ApacheCN机器学习实战视频教程 入门篇+进阶篇两套非常优秀的机器学习教学课程
===============课程目录===============
├─(1) ApacheCN 机器学习实战 学习情况（ML学习小组）- v1.0.0.mp4
├─(2) ApacheCN 机器学习实战 第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组- v1.0.0.mp4
├─(3) ApacheCN 机器学习实战 第11章 使用Apriori算法进行关联分析- v1.0.0.flv
├─(4) ApacheCN 机器学习实战 第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集- v1.0.0.mp4
├─(5) ApacheCN 机器学习实战 第13章 利用PCA来简化数据- v1.0.0.mp4
├─(6) ApacheCN 机器学习实战 第14章 利用SVD简化数据- v1.0.0.mp4
├─(7) ApacheCN 机器学习实战 第15章 大数据与MapReduce- v1.0.0.mp4
├─(8) ApacheCN 机器学习实战 第16章 第一期的总结- v1.0.0.mp4
├─(9) ApacheCN 机器学习实战 第1章 机器学习实基础（@山上有棵树）- v1.0.0.mp4
├─(10) ApacheCN 机器学习实战 第2章 k-近邻算法（ @羊三）- v1.0.0.mp4
├─(11) ApacheCN 机器学习实战 第3章 决策树- v1.0.0.mp4
├─(12) ApacheCN 机器学习实战 第4章 朴素贝叶斯- v1.0.0.mp4
├─(13) ApacheCN 机器学习实战 第5章 Logistic回归- v1.0.0.mp4
├─(14) ApacheCN 机器学习实战 第6章 SVM-1-理论- v1.1.0.mp4
├─(15) ApacheCN 机器学习实战 第6章 SVM-2-代码- v1.1.0.mp4
├─(16) ApacheCN 机器学习实战 第7章 利用AdaBoost元算法提高分类- v1.0.0.mp4
├─(17) ApacheCN 机器学习实战 第8章 预测数值型数据-回归- v1.0.0.mp4
├─(18) ApacheCN 机器学习实战 第9章 树回归- v1.0.0.mp4
(2)\\2；目录中文件数:40个
├─(19) ApacheCN 机器学习实战 第0章 前言【为什么我们要录制《机器学习教学版》】.mp4
├─(20) ApacheCN 机器学习实战 第10章 K-Means(K-均值)聚类算法【1.理论】.mp4
├─(21) ApacheCN 机器学习实战 第11章 使用Apriori算法进行关联分析【1.理论】.mp4
├─(22) ApacheCN 机器学习实战 第12章_使用 FP-growth 算法来高效发现频繁项集【1.理论】.mp4
├─(23) ApacheCN 机器学习实战 第13章 利用PCA来简化数据【1.理论】- v2.0.0.mp4
├─(24) ApacheCN 机器学习实战 第13章 利用PCA来简化数据【2.案例- 对半导体数据进行降维处理】.mp4
├─(25) ApacheCN 机器学习实战 第14章 利用SVD简化数据【1.理论- SVD】.mp4
├─(26) ApacheCN 机器学习实战 第14章 利用SVD简化数据【2.理论- 推荐系统】.mp4
├─(27) ApacheCN 机器学习实战 第14章 利用SVD简化数据【3.案例- 餐馆菜肴推荐系统】.mp4
├─(28) ApacheCN 机器学习实战 第14章 利用SVD简化数据【4.案例- 基于SVD的图像压缩】.mp4
├─(29) ApacheCN 机器学习实战 第15章 大数据与MapReduce【1.理论】 v2.0.0.mp4
├─(30) ApacheCN 机器学习实战 第15章 大数据与MapReduce【2.理论- 分布式SVM的Pegasos算法】.mp4
├─(31) ApacheCN 机器学习实战 第1章 机器学习基础- v2.0.0.mp4
├─(32) ApacheCN 机器学习实战 第2章 k-近邻算法【1.理论】v2.0.0.mp4
├─(33) ApacheCN 机器学习实战 第2章 k-近邻算法【2.案例- 优化约会网站的配对效果】.mp4
├─(34) ApacheCN 机器学习实战 第2章 k-近邻算法【3.案例- 手写数字识别系统】.mp4
├─(35) ApacheCN 机器学习实战 第3章 决策树【1.理论】- v2.0.0.mp4
├─(36) ApacheCN 机器学习实战 第3章 决策树【2.案例- 判定鱼类和非鱼类】.mp4
├─(37) ApacheCN 机器学习实战 第3章 决策树【3.案例- 使用决策树预测隐形眼镜类型】.mp4
├─(38) ApacheCN 机器学习实战 第4章 朴素贝叶斯【1.理论】 v2.0.0.mp4
├─(39) ApacheCN 机器学习实战 第4章 朴素贝叶斯【2.案例- 屏蔽社区留言板的侮辱性言论】.mp4
├─(40) ApacheCN 机器学习实战 第4章 朴素贝叶斯【3.案例- 使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件】.mp4
├─(41) ApacheCN 机器学习实战 第5章 Logistic回归 2.案例- 使用Logistic回归在数据集上的分类.mp4
├─(42) ApacheCN 机器学习实战 第5章 Logistic回归【3.案例- 从疝气病症预测病马的死亡率】.mp4
├─(43) ApacheCN 机器学习实战 第5章_Logistic回归【1.理论】v2.0.0.mp4
├─(44) ApacheCN 机器学习实战 第6章 支持向量机SVM【1.理论】- v2.0.0.mp4
├─(45) ApacheCN 机器学习实战 第6章 支持向量机SVM【2.案例- 简单数据集分类】@片刻.mp4
├─(46) ApacheCN 机器学习实战 第6章 支持向量机SVM【3.案例- (核函数)手写数字识别的优化】.mp4
├─(47) ApacheCN 机器学习实战 第7章 集成方法-随机森林和AdaBoost【1.理论- 集成方法】.mp4
├─(48) ApacheCN 机器学习实战 第7章 集成方法-随机森林和AdaBoost【2.理论- 随机森林】.mp4
├─(49) ApacheCN 机器学习实战 第7章 集成方法-随机森林和AdaBoost【3.案例- 随机森林】.mp4
├─(50) ApacheCN 机器学习实战 第7章 集成方法-随机森林和AdaBoost【4.理论- AdaBoost】.flv
├─(51) ApacheCN 机器学习实战 第7章 集成方法-随机森林和AdaBoost【5.案例- AdaBoost】.mp4
├─(52) ApacheCN 机器学习实战 第8章 回归-预测数值型数据【2.案例- 简单数据集上进行线性回归】.mp4
├─(53) ApacheCN 机器学习实战 第8章 回归-预测数值型数据【3.案例- 局部加权线性回归】.mp4
├─(54) ApacheCN 机器学习实战 第8章_回归-预测数值型数据【1.理论】.mp4
├─(55) ApacheCN 机器学习实战 第9章 树回归【1.回归树, 理论-案例, 在简单数据集上构造回归树】.mp4
├─(56) ApacheCN 机器学习实战 第9章 树回归【2.树剪枝, 预剪枝和后剪枝】.mp4
├─(57) ApacheCN 机器学习实战 第9章 树回归【3.模型树, 理论-项目案例, 在分段数据上构造模型树.mp4
├─(58) ApacheCN 机器学习实战 第9章 树回归【4.项目案例, 回归树, 模型树, 线性模型效果比较】.mp4
下载地址：
|
/1 
