+课件PPT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 273.0 MB
+02代码资料汇总 273.0 MB
+10案例 214.0 MB
|+case2 信用卡反欺诈模型 208.0 MB
| |+代码 208.0 MB
| |Resample.ipynb 284.0 KB
| |case 2 信用卡反欺诈模型.ipynb 53.5 KB
| | +images 161.0 KB
| | +data 207.0 MB
| | +.ipynb_checkpoints 504.0 KB
|+case1 银行营销策略分析 6.3 MB
| +代码 6.3 MB
| case1 银行营销策略分析.ipynb 421.0 KB
|+data 5.4 MB
|+.ipynb_checkpoints 546.0 KB
+09集成学习 271.0 KB
| 代码.rar 271.0 KB
+08主成分分析 668.0 KB
| 代码.rar 668.0 KB
+07聚类 243.0 KB
| 代码.rar 243.0 KB
+06支持向量机 1.3 MB
| 代码.rar 1.3 MB
+05朴素贝叶斯 119.0 KB
| 代码.zip 119.0 KB
+04决策树 165.0 KB
| 代码.rar 165.0 KB
+03逻辑回归 53.6 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(练习版).ipynb 3.7 KB
| 03-09-案例：手写数字识别(答案版).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(答案版).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(答案版).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(练习版).ipynb 55.5 KB
| 03-05-逻辑回归正则化代码实现(答案版).ipynb 55.5 KB
| 03-04-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(练习版) .ipynb 52.4 KB
| 03-04-逻辑回归代码实现(答案版).ipynb 52.9 KB
|+tool 11.3 KB
|+images 46.4 KB
|+data 52.4 MB
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|+.ipynb_checkpoints 518.0 KB
+02线性回归 2.1 MB
代码.zip 772.0 KB
+代码 1.3 MB