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==========課程目錄==============
└─視頻
01 數學分析與概率論.mp4
02 數理統計與參數估計.avi
03 矩陣和線性代數.avi
04 凸優化.avi
05 Python庫.avi
06 Python庫II.mp4
07 回歸.mp4
08 回歸實踐.mp4
09 決策樹和隨機森林.avi
10 決策樹和隨機森林實踐.mp4
11 提升.mp4
12 XGBoost實踐.mp4
13 SVM.mp4
14 SVM實踐.mp4
15 聚類1.mp4
15 聚類2.mp4
16 聚類實踐1.mp4
16 聚類實踐2.mp4
17 EM算法.mp4
18 EM算法實踐.mp4
19 貝葉斯網絡.mp4
20 樸素貝葉斯實踐.mp4

21 主題模型.mp4
22 主題模型實踐.mp4
23 HMM.mp4
24 HMM實踐.mp4

├─文檔
│ ├─00、課程介紹
│ │ 《機器學習·升級版II》常見問題FAQ
│ │
│ ├─01、機器學習的數學基礎1 - 數學分析
│ │ │ 1.數學分析與概率論.pdf
│ │ │ 筆記.jpg
│ │ │
│ │ └─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
│ │
│ ├─02、數學基礎2 - 數理統計與參數估計
│ │ 2.數理統計與參數估計.pdf
│ │
│ ├─03、數學基礎3 - 矩陣和線性代數
│ │ 3.矩陣和線性代數.pdf
│ │
│ ├─04、數學基礎4 - 凸優化
│ │ 4.凸優化.pdf
│ │
│ ├─05、Python基礎及其數學庫的使用
│ │ 5.Python.rar
│ │ 5.Python庫.pdf
│ │
│ ├─06、Python基礎及其機器學習庫的使用
│ │ 6.Package代碼.rar
│ │ 6.Python庫II.pdf
│ │
│ ├─07、回歸
│ │ 7.回歸.pdf
│ │
│ ├─08、回歸實踐
│ │ 8.Regression代碼.rar
│ │ 8.Regression代碼.zip
│ │ 8.回歸實踐.pdf
│ │
│ ├─09、決策樹和隨機森林
│ │ 9.決策樹和隨機森林.pdf
│ │
│ ├─10、隨機森林實踐
│ │ 10.RandomForest代碼.rar
│ │ 10.決策樹和隨機森林實踐.pdf
│ │
│ ├─11、提升
│ │ 11.提升.pdf
│ │
│ ├─12、XGBoost
│ │ 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
│ │
│ ├─13、SVM
│ │ 13.SVM.pdf
│ │
│ ├─14、SVM實踐
│ │ 14.SVM(代碼).rar
│ │ 14.SVM實踐.pdf
│ │
│ ├─15、聚類
│ │ 15.聚類.pdf
│ │
│ ├─16、聚類實踐
│ │ 16.代碼.rar
│ │ 16.聚類實踐.pdf
│ │
│ ├─17、EM算法
│ │ 17.EM算法.pdf
│ │
│ ├─18、EM算法實踐
│ │ 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.pdf
│ │
│ ├─20、樸素貝葉斯實踐
│ │ 20.NaiveBayesian.zip
│ │ 20.樸素貝葉斯實踐.pdf
│ │
│ ├─21、主題模型LDA
│ │ 21.主題模型.pdf
│ │
│ ├─22、LDA實踐
│ │ 22.LDA代碼.rar
│ │ 22.主題模型實踐.pdf
│ │
│ ├─23、隱馬爾科夫模型HMM
│ │ 23.HMM.pdf
│ │
│ └─24、HMM實踐
│ 24.HMM代碼.zip
│ 24.HMM實踐.pdf

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