深蓝学院-机器学习数学基础

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【深蓝学院】机器学习数学基础 - 带源码课件

├── 【深蓝学院】机器学习数学基础 - 带源码课件
│　 ├── 任务10-2：【代码】SVD2
│　 │　 └── SVD2.py
│　 ├── 任务13-3：【代码】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类
│　 │　 ├── SVM.py
│　 │　 ├── test.txt
│　 │　 └── train.txt
│　 ├── 任务16-3：【课外资料】概率统计
│　 │　 └── 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
│　 │　　　 └── 资料2-More on Multivariate Gaussians(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
│　 ├── 任务18-3：【代码&数据】朴素贝叶斯实践代码&数据
│　 │　 ├── Bayesian.py
│　 │　 ├── Breastcancer.py
│　 │　 ├── Breastdata.txt
│　 │　 └── remove.txt
│　 ├── 任务19-1：【资料】课程辅助资料
│　 │　 └── 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
│　 │　　　 ├── 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
│　 │　　　 └── 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
│　 ├── 任务2-3：【资料】第二章课程辅助资料
│　 │　 └── 课程辅助资料-第二章-函数求导
│　 │　　　 ├── 资料1-数学分析讲义(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
│　 │　　　 ├── 资料2-TCS Sheet(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
│　 │　　　 └── 资料3-The Matirx Cookbook(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
│　 ├── 任务21-3：【编程实践】基于决策树和 C4.5 算法进行二分类
│　 │　 ├── Breastdata.txt
│　 │　 ├── DT_C4.5.py
│　 │　 ├── treePlotter.py
│　 │　 └── 编程实践：基于决策树和 C4.5 算法进行二分类.pdf
│　 ├── 任务5-4：【代码】BP算法及其应用-波士顿房价预测
│　 │　 └── BP算法及其应用——波士顿房价预测
│　 │　　　 ├── BP算法实践：程序代码
│　 │　　　 │　 ├── BPNeuralNetWork_blank.py
│　 │　　　 │　 ├── K_fold.py
│　 │　　　 │　 ├── boston_house_prices.csv
│　 │　　　 │　 └── other.py
│　 │　　　 └── 课后作业
│　 │　　　　　 ├── predict.csv
│　 │　　　　　 ├── submit.csv
│　 │　　　　　 └── train.csv
│　 ├── 任务1-1： 【课件】第一章：绪论.pdf.pdf
│　 ├── 任务1-4：【讲义】第一章：绪论.pdf
│　 ├── 任务10-1：【课件】编程实践：基于奇异值分解SVD进行智能推荐.pdf
│　 ├── 任务11-1：【课件】凸函数.pdf
│　 ├── 任务11-3：【讲义】机器学习数学基础-优化部分.pdf
│　 ├── 任务12-1：【课件】对偶理论及SVM的对偶求解.pdf
│　 ├── 任务12-3：【讲义】对偶理论及SVM的对偶求解.pdf
│　 ├── 任务13-1：【课件】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.pdf
│　 ├── 任务14-1：【课件】概率统计（上）.pdf
│　 ├── 任务15-1：【课件】概率统计（中）.pdf
│　 ├── 任务16-1：【课件】概率统计（下）.pdf
│　 ├── 任务17-1：【课件】概率统计(终).pdf
│　 ├── 任务18-1：【课件】编程实践：基于朴素贝叶斯和拉普拉斯平滑预测乳腺癌.pdf
│　 ├── 任务19-2：【课件】信息论基础-上.pdf
│　 ├── 任务1：【作业讲解】习题讲解.pdf
│　 ├── 任务2-1：【作业讲解】习题参考答案.pdf
│　 ├── 任务20-1：【课件】信息论基础-中.pdf
│　 ├── 任务21-1：【课件】信息论基础-下.pdf
│　 ├── 任务22-1：Chapter1绪论-2019 V1.pdf
│　 ├── 任务22-2：Chapter3矩阵论-2019 V1.pdf
│　 ├── 任务22-3：Chapter5概率统计-2019 V1.pdf
│　 ├── 任务22-4：Chapter6信息论-2019 V1.pdf
│　 ├── 任务3-1：【课件】第二章：函数求导（上）.pdf
│　 ├── 任务4-1：【课件】第二章-BP算法.pdf
│　 ├── 任务5-2：【课件】编程实践：BP算法及其应用——波士顿房价预测.pdf
│　 ├── 任务6-1：【课件】第三章：矩阵运算（上）.pdf
│　 ├── 任务7-1：【课件】第三章：矩阵运算（下）.pdf
│　 ├── 任务8-1：【课件】编程实践：矩阵的运算.pdf
│　 └── 任务9-1：【课件】第三章：矩阵论（三）.pdf
├── 任务1-2：【视频】第一章：绪论（上）.mp4
├── 任务1-3：【视频】第一章：绪论（下）.mp4
├── 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
├── 任务11-2：【视频】凸函数.mp4
├── 任务12-2：【视频】对偶理论及SVM的对偶求解.mp4
├── 任务13-2：【视频】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.mp4
├── 任务14-2：【视频】概率统计（上）.mp4
├── 任务15-2：【视频】概率统计（中）.mp4
├── 任务16-2：【视频】概率统计（下）.mp4
├── 任务17-2：【视频】极大似然估计&朴素贝叶斯.mp4
├── 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
├── 任务19-3：【视频】信息论上.mp4
├── 任务2-2：【视频】习题讲解.mp4
├── 任务20-2：【视频】信息论基础-中.mp4
├── 任务21-2：【视频】信息论基础-下.mp4
├── 任务21-4：【实践】案例实践：决策树及其应用.mp4
├── 任务3-2：【视频】第二章：函数求导（上）.mp4
├── 任务3-3：【视频】第二章：函数求导（中）.mp4
├── 任务4-2：【视频】第二章：BP算法（上）.mp4
├── 任务4-3：【视频】第二章：BP算法（下）.mp4
├── 任务5-1：【视频】第二章习题讲解.mp4
├── 任务5-3：【视频】BP算法及其应用——波士顿房价预测.mp4
├── 任务6-2：【视频】第三章：矩阵运算（上）.mp4
├── 任务7-2：【视频】第三章：矩阵运算（下）.mp4
├── 任务8-2：【视频】编程实践：矩阵的运算.mp4
└── 任务9-2：【视频】第三章：矩阵论（三）.mp4

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