BAT机器学习回归神经网络-21课(11.60G)

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『课程目录』:
├─(01)机器学习与相关数学初步
│      (1)机器学习与相关数学初步.mp4
│      (1)机器学习初步与微积分概率论.pdf
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│      最全的编程开发+JAVA+C+python+IOS开发等各类编程教程 (2).url
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├─(02)数理统计与参数估计
│      (2)数理统计与参数估计.avi
│      (2)数理统计与参数估计.pdf
│      
├─(03)矩阵分析与应用
│      (3)矩阵分析与应用.avi
│      (3)矩阵分析与应用.pdf
│      
├─(04)凸优化初步
│      (4)凸优化初步.avi
│      (4)凸优化初步.pdf
│      
├─(05)回归分析与工程应用
│  │  (5)回归分析与工程应用.avi
│  │  
│  └─课件和数据及代码
│      │  4月班第5课课件：回归及工程应用经验.pdf
│      │  data1.txt
│      │  data2.txt
│      │  logistic_regression_example.ipynb
│      │  Untitled.ipynb
│      │  
│      └─.ipynb_checkpoints
│              logistic_regression_example-checkpoint.ipynb
│              Untitled-checkpoint.ipynb
│              
├─(06)特征工程
│  │  (6)特征工程.mp4
│  │  
│  └─课件与数据及代码
│          4月班第6课课件：特征工程.pdf
│          feature_engineering_example.ipynb
│          kaggle_bike_competition_train.csv
│         
├─(07)工作流程与模型调优
│      (7)工作流程与模型调优.avi
│      (7)工作流程与模型调优.zip
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│      
├─(08)最大熵模型与EM算法
│      (8)最大熵模型与EM算法.avi
│      (8)最大熵模型与EM算法.pdf
│      
├─(09)推荐系统与应用
│  │  (9)推荐系统与应用.avi
│  │  下载必看.txt
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│  │  
│  └─(9)推荐系统与应用
│          4月机器学习班第9课--推荐系统.pdf
│          CF&&MF recommendation system.zip
│          Reccomendation System Examples.ipynb
│         
├─(10)聚类算法与应用
│      (10)聚类算法与应用.avi
│      (10)聚类算法与应用.pdf
│      
├─(11)决策树随机森林和adaboost
│  │  (11)决策树随机森林adaboost.avi
│  │  (11)决策树随机森林adaboost.pdf
│  │  
│  └─代码
│      │  randomforests.py
│      │  randomforests.pyc
│      │  samtrain.csv
│      │  samval.csv
│      │  随机森林.ipynb
│      │  
│      └─.ipynb_checkpoints
│              随机森林-checkpoint.ipynb
│              
├─(12)SVM
│  │  (12)SVM.mp4
│  │  (12)SVM.pdf
│  │  (12)支持向量机.ipynb
│  │  下载必看.txt
│  │  最全的编程开发+JAVA+C+python+IOS开发等各类编程教程 (2).url
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│  │  
│  ├─(补充材料1)SVM补充视频
│  │      补充SVM视频下载地址.txt
│  │      
│  └─(补充材料2)SVM的Python程序代码
│          sklearnExample.py
│         
├─(13)贝叶斯方法
│      (13)贝叶斯方法.avi
│      (13)贝叶斯方法.pdf
│      naive_bayes-master.zip
│      
├─(14)主题模型
│      (14)主题模型.avi
│      (14)主题模型.pdf
│      (补充阅读材料1)Comparing LDA with pLSI as a Dimensionality Reduction Method in Document Clustering.pdf
│      (补充阅读材料2)Investigating task performance of probabilistic topic models - an empirical study of PLSA and LDA.pdf
│      LDAClassify.zip
│      
├─(15)贝叶斯推理采样与变分
│      (15)贝叶斯推理-采样与变分简介.pdf
│      (15)贝叶斯推理采样变分方法.avi
│      gibbsGauss.py
│      
├─(16)人工神经网络
│      (16)人工神经网络.avi
│      (16)人工神经网络.pdf
│      Lesson_16_Neural_network_example.ipynb
│      
├─(17)卷积神经网络
│      (17)卷积神经网络.avi
│      (17)卷积神经网络.pdf
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│      
├─(18)循环神经网络与LSTM
│      (18)循环神经网络与LSTM.pdf
│      (18)循环神经网络和LSTM.mp4
│      
├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介
│      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.avi
│      (19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介.pdf
│      
├─(20)贝叶斯网络和HMM
│      (20)贝叶斯网络和HMM.avi
│      (20)贝叶斯网络和HMM.pdf
│      
└─(额外补充)词嵌入word embedding
        (额外补充)词嵌入word embedding.mp4
        (额外补充)词嵌入原理及应用简介.pdf

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BAT机器学习回归神经网络-21课

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