实例介绍
【实例简介】
该课件总共包括12讲，另外附赠了一本Python入门教程。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845144103666.rar
└── 新版课件
├── 010第十讲 EM算法 .pdf
├── 011第十一讲 隐马尔科夫模型.pdf
├── 012 第十二讲 条件随机场.pdf
├── 013第十三讲 感知机和统计学习方法总结.pdf
├── 1机器学习 第一讲 2016 概述.pdf
├── 2.1第二讲 Python语言-2016.pdf
├── 3第三讲 统计学习概论.pdf
├── 4第四讲 k-近邻算法.pdf
├── 5第五讲-决策树ID3-2016.pdf
├── 6第六讲 贝叶斯分类器及其改进.pdf
├── 7第七讲 Logistic回归.pdf
├── 8第八讲 SVM.pdf
├── 9第九讲-adaboost.pdf
├── The_Python_Tutorial_zh-cn.pdf
└── 各种距离.doc
1 directory, 15 files
该课件总共包括12讲，另外附赠了一本Python入门教程。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845144103666.rar
└── 新版课件
├── 010第十讲 EM算法 .pdf
├── 011第十一讲 隐马尔科夫模型.pdf
├── 012 第十二讲 条件随机场.pdf
├── 013第十三讲 感知机和统计学习方法总结.pdf
├── 1机器学习 第一讲 2016 概述.pdf
├── 2.1第二讲 Python语言-2016.pdf
├── 3第三讲 统计学习概论.pdf
├── 4第四讲 k-近邻算法.pdf
├── 5第五讲-决策树ID3-2016.pdf
├── 6第六讲 贝叶斯分类器及其改进.pdf
├── 7第七讲 Logistic回归.pdf
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