贪心学院-机器学习算法模型推导及项目实战

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贪心学院-机器学习算法模型推导及项目实战
　 机器学习课件及代码
　 第5节 SVM支持向量机
　 第2节 K-NN 最近邻
　 第10节 主题模型
　 第9节 Boosting
　 第7节 K-means
　 第3节 线性回归与逻辑回归
　 第4节 朴素贝叶斯
　 第8节 矩阵分解
　 第6节 决策树与随机森林
　 第1节 机器学习介绍
　　 Machine-Learning-master.exe
　　 2.7KNN的延伸内容（Optional）.mp4
　　 2.6二手车估价案例.mp4
　　 2.1KNN介绍.mp4
　　 2.3KNN的决策边界.mp4
　　 2.2欧式距离以及KNN实现.mp4
　　 2.5特征缩放.mp4
　　 2.4通过交叉验证选择K.mp4
　　 10.3从生成的角度来看LDA.mp4
　　 10.4计算模型的参数.mp4
　　 10.2MLEvsMAPvsBayesian.mp4
　　 10.1主题模型.mp4
　　 5.2SVM-02.mp4
　　 5.4SVM-04.mp4
　　 5.3SVM-03.mp4
　　 5.1SVM-01.mp4
　　 逻辑回归2.mp4
　　 QA.mp4
　　 线性回归2.mp4
　　 逻辑回归1.mp4
　　 线性回归1.mp4
　　 7.8其他聚类算法及问答.mp4
　　 7.7K值如何选择.mp4
　　 7.4kmeans的实现.mp4
　　 7.6kmeans的目标函数.mp4
　　 7.3kmeans算法过程及特性.mp4
　　 7.5kmeans案例.mp4
　　 7.2kmeans算法.mp4
　　 7.1聚类分析.mp4
　　 4.1朴素贝叶斯的核心思想.mp4
　　 4.3垃圾邮件分类-02.mp4
　　 4.7Extensions.mp4
　　 4.2垃圾邮件分类-01.mp4
　　 4.6文本表示-02.mp4
　　 4.5文本表示-01.mp4
　　 4.4手推一个完整的例子.mp4
　　 9.5寻找最好的Split.mp4
　　 9.3使用泰勒级数近似目标函数.mp4
　　 9.2训练模型.mp4
　　 9.4新的目标函数.mp4
　　 9.1XGBoost.mp4
　　 8.3矩阵分解推荐系统.代码演示.2.mp4
　　 8.2矩阵分解推荐系统.代码演示.1.mp4
　　 8.1Recommender.mp4
　　 6.1决策树01.mp4
　　 6.4随机森林02.mp4
　　 6.5随机森林03.mp4
　　 6.2决策树02.mp4
　　 6.3随机森林01.mp4
　　 1.2分类、回归和聚类的理论.mp4
　　 1.1机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系.mp4
　　 1.4案例：通过广告投放预测产品销量.mp4
　　 1.3机器学习的流程 数据预处理.mp4
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