人工智能与机器语言包含各种算法课程
├── 01、机器学习的数学基础1 - 数学分析/│ ├── 参考文献资料/
│ │ ├── Clustering-by-fast-search-and-find-of-density-pea.pdf
│ │ ├── Latent Dirichlet Allocation.pdf
│ │ ├── MLAPP.pdf
│ │ └── PRML_Translation.pdf
│ ├── 01 数学分析与概率论.mp4
│ ├── 1.数学分析与概率论.pdf
│ └── 笔记.jpg
├── 02、数学基础2 - 数理统计与参数估计/
│ ├── 02 数理统计与参数估计(补).mp4
│ ├── 02 数理统计与参数估计.mp4
│ └── 2.数理统计与参数估计.pdf
├── 03、数学基础3 - 矩阵和线性代数/
│ ├── 03 矩阵和线性代数.mp4
│ └── 3.矩阵和线性代数.pdf
├── 04、数学基础4 - 凸优化/
│ ├── 04 凸优化.mp4
│ └── 4.凸优化.pdf
├── 05、Python基础及其数学库的使用/
│ ├── 05 Python库.mp4
│ ├── 5.Python.rar
│ └── 5.Python库.pdf
├── 06、Python基础及其机器学习库的使用/
│ ├── 06 Python库II.mp4
│ ├── 6.Package代码.rar
│ └── 6.Python库II.pdf
├── 07、回归/
│ ├── 07 回归.mp4
│ └── 7.回归.pdf
├── 08、回归实践/
│ ├── 08.回归实践.flv
│ ├── 8.Regression代码.rar
│ ├── 8.Regression代码.zip
│ └── 8.回归实践.pdf
├── 09、决策树和随机森林/
│ ├── 09 决策树和随机森林.mp4
│ └── 9.决策树和随机森林.pdf
├── 10、随机森林实践/
│ ├── 10 决策树和随机森林实践.mp4
│ ├── 10.RandomForest代码.rar
│ └── 10.决策树和随机森林实践.pdf
├── 11、提升/
│ ├── 11 提升.mp4
│ └── 11.提升.pdf
├── 12、XGBoost/
│ ├── 12 XGBoost实践.mp4
│ ├── 12.6.Bagging_intro(老师新加的代码).zip
│ ├── 12.XGBoost(代码).zip
│ ├── 12.XGBoost实践.pdf
│ └── xgboost-master.zip
├── 13、SVM/
│ ├── 13 SVM.mp4
│ └── 13.SVM.pdf
├── 14、SVM实践/
│ ├── 14 SVM实践.mp4
│ ├── 14.SVM(代码).rar
│ └── 14.SVM实践.pdf
├── 15、聚类/
│ ├── 15 聚类1.avi
│ ├── 15 聚类2.avi
│ └── 15.聚类.pdf
├── 16、聚类实践/
│ ├── 16 聚类实践1.avi
│ ├── 16 聚类实践2.mp4
│ ├── 16.代码.rar
│ └── 16.聚类实践.pdf
├── 17、EM算法/
│ ├── 17 EM算法.mp4
│ └── 17.EM算法.pdf
├── 18、EM算法实践/
│ ├── 18 EM算法实践.mp4
│ ├── 18.EM算法实践.pdf
│ └── 18.EM算法实践代码.rar
├── 19、贝叶斯网络/
│ ├── 19 贝叶斯网络.mp4
│ └── 19.贝叶斯网络.pdf
├── 20、朴素贝叶斯实践/
│ ├── 20 朴素贝叶斯实践.mp4
│ ├── 20.NaiveBayesian.zip
│ └── 20.朴素贝叶斯实践.pdf
├── 21、主题模型LDA/
│ ├── 21 主题模型.mp4
│ └── 21.主题模型.pdf
├── 22、LDA实践/
│ ├── 22 主题模型实践.avi
│ ├── 22.LDA代码.rar
│ └── 22.主题模型实践.pdf
├── 23、隐马尔科夫模型HMM/
│ ├── 23 HMM.mp4
│ └── 23.HMM.pdf
├── 24、HMM实践/
│ ├── 24 HMM实践.mp4
│ ├── 24.HMM代码.zip
│ └── 24.HMM实践.pdf
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