| 文本分析.pdf 522.0 KB
| 时间序列分析.pdf 767.0 KB
| 9-LDA与PCA算法.pdf 1.0 MB
| 8-xgboost.pdf 932.0 KB
| 7-推荐系统.pdf 2.0 MB
| 6-支持向量机.pdf 1.3 MB
| 5-贝叶斯算法.pdf 539.0 KB
| 4-聚类算法.pdf 788.0 KB
| 3-决策树与集成算法.pdf 1.0 MB
| 2-回归算法.pdf 1.2 MB
| 1-AI入学指南.pdf 659.0 KB
| 12-word2vec.pdf 2.4 MB
| 11-神经网络.pdf 11.7 MB
| 10-EM算法.pdf 811.0 KB
+部分代码资料 145.0 MB
+9-聚类算法实验分析 54.6 MB
| 聚类算法-实验.zip 1.7 MB
|+mldata 52.9 MB
+8-Kmeans代码实现 5.0 MB
| Kmeans-代码实现.zip 5.0 MB
+7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 788.0 KB
| 4-聚类算法.pdf 788.0 KB
+6-逻辑回归实验分析 1.7 MB
| 逻辑回归-实验.zip 1.7 MB
+5-逻辑回归代码实现 5.0 MB
| 逻辑回归-代码实现.zip 5.0 MB
+3-线性回归实验分析 643.0 KB
| 线性回归-实验.zip 643.0 KB
+3-模型评估方法 2.0 MB
| 模型评估方法.ipynb 91.2 KB
|+img 1.9 MB
+2-线性回归代码实现 5.9 MB
| 线性回归-代码实现.zip 5.9 MB
+1-线性回归原理推导 1.2 MB
| 2-回归算法.pdf 1.2 MB
+15-支持向量机原理推导 1.3 MB
| 6-支持向量机.pdf 1.3 MB
+14-集成算法实验分析 64.7 MB
| 随机森林与集成算法-实验.zip 11.9 MB
|+mldata 52.9 MB
+13-集成算法原理 1.0 MB
| 3-决策树与集成算法.pdf 1.0 MB
+12-决策树实验分析 285.0 KB
| 决策树算法-实验.zip 285.0 KB
+11-决策树代码实现 6.1 KB
| 决策树-代码实现.zip 6.1 KB
+10-决策树原理 1.0 MB
3-决策树与集成算法.pdf 1.0 MB
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