+10-决策树原理 1.0 MB
3-决策树与集成算法.pdf 1.0 MB
+11-决策树代码实现 6.1 KB
决策树-代码实现.zip 6.1 KB
+12-决策树实验分析 285.0 KB
决策树算法-实验.zip 285.0 KB
+13-集成算法原理 1.0 MB
3-决策树与集成算法.pdf 1.0 MB
+14-集成算法实验分析 64.7 MB
+mldata 52.9 MB
mnist-original.mat 52.9 MB
随机森林与集成算法-实验.zip 11.9 MB
+15-支持向量机原理推导 1.3 MB
6-支持向量机.pdf 1.3 MB
+16-支持向量机实验分析 597.0 KB
支持向量机-实验.zip 597.0 KB
+17-神经网络算法原理 3.4 MB
神经网络-单独.pdf 3.4 MB
+18-神经网络代码实现 5.2 MB
神经网络-代码实现.zip 5.2 MB
+19-贝叶斯算法原理 539.0 KB
5-贝叶斯算法.pdf 539.0 KB
+1-线性回归原理推导 1.2 MB
2-回归算法.pdf 1.2 MB
+20-贝叶斯代码实现 18.1 KB
贝叶斯-代码实现.zip 18.1 KB
+21-关联规则实战分析 22.9 MB
第一章：Python实战关联规则.zip 22.9 MB
+22-关联规则代码实现 1.0 KB
Apriori-代码实现.zip 1.0 KB
+23-词向量word2vec通俗解读 2.2 MB
NLP核心模型-word2vec.zip 2.2 MB
+24-代码实现word2vec词向量模型 32.6 MB
+18.Tensorflow自己打造word2vec 32.6 MB
+25-推荐系统原理 2.0 MB
7-推荐系统.pdf 2.0 MB
+26-打造音乐推荐系统 919.0 MB
Python实现音乐推荐系统.zip 919.0 MB
+27.28-主成分分析与线性判别分析 1.5 MB
9-LDA与PCA算法.pdf 1.0 MB
降维算法.zip 489.0 KB
+2-线性回归代码实现 5.9 MB
线性回归-代码实现.zip 5.9 MB
+3-模型评估方法 1.0 MB
+img 951.0 KB
模型评估方法.ipynb 91.2 KB
+3-线性回归实验分析 643.0 KB
线性回归-实验.zip 643.0 KB
+5-逻辑回归代码实现 5.0 MB
逻辑回归-代码实现.zip 5.0 MB
+6-逻辑回归实验分析 1.7 MB
逻辑回归-实验.zip 1.7 MB
+7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 788.0 KB
4-聚类算法.pdf 788.0 KB
+8-Kmeans代码实现 5.0 MB
Kmeans-代码实现.zip 5.0 MB
+9-聚类算法实验分析 54.6 MB
+mldata 52.9 MB
mnist-original.mat 52.9 MB
聚类算法-实验.zip 1.7 MB
+mldata 52.9 MB
mnist-original.mat 52.9 MB





下面的错误，不要下载！！