绪论.mp4
    │      课程资源导读必看.pdf
    │      
    ├─01  学习第2章感知机，
    │      《李航统计学习方法》感知机模型.mp4
    │      《统计学习方法》算法收敛性.mp4
    │      统计学习方法》随机梯度下降法.mp4
    │      资料.docx
    │      
    ├─02  学习第3章k近邻，
    │      《统计学习方法》-K近邻，拼课，.mp4
    │      资料.pdf
    │      
    ├─03  Week1作业讲解及代码公布
    │  │  感知机_sklearn实现，拼课，.mp4
    │  │  感知机_自编程实现.mp4
    │  │  极大似然估计作业，拼课，.mp4
    │  │  贝叶斯估计作业.mp4
    │  │  资料，拼课，.pdf
    │  │  
    │  └─感知机+K近邻
    │      │  draw.py
    │      │  KNN_brute.py
    │      │  Perceptron.py
    │      │  skl_KNN.py
    │      │  skl_perceptron.py
    │      │  
    │      └─Chap3 k 近邻 暴力算法优化&kd树实现
    │              KNN_brute_improve.py
    │              KNN_kd_tree.py
    │              
    ├─04  学习第4章朴素贝叶斯法，
    │      后验概率最大化，拼课，.mp4
    │      朴素贝叶斯，拼课，.mp4
    │      贝叶斯估计，拼课，.mp4
    │      资料.docx
    │      
    ├─05  学习第5章决策树
    │      信息增益与基尼指数，拼课，.mp4
    │      决策树，拼课，.mp4
    │      资料.docx
    │      
    ├─06  参加直播答疑
    │      直播答疑.mp4
    │      
    ├─07  Week2作业讲解及代码公布
    │      决策树自编程实现，拼课，.mp4
    │      朴素贝叶斯自编程实现，拼课，.mp4
    │      资料.pdf
    │      
    ├─08  学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
    │      拉格朗日对偶性.mp4
    │      改进的迭代尺度法.mp4
    │      资料.docx
    │      逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4
    │      
    ├─09  学习第7章支持向量机，
    │      支持向量机.mp4
    │      支持向量机xia，拼课，.mp4
    │      最大间隔分离超平面存在唯一性，拼课，.mp4
    │      课程资源导读必看.pdf
    │      资料.pdf
    │      
    ├─10  Week3作业讲解及代码公布
    │      支持向量机7.3，拼课，.mp4
    │      支持向量机Sklearn，拼课，.mp4
    │      支持向量机习题7.2.mp4
    │      资料.docx
    │      逻辑斯谛回归作业，拼课，.mp4
    │      
    ├─11  学习第8章提升方法
    │      Adaboost训练误差，拼课，.mp4
    │      前向分步算法，拼课，.mp4
    │      提升方法.mp4
    │      资料，拼课，.docx
    │      
    ├─12  学习第9章EM算法及推广，
    │      EM算法及其推广.mp4
    │      EM算法的导出.mp4
    │      资料.docx
    │      高斯混合模型.mp4
    │      
    ├─13  直播答疑
    │      Rec 0006.mp4
    │      
    ├─14  Week4作业讲解及代码公布，
    │      EM 算法作业讲解.mp4
    │      提升方法作业.mp4
    │      资料.docx
    │      
    ├─15  学习第10章隐马尔科夫模型，
    │      前向算法.mp4
    │      维特比算法.mp4
    │      资料.docx
    │      隐马尔科夫模型.mp4
    │      
    ├─16  学习第11章条件随机场
    │      拟牛顿法，拼课.mp4
    │      条件随机场的矩阵形式，拼课.mp4
    │      条件随机场，拼课，.mp4
    │      资料.docx
    │      
    └─17  Week5作业讲解及代码公布，
            条件随机场作业.mp4
            资料.pdf
            隐马尔可夫模型.mp4


『课程下载』:

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谢谢楼主分享~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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花书+西瓜书+统计学习(11.78G)【PDF和视频】，贼好的东西啊！！！

看看就好

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感谢楼主分享

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RE: 花书+西瓜书+统计学习(11.78G)【PDF和视频】 [修改]

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花书+西瓜书+统计学习

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花书西瓜书统计学习

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