搜索
人大经济论坛 › 附件下载

附件下载

所在主题：
文件名:  AI人工智能研究生课程课件合集+代码汇总.part04.rar
资料下载链接地址: https://bbs.pinggu.org/a-4403778.html
附件大小:

+课件合集PDF版本 293.0 MB
+09集成学习 48.1 MB
09-16-Stacking 代码实现 .pdf 3.0 MB
09-15-Stacking .pdf 3.3 MB
09-14-XGBoost代码实现 .pdf 3.0 MB
09-13-XGBoost树结构生成 .pdf 3.3 MB
09-12-XGBoost求解 .pdf 3.1 MB
09-11-XGBoost介绍，目标函数，正则项 .pdf 3.6 MB
09-10-GBDT梯度提升树 .pdf 3.0 MB
09-09-GBDT之提升和提升树概念.pdf 3.0 MB
09-08-AdaBoost代码实现 .pdf 3.0 MB
09-07-Adaboost举例 .pdf 1.9 MB
09-06-Boosting .pdf 3.0 MB
09-05-Bagging与随机森林及其代码实现 .pdf 3.0 MB
09-04-Voting代码实现 .pdf 3.0 MB
09-03-Voting原理 .pdf 3.0 MB
09-02-Voting能够提高准确度的原因 .pdf 3.0 MB
09-01-集成学习介绍 .pdf 3.0 MB
+08主成分分析 21.2 MB
08-07-案例：PCA实现照片压缩 .pdf 3.0 MB
08-06-Sklearn实现PCA .pdf 3.1 MB
08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现 .pdf 3.0 MB
08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法 .pdf 3.0 MB
08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现 .pdf 3.0 MB
08-02-协方差矩阵的特征值分解算法 .pdf 3.1 MB
08-01-主成分分析介绍 .pdf 3.1 MB
+07聚类 35.4 MB
07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析 .pdf 3.0 MB
07-11-高斯混合模型代码实现 .pdf 3.0 MB
07-10-高斯混合模型参数估计 .pdf 3.0 MB
07-09-高斯混合模型介绍 .pdf 3.2 MB
07-08-Sklearn实现密度聚类 .pdf 3.0 MB
07-07-密度聚类 .pdf 3.1 MB
07-06-Sklearn实现层次聚类 .pdf 3.0 MB
07-05-层次聚类举例 .pdf 3.0 MB
07-04-层次聚类原理及距离计算 .pdf 3.3 MB
07-03-K-means代码实现 .pdf 1.7 MB
07-02-K-means中距离计算方法 .pdf 3.0 MB
07-01-K-means基本原理及推导 .pdf 3.2 MB
+06支持向量机 52.6 MB
06-17-案例：使用SVM完成人脸识别 .pdf 3.0 MB
06-16-Sklearn实现SVM .pdf 3.0 MB
06-15-SVM总结 .pdf 3.2 MB
06-14-SMO算法推导过程.pdf 3.5 MB
06-13-SVM代码实现 .pdf 3.0 MB
06-12-SMO算法推导结果 .pdf 3.1 MB
06-11-非线性支持向量机的目标函数 .pdf 3.0 MB
06-10-非线性支持向量机简介 .pdf 3.5 MB
06-09-线性支持向量机目标函数优化 .pdf 3.2 MB
06-08-线性支持向量机的目标函数 .pdf 1.7 MB
06-07-SVM求解举例 .pdf 3.3 MB
06-06-目标函数求解(2 .pdf 3.2 MB
06-05-目标函数求解(1 .pdf 3.1 MB
06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件 .pdf 3.2 MB
06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题 .pdf 3.2 MB
06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数) .pdf 3.5 MB
06-01-支持向量机简介 .pdf 3.1 MB
+05朴素贝叶斯 24.6 MB
05-08-案例：垃圾邮件识别 .pdf 3.0 MB
05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯 .pdf 3.0 MB
05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据 .pdf 3.1 MB
05-05-拉普拉斯修正及代码实现.pdf 3.0 MB
05-04-朴素贝叶斯代码实现 .pdf 3.0 MB
05-03-朴素贝叶斯模型 .pdf 3.1 MB
05-02-贝叶斯决策模型 .pdf 3.2 MB
05-01-贝叶斯决策简介 .pdf 3.2 MB
+04决策树 33.0 MB
04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估 .pdf 3.1 MB
04-10-Sklearn实现决策树 .pdf 3.0 MB
04-09-多变量决策树 .pdf 3.2 MB
04-08-决策树处理连续值与缺失值 .pdf 3.1 MB
04-07-决策树剪枝 .pdf 3.1 MB
04-06-基尼指数(Gini Index)生成决策树 .pdf 3.2 MB
04-05-C4 .pdf 3.1 MB
04-04-决策树代码实现 .pdf 3.0 MB
04-03-信息增益、ID3算法 .pdf 3.3 MB
04-02-条件熵及计算举例 .pdf 3.1 MB
04-01-决策树简介、熵 .pdf 1.9 MB
+03逻辑回归 28.3 MB
03-09-案例：手写数字识别 .pdf 3.1 MB
03-08-案例：鸢尾花分类.pdf 3.0 MB
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归 .pdf 3.0 MB
03-06-逻辑回归实现多分类方法 .pdf 3.3 MB
03-05-逻辑回归的正则化 .pdf 3.0 MB
03-04-逻辑回归代码实现 .pdf 3.0 MB
03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式 .pdf 3.1 MB
03-02-逻辑回归求解 .pdf 3.6 MB
03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数 .pdf 3.4 MB
+02线性回归 47.6 MB
02-17-波士顿房价预测 .pdf 3.1 MB
02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet .pdf 3.1 MB
02-15-最小二乘法代码实现 .pdf 3.0 MB
02-14-最小二乘法求线性回归 .pdf 3.1 MB
02-13-LASSO回归代码实现 .pdf 3.0 MB
02-12-LASSO回归求解举例说明 .pdf 3.1 MB
02-11-LASSO回归求解 .pdf 1.9 MB
02-10-Ridge回归求解与代码实现 .pdf 1.8 MB
02-09-欠拟合与过拟合 .pdf 1.9 MB
02-08-几种常见的模型评价指标 .pdf 3.0 MB
02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降 .pdf 3.1 MB
02-06-线性回归代码实现-做特征归一化 .pdf 3.0 MB
02-05-线性回归代码实现 .pdf 1.8 MB
02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题 .pdf 3.2 MB
02-03-梯度下降法代码实现 .pdf 3.0 MB
02-02-梯度下降法 .pdf 3.2 MB
02-01-线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数 .pdf 3.3 MB
+01机器学习概述 2.4 MB
01-01-机器学习概述 .pdf 2.4 MB
+代码资料汇总 545.0 MB
+02代码资料汇总 545.0 MB
+10案例 429.0 MB
+case2 信用卡反欺诈模型 416.0 MB
+case1 银行营销策略分析 12.7 MB
+09集成学习 541.0 KB
代码.rar 271.0 KB
代码(1).rar 271.0 KB
+08主成分分析 1.3 MB
代码.rar 668.0 KB
代码(1).rar 668.0 KB
+07聚类 486.0 KB
代码.rar 243.0 KB
代码(1).rar 243.0 KB
+06支持向量机 2.0 MB
06-17-案例：使用SVM完成人脸识别.ipynb 163.0 KB
06-16-Sklearn实现SVM4，调参(答案版).ipynb 504.0 KB
06-16-Sklearn实现SVM3，使用高斯核(答案版).ipynb 42.4 KB
06-16-Sklearn实现SVM2，输出常用属性值(答案版).ipynb 27.3 KB
06-16-Sklearn实现SVM1(上课版).ipynb 35.4 KB
06-16-Sklearn实现SVM1(练习版).ipynb 3.0 KB
06-16-Sklearn实现SVM1(答案版).ipynb 32.7 KB
06-13-3SVM代码实现之核函数版(答案版).ipynb 63.9 KB
06-13-2SVM代码实现之改进版(答案版).ipynb 47.8 KB
06-13-1SVM代码实现之简易版(上课版).ipynb 152.0 KB
06-13-1SVM代码实现之简易版(练习版).ipynb 8.3 KB
06-13-1SVM代码实现之简易版(答案版).ipynb 158.0 KB
+images 114.0 KB
+data 6.0 KB
+.ipynb_checkpoints 679.0 KB
+05朴素贝叶斯 238.0 KB
代码.zip 119.0 KB
代码(1).zip 119.0 KB
+04决策树 802.0 KB
代码.rar 165.0 KB
04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(上课版).ipynb 33.6 KB
04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(答案版).ipynb 33.5 KB
04-10-Sklearn实现决策树(上课版).ipynb 4.6 KB
04-10-Sklearn实现决策树(练习版).ipynb 4.5 KB
04-10-Sklearn实现决策树(答案版).ipynb 4.5 KB
04-04-决策树代码实现(上课版) .ipynb 9.8 KB
04-04-决策树代码实现(练习版).ipynb 11.8 KB
04-04-决策树代码实现(答案版).ipynb 10.6 KB
+images 100.0 KB
+data 286.0 KB
+.ipynb_checkpoints 137.0 KB
+03逻辑回归 107.0 MB
03-09-案例：手写数字识别(上课版).ipynb 57.1 KB
03-09-案例：手写数字识别(上课版)(1).ipynb 57.1 KB
03-09-案例：手写数字识别(练习版).ipynb 3.7 KB
03-09-案例：手写数字识别(练习版)(1).ipynb 3.7 KB
03-09-案例：手写数字识别(答案版).ipynb 55.8 KB
03-09-案例：手写数字识别(答案版)(1).ipynb 55.8 KB
03-08-案例：鸢尾花分类(上课版).ipynb 43.8 KB
03-08-案例：鸢尾花分类(上课版)(1).ipynb 43.8 KB
03-08-案例：鸢尾花分类(答案版).ipynb 44.3 KB
03-08-案例：鸢尾花分类(答案版)(1).ipynb 44.3 KB
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归(练习版).ipynb 35.6 KB
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归(练习版)(1).ipynb 35.6 KB
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归(答案版).ipynb 35.5 KB
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归(答案版)(1).ipynb 35.5 KB
03-05-逻辑回归正则化代码实现(上课版).ipynb 55.6 KB
03-05-逻辑回归正则化代码实现(上课版)(1).ipynb 55.6 KB
03-05-逻辑回归正则化代码实现(练习版).ipynb 55.5 KB
03-05-逻辑回归正则化代码实现(练习版)(1).ipynb 55.5 KB
03-05-逻辑回归正则化代码实现(答案版).ipynb 55.5 KB
03-05-逻辑回归正则化代码实现(答案版)(1).ipynb 55.5 KB
03-04-逻辑回归代码实现(上课版) .ipynb 56.4 KB
03-04-逻辑回归代码实现(上课版) (1).ipynb 56.4 KB
03-04-逻辑回归代码实现(练习版) .ipynb 52.4 KB
03-04-逻辑回归代码实现(练习版) (1).ipynb 52.4 KB
03-04-逻辑回归代码实现(答案版).ipynb 52.9 KB
03-04-逻辑回归代码实现(答案版)(1).ipynb 52.9 KB
+tool 22.6 KB
+images 92.9 KB
+data 105.0 MB
+__pycache__ 9.9 KB
+.ipynb_checkpoints 1.0 MB
+02线性回归 4.1 MB
代码.zip 772.0 KB
代码(1).zip 772.0 KB
+代码 2.6 MB


    熟悉论坛请点击新手指南
下载说明
1、论坛支持迅雷和网际快车等p2p多线程软件下载，请在上面选择下载通道单击右健下载即可。
2、论坛会定期自动批量更新下载地址,所以请不要浪费时间盗链论坛资源,盗链地址会很快失效。
3、本站为非盈利性质的学术交流网站,鼓励和保护原创作品，拒绝未经版权人许可的上传行为。本站如接到版权人发出的合格侵权通知，将积极的采取必要措施；同时，本站也将在技术手段和能力范围内，履行版权保护的注意义务。
(如有侵权，欢迎举报)
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

京ICP备16021002号-2 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问：王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2026-1-29 06:19