文档详情 ID: cmi37m92f007ssr88rmf8agy2 后台管理 机器学习算法模型推导及项目实战 网盘资源 | 影盘社 file:500T精品资源入口.txt file:10.4计算模型的参数.mp4 file:10.3从生成的角度来看LDA.mp4 file:10.2MLEvsMAPvsBayesian.mp4 file:9.5寻找最好的Split.mp4 file:9.4新的目标函数.mp4 file:9.1XGBoost.mp4 file:8.3矩阵分解推荐系统.代码演示.2.mp4 file:8.1Recommender.mp4 file:7.8其他聚类算法及问答.mp4 file:7.7K值如何选择.mp4 file:7.5kmeans案例.mp4 file:6.5随机森林03.mp4 file:4.7Extensions.mp4 file:4.6文本表示-02.mp4 file:4.4手推一个完整的例子.mp4 file:4.1朴素贝叶斯的核心思想.mp4 file:线性回归2.mp4 file:2.7KNN的延伸内容(Optional).mp4 file:2.6二手车估价案例.mp4 file:2.4通过交叉验证选择K.mp4 file:2.3KNN的决策边界.mp4 file:2.2欧式距离以及KNN实现.mp4 file:1.3机器学习的流程 数据预处理.mp4 file:1.2分类,回归和聚类的理论.mp4 file:1.1机器学习,大数据,数据挖掘的区别和联系.mp4 file:Machine-Learning-master.exe folder:机器学习算法模型推导及项目实战 folder:第10节 主题模型 folder:第9节 Boosting folder:第7节 K-means folder:第6节 决策树与随机森林 folder:第5节 SVM支持向量机 folder:第4节 朴素贝叶斯 folder:第3节 线性回归与逻辑回归 folder:第1节 机器学习介绍 folder:机器学习课件及代码 分享时间 2025-11-17 入库时间 2025-11-17 资源类型 夸克网盘 分享用户 苗条*青竹 扫码获取资源 复制链接 进入网盘 分享资源
