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├─00、課程介紹
│ 《機器學習·升級版II》常見問題FAQ - 小象問答-hadoop,spark,storm,R,hi.jpg
│ 《機器學習》升級版II，11月4日開課 - 小象學院 - 中國最專業的Hadoop,Spark大數據.jpg
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├─01、機器學習的數學基礎1 - 數學分析
│ │ 01 數學分析與概率論.mp4
│ │ 1.數學分析與概率論.pdf
│ │ 筆記.jpg
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│ └─參考文獻資料
│ Clustering-by-fast-search-and-find-of-density-pea.pdf
│ Latent Dirichlet Allocation.pdf
│ MLAPP.pdf
│ PRML_Translation.pdf
│ 李航.統計學習方法.pdf
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├─02、數學基礎2 - 數理統計與參數估計
│ 02 數理統計與參數估計(補).mp4
│ 02 數理統計與參數估計.mp4
│ 2.數理統計與參數估計資源網.pdf
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├─03、數學基礎3 - 矩陣和線性代數
│ 03 矩陣和線性代數.mp4
│ 3.矩陣和線性代數.pdf
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├─04、數學基礎4 - 凸優化
│ 04 凸優化.mp4
│ 4.凸優化.pdf
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├─05、Python基礎及其數學庫的使用
│ 05 Python庫.mp4
│ 5.Python.rar
│ 5.Python庫.pdf
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├─06、Python基礎及其機器學習庫的使用
│ 06 Python庫II.mp4
│ 6.Package代碼.rar
│ 6.Python庫II.pdf
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├─07、回歸
│ 07 回歸.mp4
│ 7.回歸.pdf
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├─08、回歸實踐
│ 08 回歸實踐.mp4
│ 8.Regression代碼.rar
│ 8.Regression代碼.zip
│ 8.回歸實踐.pdf
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├─09、決策樹和隨機森林
│ 09 決策樹和隨機森林.mp4
│ 9.決策樹和隨機森林.pdf
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├─10、隨機森林實踐
│ 10 決策樹和隨機森林實踐.mp4
│ 10.RandomForest代碼.rar
│ 10.決策樹和隨機森林實踐.pdf
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├─11、提升
│ 11 提升.mp4
│ 11.提升.pdf
│
├─12、XGBoost
│ 12 XGBoost實踐.mp4
│ 12.6.Bagging_intro(老師新加的代碼).zip
│ 12.XGBoost(代碼).zip
│ 12.XGBoost實踐.pdf
│ xgboost-master.zip
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├─13、SVM
│ 13 SVM.mp4
│ 13.SVM.pdf
│
├─14、SVM實踐
│ 14 SVM實踐.mp4
│ 14.SVM(代碼).rar
│ 14.SVM實踐.pdf
│
├─15、聚類
│ 15 聚類1.avi
│ 15 聚類2.avi
│ 15.聚類.pdf
│
├─16、聚類實踐
│ 16 聚類實踐1.avi
│ 16 聚類實踐2.mp4
│ 16.代碼.rar
│ 16.聚類實踐.pdf
│
├─17、EM算法
│ 17 EM算法.mp4
│ 17.EM算法.pdf
│
├─18、EM算法實踐
│ 18 EM算法實踐.mp4
│ 18.EM算法實踐.pdf
│ 18.EM算法實踐代碼.rar
│
├─19、貝葉斯網絡
│ 19 貝葉斯網絡.mp4
│ 19.貝葉斯網絡.pdf
│
├─20、朴素貝葉斯實踐
│ 20 朴素貝葉斯實踐.mp4
│ 20.NaiveBayesian.zip
│ 20.朴素貝葉斯實踐.pdf
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├─21、主題模型LDA
│ 21 主題模型.mp4
│ 21.主題模型.pdf
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├─22、LDA實踐
│ 22 主題模型實踐.avi
│ 22.LDA代碼.rar
│ 22.主題模型實踐.pdf
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├─23、隱馬爾科夫模型HMM
│ 23 HMM.mp4
│ 23.HMM.pdf
│
└─24、HMM實踐
24 HMM實踐.mp4
24.HMM代碼.zip
24.HMM實踐.pdf