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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

机器学习课件及代码.zip

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

逻辑回归1.mp4

逻辑回归2.mp4

线性回归1.mp4

线性回归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

第5节SVM支持向重机

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.mp

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

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.mp

 

机器学习算法模型推导及项目实战
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