数学算法与机器算法实践与分析

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数学算法与机器算法实践与分析/
│　 ├── PART1/
│　 │　 ├── 任务1-2：【视频】第一章：绪论（上）.mp4 (199.62 MB)
│　 │　 ├── 任务1-3：【视频】第一章：绪论（下）.mp4 (546.32 MB)
│　 │　 ├── 任务2-2：【视频】习题讲解.mp4 (57.82 MB)
│　 │　 ├── 任务2-3：【资料】第二章课程辅助资料.zip (3.07 MB)
│　 │　 ├── 任务3-2：【视频】第二章：函数求导（上）.mp4 (178.34 MB)
│　 │　 ├── 任务3-3：【视频】第二章：函数求导（中）.mp4 (355.28 MB)
│　 │　 ├── 任务4-2：【视频】第二章：BP算法（上）.mp4 (205.35 MB)
│　 │　 ├── 任务4-3：【视频】第二章：BP算法（下）.mp4 (423.24 MB)
│　 │　 ├── 任务5-1：【视频】第二章习题讲解.mp4 (26.11 MB)
│　 │　 ├── 任务5-3：【视频】BP算法及其应用——波士顿房价预测.mp4 (160.92 MB)
│　 │　 ├── 任务5-4：【代码】BP算法及其应用-波士顿房价预测.rar (0.12 MB)
│　 │　 ├── 任务6-2：【视频】第三章：矩阵运算（上）.mp4 (226.57 MB)
│　 │　 ├── 任务7-2：【视频】第三章：矩阵运算（下）.mp4 (94.05 MB)
│　 │　 ├── 任务8-2：【视频】编程实践：矩阵的运算.mp4 (78.52 MB)
│　 │　 ├── 任务9-2：【视频】第三章：矩阵论（三）.mp4 (184.84 MB)
│　 │　 ├── 任务10-2：【代码】SVD2.rar (0.00 MB)
│　 │　 ├── 任务10-3：【视频】编程实践：基于奇异值分解SVD进行智能推荐.mp4 (86.01 MB)
│　 │　 ├── 任务11-2：【视频】凸函数.mp4 (95.12 MB)
│　 │　 ├── 任务12-2：【视频】对偶理论及SVM的对偶求解.mp4 (101.84 MB)
│　 │　 ├── 任务13-2：【视频】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.mp4 (163.97 MB)
│　 │　 ├── 任务13-3：【代码】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.rar (0.01 MB)
│　 │　 ├── 任务14-2：【视频】概率统计（上）.mp4 (78.35 MB)
│　 │　 └── 任务15-2：【视频】概率统计（中）.mp4 (144.65 MB)
│　 └── PART2/
│　 │　 ├── 任务16-2：【视频】概率统计（下）.mp4 (158.08 MB)
│　 │　 ├── 任务16-3：【课外资料】概率统计/
│　 │　 │　 ├── __MACOSX/
│　 │　 │　 │　 └── 课程辅助资料-第五章-概率统计/
│　 │　 │　 │　 │　 ├── ._资料1-The Multivariate Gaussian Distribution(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (0.00 MB)
│　 │　 │　 │　 │　 └── ._资料2-More on Multivariate Gaussians(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (0.00 MB)
│　 │　 │　 └── 课程辅助资料-第五章-概率统计/
│　 │　 │　 │　 ├── 资料1-The Multivariate Gaussian Distribution(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (0.33 MB)
│　 │　 │　 │　 └── 资料2-More on Multivariate Gaussians(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (0.11 MB)
│　 │　 ├── 任务17-2：【视频】极大似然估计&朴素贝叶斯.mp4 (120.80 MB)
│　 │　 ├── 任务18-2：【视频】编程实践：基于朴素贝叶斯和拉普拉斯平滑预测乳腺癌.mp4 (37.18 MB)
│　 │　 ├── 任务18-3：【代码&数据】朴素贝叶斯实践代码&数据/
│　 │　 │　 ├── Bayesian.py (0.01 MB)
│　 │　 │　 ├── Breastcancer.py (0.01 MB)
│　 │　 │　 └── remove.txt (0.02 MB)
│　 │　 ├── 任务19-1：【资料】课程辅助资料-/
│　 │　 │　 ├── __MACOSX/
│　 │　 │　 │　 └── 课程辅助资料-第六章-信息论/
│　 │　 │　 │　 │　 ├── ._资料1-Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (0.00 MB)
│　 │　 │　 │　 │　 ├── ._资料2-Elements of Information Theory Elements-第二版 (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (0.00 MB)
│　 │　 │　 │　 │　 └── ._资料3-Elements of Information Theory Second Edition-Solutions to Problems (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (0.00 MB)
│　 │　 │　 └── 课程辅助资料-第六章-信息论/
│　 │　 │　 │　 ├── 资料1-Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (9.78 MB)
│　 │　 │　 │　 ├── 资料2-Elements of Information Theory Elements-第二版 (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (10.09 MB)
│　 │　 │　 │　 └── 资料3-Elements of Information Theory Second Edition-Solutions to Problems (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf (1.92 MB)
│　 │　 ├── 任务19-3：【视频】信息论上.mp4 (45.24 MB)
│　 │　 ├── 任务20-2：【视频】信息论基础-中.mp4 (26.52 MB)
│　 │　 ├── 任务21-2：【视频】信息论基础-下.mp4 (58.18 MB)
│　 │　 ├── 任务21-3：【编程实践】基于决策树和 C4.5 算法进行二分类/
│　 │　 │　 ├── 编程实践：基于决策树和 C4.5 算法进行二分类.pdf (1.26 MB)
│　 │　 │　 ├── Breastdata.txt (0.02 MB)
│　 │　 │　 ├── DT_C4.5.py (0.01 MB)
│　 │　 │　 └── treePlotter.py (0.00 MB)
│　 │　 └── 任务21-4：【实践】案例实践：决策树及其应用.mp4 (66.15 MB)
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