实例介绍
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机器学习
├── 02.机器学习算法课件资料
│ ├── 部分代码资料
│ │ ├── 1-线性回归原理推导
│ │ │ └── 2-回归算法.pdf
│ │ ├── 10-决策树原理
│ │ │ └── 3-决策树与集成算法.pdf
│ │ ├── 11-决策树代码实现
│ │ │ └── 决策树-代码实现.zip
│ │ ├── 12-决策树实验分析
│ │ │ └── 决策树算法-实验.zip
│ │ ├── 13-集成算法原理
│ │ │ └── 3-决策树与集成算法.pdf
│ │ ├── 14-集成算法实验分析
│ │ │ ├── mldata
│ │ │ │ └── mnist-original.mat
│ │ │ └── 随机森林与集成算法-实验.zip
│ │ ├── 15-支持向量机原理推导
│ │ │ └── 6-支持向量机.pdf
│ │ ├── 2-线性回归代码实现
│ │ │ └── 线性回归-代码实现.zip
│ │ ├── 3-模型评估方法
│ │ │ ├── img
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│ │ │ └── 模型评估方法.ipynb
│ │ ├── 3-线性回归实验分析
│ │ │ └── 线性回归-实验.zip
│ │ ├── 5-逻辑回归代码实现
│ │ │ └── 逻辑回归-代码实现.zip
│ │ ├── 6-逻辑回归实验分析
│ │ │ └── 逻辑回归-实验.zip
│ │ ├── 7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
│ │ │ └── 4-聚类算法.pdf
│ │ ├── 8-Kmeans代码实现
│ │ │ └── Kmeans-代码实现.zip
│ │ └── 9-聚类算法实验分析
│ │ ├── mldata
│ │ │ └── mnist-original.mat
│ │ └── 聚类算法-实验.zip
│ └── 机器学习算法PPT
│ ├── 1-AI入学指南.pdf
│ ├── 10-EM算法.pdf
│ ├── 11-神经网络.pdf
│ ├── 12-word2vec.pdf
│ ├── 2-回归算法.pdf
│ ├── 3-决策树与集成算法.pdf
│ ├── 4-聚类算法.pdf
│ ├── 5-贝叶斯算法.pdf
│ ├── 6-支持向量机.pdf
│ ├── 7-推荐系统.pdf
│ ├── 8-xgboost.pdf
│ ├── 9-LDA与PCA算法.pdf
│ ├── 文本分析.pdf
│ └── 时间序列分析.pdf
├── 机器学习算法PPT
│ ├── 1-AI入学指南.docx
│ ├── 1-AI入学指南.pdf
│ ├── 10-EM算法.pdf
│ ├── 11-神经网络.pdf
│ ├── 12-word2vec.pdf
│ ├── 2-回归算法.pdf
│ ├── 3-决策树与集成算法.pdf
│ ├── 4-聚类算法.pdf
│ ├── 5-贝叶斯算法.pdf
│ ├── 6-支持向量机.pdf
│ ├── 7-推荐系统.pdf
│ ├── 8-xgboost.pdf
│ ├── 9-LDA与PCA算法.pdf
│ ├── 内.pdf
│ ├── 文本分析.pdf
│ └── 时间序列分析.pdf
└── 机器学习实训营（原理 复现 实验）
├── 1-线性回归原理推导
│ └── 2-回归算法.pdf
├── 10-决策树原理
│ └── 3-决策树与集成算法.pdf
├── 11-决策树代码实现
│ └── 决策树-代码实现.zip
├── 12-决策树实验分析
│ └── 决策树算法-实验.zip
├── 13-集成算法原理
│ └── 3-决策树与集成算法.pdf
├── 14-集成算法实验分析
│ ├── mldata
│ │ └── mnist-original.mat
│ └── 随机森林与集成算法-实验.zip
├── 15-支持向量机原理推导
│ └── 6-支持向量机.pdf
├── 2-线性回归代码实现
│ └── 线性回归-代码实现.zip
├── 3-模型评估方法
│ ├── img
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│ └── 模型评估方法.ipynb
├── 3-线性回归实验分析
│ └── 线性回归-实验.zip
├── 5-逻辑回归代码实现
│ └── 逻辑回归-代码实现.zip
├── 6-逻辑回归实验分析
│ └── 逻辑回归-实验.zip
├── 7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
│ └── 4-聚类算法.pdf
├── 8-Kmeans代码实现
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