腾讯课堂-贪心学院-结合实际案例推导机器学习数学模型以及项目实战

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

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