TA的每日心情 | 擦汗 2023-5-6 02:41 |
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签到天数: 570 天 [LV.9]以坛为家II
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目录
├─视频
│ 凸优化.TS
│ 微积分.TS
│ 概率论.TS
│ 第01课 回归问题与应用.TS
│ 第02课 决策树与树集成模型.TS
│ 第03课 SVM.TS
│ 第04课 最大熵与EM算法(上).TS
│ 第04课 最大熵与EM算法(下).TS
│ 第05课 机器学习中的特征工程处理.TS
│ 第06课 多算法组合与模型最优化.TS
│ 第07课 sklearn与机器学习实战.TS
│ 第08课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.TS
│ 第09课 电商推荐系统.TS
│ 第10课 聚类.TS
│ 第11课 聚类与推荐系统实战.TS
│ 第12课 贝叶斯网络.TS
│ 第13课 隐马尔科夫模型HMM.TS
│ 第14课 主题模型.TS
│ 第15课 神经网络初步.TS
│ 第16课 卷积神经网络与计算机视觉.TS
│ 第17课 循环神经网络与自然语言处理.TS
│ 第18课 深度学习实践.TS
│ 线性代数.TS
│
└─资料
├─4次数学预习课讲义
│ 凸优化简介.pdf
│ 微分学与梯度下降法.pdf
│ 概率论.pdf
│ 线性代数基础_.pdf
│
├─GPU使用方法
│ 七月在线18VIP WIN下GPU服务器使用方法.pdf
│ 七月在线18VIPMac便捷连接远程GPU服务器.pdf
│
├─天池电力AI大赛数据及代码
│ Tianchi_power_baseline.ipynb
│ Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb
│ 天池电力数据power_AI.csv
│
├─学员课程笔记
│ linux笔记.png
│ Sklearn与机器学习实战.png
│ 七月在线机器学习第9期全.png
│ 多算法组合与模型最优.png
│ 深度学习解决文本大规模分类.png
│ 特征工程.png
│ 第10课——聚类算法.png
│ 第12课 贝叶斯网络.png
│ 第13课 隐马可夫链HMM.png
│ 第14课 主题模型LDA.png
│ 第15课 深度学习初步.png
│ 第16课 卷积神经网络与计算机视觉.png
│ 第9课 推荐系统原理与应用.png
│ 高级工具库xgboost LightGBM与建模实战.png
│
├─第10课
│ 数据&代码.zip
│ 第十课 聚类.pdf
│
├─第11课
│ kaggle_recommendation_competitions.zip
│
├─第12课
│ 第12课 贝叶斯网络.pdf
│
├─第13课
│ HMM_POS_TAG.html
│ 第13课 HMM.pdf
│
├─第14课
│ 第14课 主题模型.pdf
│ 资料与代码.zip
│
├─第15课
│ neural_networks.zip
│ 深度学习初步.pdf
│
├─第16课
│ CNN.pdf
│ mnist_cnn.py
│
├─第17课
│ 循环神经网络与应用.pdf
│
├─第18课
│ tensorflow_pytorch.zip
│ 深度学习框架介绍与应用.pdf
│
├─第1课
│ homework.zip
│ regression_based_algorithms.zip
│ 回归类问题机器学习.pdf
│
├─第2课
│ DecisionTrees.zip
│ homework.zip
│ 决策树与随机森林.pdf
│
├─第3课
│ svm-code作业和解释.txt
│ SVM.pdf
│ SVM相关资料.txt
│
├─第4课
│ gmm-em-clustering-master.zip
│
├─第5课
│ Kaggle-Bike-sharing-competition.zip
│ 第5课:机器学习中的特征工程.pdf
│
├─第6课
│ Kaggle信用卡欺诈检测项目.txt
│ Model_ensemble-example.zip
│ 第6课:模型调优与融合.pdf
│
├─第7课
│ housing.tgz
│ sklearn_learning.zip
│
├─第8课
│ xgboost_lightgbm.zip
│
└─第9课
Recommender System Examples.ipynb
第9课-推荐系统原理与应用.pdf
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