├─00、课程介绍
│ 《机器学习·升级版II》常见问题FAQ - 小象问答-hadoop,spark,storm,R,hi.jpg
│ 《机器学习》升级版II，11月4日开课 - 小象学院 - 中国最专业的Hadoop,Spark大数据.jpg
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├─01、机器学习的数学基础1 - 数学分析
│ │ 01 数学分析与概率论.mp4
│ │ 1.数学分析与概率论.pdf
│ │ 笔记.jpg
│ │
│ └─参考文献资料
│ Clustering-by-fast-search-and-find-of-density-pea.pdf
│ Latent Dirichlet Allocation.pdf
│ MLAPP.pdf
│ PRML_Translation.pdf
│ 李航.统计学习方法.pdf
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├─02、数学基础2 - 数理统计与参数估计
│ 02 数理统计与参数估计(补).mp4
│ 02 数理统计与参数估计.mp4
│ 2.数理统计与参数估计资源网.pdf
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├─03、数学基础3 - 矩阵和线性代数
│ 03 矩阵和线性代数.mp4
│ 3.矩阵和线性代数.pdf
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├─04、数学基础4 - 凸优化
│ 04 凸优化.mp4
│ 4.凸优化.pdf
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├─05、Python基础及其数学库的使用
│ 05 Python库.mp4
│ 5.Python.rar
│ 5.Python库.pdf
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├─06、Python基础及其机器学习库的使用
│ 06 Python库II.mp4
│ 6.Package代码.rar
│ 6.Python库II.pdf
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├─07、回归
│ 07 回归.mp4
│ 7.回归.pdf
│
├─08、回归实践
│ 08 回归实践.mp4
│ 8.Regression代码.rar
│ 8.Regression代码.zip
│ 8.回归实践.pdf
│
├─09、决策树和随机森林
│ 09 决策树和随机森林.mp4
│ 9.决策树和随机森林.pdf
│
├─10、随机森林实践
│ 10 决策树和随机森林实践.mp4
│ 10.RandomForest代码.rar
│ 10.决策树和随机森林实践.pdf
│
├─11、提升
│ 11 提升.mp4
│ 11.提升.pdf
│
├─12、XGBoost
│ 12 XGBoost实践.mp4
│ 12.6.Bagging_intro(老师新加的代码).zip
│ 12.XGBoost(代码).zip
│ 12.XGBoost实践.pdf
│ xgboost-master.zip
│
├─13、SVM
│ 13 SVM.mp4
│ 13.SVM.pdf
│
├─14、SVM实践
│ 14 SVM实践.mp4
│ 14.SVM(代码).rar
│ 14.SVM实践.pdf
│
├─15、聚类
│ 15 聚类1.avi
│ 15 聚类2.avi
│ 15.聚类.pdf
│
├─16、聚类实践
│ 16 聚类实践1.avi
│ 16 聚类实践2.mp4
│ 16.代码.rar
│ 16.聚类实践.pdf
│
├─17、EM算法
│ 17 EM算法.mp4
│ 17.EM算法.pdf
│
├─18、EM算法实践
│ 18 EM算法实践.mp4
│ 18.EM算法实践.pdf
│ 18.EM算法实践代码.rar
│
├─19、贝叶斯网络
│ 19 贝叶斯网络.mp4
│ 19.贝叶斯网络.pdf
│
├─20、朴素贝叶斯实践
│ 20 朴素贝叶斯实践.mp4
│ 20.NaiveBayesian.zip
│ 20.朴素贝叶斯实践.pdf
│
├─21、主题模型LDA
│ 21 主题模型.mp4
│ 21.主题模型.pdf
│
├─22、LDA实践
│ 22 主题模型实践.avi
│ 22.LDA代码.rar
│ 22.主题模型实践.pdf
│
├─23、隐马尔科夫模型HMM
│ 23 HMM.mp4
│ 23.HMM.pdf
│
└─24、HMM实践
24 HMM实践.mp4
24.HMM代码.zip
24.HMM实践.pdf
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