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  1. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008

  1. 常用数据挖掘算法总结及Python实现

  2. 该文档总结了常用的数据挖掘的算法原理以及Python实践内容，为初学者提供良好的参考资料，需要的朋友可看看！ 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA）.11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN（k 最邻近分类算法） 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(E

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-29
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_44523404

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  1. 总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升) - 简书.pdf

  2. 关于机器学习方面的集成算法，包括boosting和bagging，里面讲解详细，值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_15141977

  1. Machine_Learning_Code:《统计学习方法》与常见机器学习模型（GBDTXGBoostlightGBMFMFFM）的原理讲解与python和类库实现-源码

  2. 机器学习模型的python与类库实现 本repo以李航博士的《统计学习方法》为路线，逐章讲解并实现其中所有的算法；从而，再加上常用的机器学习模型，例如GBDT，XGBoost，Light GBM，FM，FFM等，力争将传统的机器学习方法能够融汇互换 :party_popper: 。 统计学习方法｜感知机模型 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ K近邻 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜朴素贝叶斯 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42131861

  1. 回归树的原理与Python实现

  2. 来源于知乎，本文就回归树的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲回归树是怎么一回事。如果预测某个连续变量的大小，最简单的模型之一就是用平均值。比如同事的平均年龄是28岁，那么新来了一批同事，在不知道这些同事的任何信息的情况下，直觉上用平均值28来预测是比较准确的，至少比0岁或者100岁要靠谱一些。我们不妨证明一下我们的直觉：1.定义损失函数L，其中y_hat是对y预测值，使用MSE来评估损失：2.对y_hat求导:3.令导数等于0，最小化MSE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：185344
    • 提供者：weixin_38628362

  1. 回归树的原理与Python实现

  2. 来源于知乎，本文就回归树的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲回归树是怎么一回事。如果预测某个连续变量的大小，最简单的模型之一就是用平均值。比如同事的平均年龄是28岁，那么新来了一批同事，在不知道这些同事的任何信息的情况下，直觉上用平均值28来预测是比较准确的，至少比0岁或者100岁要靠谱一些。我们不妨证明一下我们的直觉：1.定义损失函数L，其中y_hat是对y预测值，使用MSE来评估损失：2.对y_hat求导:3.令导数等于0，最小化MSE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38629939