Python人工智能开发V6.5/机器学习-V6.5-A1版

+004 机器学习-V6.5-AI版
机器学习V5.0课程总结.xmind
机器学习V5.0课程逻辑图总结.xmind
api.xmind
AI20期-大模型时代 .pdf
+补充资料
评价指标对比：准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU、Kappa系数_pixed accuray是什么指标-CSDN博客.url
+day10-总结+拓展
+05-作业
09-支持向量机SVM作业.pdf
+每日算法
+04-代码
plot_util.py
03-RBF.py
02-C_Test.py
01-SVM_API.py
+03-笔记
支持向量机.md
+images
+01-讲义
10-支持向量机SVM.pdf
+day09-聚类kmeans算法+SVM
+05-作业
08-聚类kmeans算法作业-答案.pdf
08-聚类kmeans算法作业.pdf
+每日算法
+04-代码
03-Customers.py
02-Kmeans metric.py
01-Kmeans API.py
+data
factor_returns.csv
customers.csv
+03-笔记
支持向量机.md
聚类.md
+images
+assets
+01-讲义
09-聚类.pdf
+day08-朴素贝叶斯和特征降维+聚类K-means
+05-作业
07-朴素贝叶斯和特征降维作业-答案.pdf
07-朴素贝叶斯和特征降维作业.pdf
+每日算法
+04-代码
书籍评价.csv
垃圾邮件分类数据.csv
stopwords.txt
02-FeatureExtraction.py
01-Bayes.py
+03-笔记
特征降维.md
朴素贝叶斯.md
机器学习V5.0-01-09.xmind
+images
+assets
+01-讲义
08-特征降维.pdf
07-朴素贝叶斯.pdf
+day07-集成学习
+05-作业
06-集成学习作业-答案.pdf
06-集成学习作业.pdf
+每日算法
+04-代码
红酒品质分类_train.csv
红酒品质分类_test.csv
04-XGBoost.py
03-GBDT.py
02-Adaboost.py
01-RandomForest.py
+data
+03-笔记
集成学习.md
机器学习V5.0-01-06.xmind
+images
+assets
+01-讲义
06-集成学习.pdf
+day06-决策树
+05-作业
05-决策树作业-答案.pdf
05-决策树作业.pdf
+每日算法
+04-代码
02-RegressionTree.py
01-titanic.py
+titanic
+03-笔记
决策树.md
机器学习V5.0-01-05.xmind
+images
+assets
+01-讲义
05-决策树.pdf
+day05-逻辑回归
+05-作业
+每日算法
+04-代码
churn.csv
02-Class_Metirc.py
+03-笔记
机器学习V5.0-01-04.xmind
+images
+01-讲义
05-决策树.pdf
+day04-线性回归+逻辑回归
+05-作业
04-逻辑回归作业-答案.pdf
04-逻辑回归作业.pdf
+每日算法
+04-代码
03-Churn_Pred.py
01-LogisticRegression_Cancer.py
+03-笔记
逻辑回归.md
机器学习V5.0-01-04.xmind
+images
+01-讲义
04-逻辑回归.pdf
+day03-线性回归
+05-作业
03-线性回归作业-答案.pdf
03-线性回归作业.pdf
+每日算法
+04-代码
波士顿房价xy.csv
03-拟合效果.py
02-Boston.py
01-LinearRegression API.py
+03-笔记
线性回归.md
机器学习V5.0-01-03.xmind
+images
+assets
+01-讲义
03-线性回归.pdf
+day02-KNN算法
+06-其它
+每日算法
执行操作使频率分数最大-张琛.pptx
算法-张琛-变长滑动窗口法.py
算法题文档-张琛.txt
+05-作业
02-KNN算法作业-答案.pdf
02-KNN算法作业.pdf
+04-代码
knn.pth
05-KNN_Digit.py
04-GridSearchCV.py
03-KNN_Iris.py
02-特征预处理.py
01-KNN API 实验.py
+03-笔记
机器学习V5.0-01-02.xmind
KNN算法.md
+images
+01-讲义
02-KNN算法.pdf
+day01-机器学习概述
+06-其它
拓展1-Pycharm+Anaconda基本使用.pdf
+每日算法
+05-作业
day01.md
01-机器学习概述作业-答案.pdf
01-机器学习概述作业.pdf
+04-代码
requirments.txt
03-无监督聚类API-Kmeans.py
02-分类任务API-KNN.py
01-回归任务API.py
+model
+03-笔记
机器学习课程-课前说明.xmind
机器学习概述.md
机器学习V5.0-机器学习概述.xmind
+assets
+01-讲义
01-机器学习概述.pdf
+00-代码练习库
+03-线性回归
breast-cancer-wisconsin.csv
03-拟合效果.py
02-Boston.py
01-LinearRegression API.py
+02-KNN算法
手写数字识别.csv
knn.pth
demo.png
05-KNN_Digit.py
04-GridSearchCV.py
03-KNN_Iris.py
02-特征预处理.py
01-KNN API 实验.py
+01-机器学习概述
03-无监督聚类API-Kmeans.py
02-分类任务API-KNN.py
01-回归任务API.py