GitChat 21天入门机器学习，课程目录清单：
- 00开营礼包
- 课程辅助资料
- gmm.py 25.40kb
- handson-ml-master.zip 15.61M
- Hands_On_Machine_Learning_with_Scikit_Learn_and_TensorFlow.pdf 44.95M
- Logistic Regression from scratch in Python – Martín Pellarolo – Medium.pdf 215.50kb
- Probability Theory Review for Machine Learning.pdf 147.50kb
- PyCharm安装.pdf 1.27M
- pychram破解教程.doc 438.00kb
- python-3.6.7-amd64.exe 30.53M
- python-3.7.1-amd64.exe 25.04M
- Python编程：从入门到实践.pdf 21.44M
- 机器学习常用「微积分」知识速查手册.pdf 80.89kb
- 机器学习常用「线性代数」知识速查手册.pdf 231.46kb
- 深度学习中的优化算法：梯度下降.docx 382.00kb
- 统计学习方法 – 李航.pdf 17.56M
- 李烨推荐辅助学习资料
- Python 教程.jpg 136.38kb
- Python.jpg 119.56kb
- 高数基础.jpg 108.49kb
- 数据方面.jpg 291.42kb
- 选修-实践项目数据
- 选修-实践作业
- employees_dataset.csv 14.27kb
- movies_dataset.csv 26.57M
- msft_stockprices_dataset.csv 101.49kb
- 实践项目说明文档.docx 116.12kb
- 1 期训练营答疑实录-2.pdf 415.57kb
- 1 期训练营答疑实录（1）.pdf 673.86kb
- 2 期训练营答疑实录-1.pdf 407.79kb
- 2 期训练营答疑实录选摘-2.pdf 846.27kb
- 3 期 训练营答疑实录选摘(2).pdf 952.87kb
- 3 期训练营答疑实录选摘-1.pdf 799.98kb
- 4 期 2 次答疑.pdf 907.28kb
- 4 期 2 次答疑实录选摘.pdf 1.19M
- gitchat 训练营指导手册（正式版v1.2）.pdf 10.95M
- 如何完成一份高质量的打卡（学习笔记）？.pdf 768.84kb
- 优惠券.png 192.42kb
- 00开营仪式
- 00开营仪式-链接.docx 11.51kb
- 00开营仪式ppt.pdf 1.40M
- 00开营仪式.mp4 46.39M
- 【备注】录制更新中
- 00开篇词 入门机器学习，已迫在眉睫.docx 429.62kb
- 00热身课 入行 AI，选个脚踏实地的岗位.docx 193.45kb
- 第01课：为什么要学原理和公式推导.docx 259.95kb
- 第02课：学习机器学习原理，改变看待世界的方式.docx 176.53kb
- 第03课：如何学习“机器学习”.docx 321.67kb
- 第04课：为什么要学 Python 以及如何学 Python.docx 428.84kb
- 第05课：机器是如何学习的？.docx 504.60kb
- 第06课：机器学习三要素之数据、模型、算法.docx 658.50kb
- 第07课：模型的获取和改进.docx 427.00kb
- 第08课：模型的质量和评判指标.docx 242.93kb
- 第09课：最常用的优化算法——梯度下降法.docx 465.41kb
- 第10课：线性回归——从模型函数到目标函数.docx 590.57kb
- 第11课：线性回归——梯度下降法求解目标函数.docx 260.27kb
- 第12课：朴素贝叶斯分类器——从贝叶斯定理到分类模型.docx 373.55kb
- 第13课：朴素贝叶斯分类器——条件概率的参数估计.docx 531.12kb
- 第14课：逻辑回归——非线性逻辑函数的由来.docx 248.23kb
- 第15课：逻辑回归——用来做分类的回归模型.docx 245.47kb
- 第16课：决策树——既能分类又能回归的模型.docx 317.78kb
- 第17课：决策树——告诉你 Hello Kitty 是人是猫.docx 494.89kb
- 第18课：SVM——线性可分 SVM 原理.docx 313.68kb
- 第19课：SVM——直观理解拉格朗日乘子法.docx 377.02kb
- 第20课：SVM——对偶学习算法.docx 212.97kb
- 第21课：SVM——线性 SVM，间隔由硬到软.docx 290.92kb
- 第22课：SVM——非线性 SVM 和核函数.docx 331.59kb
- 第23课：SVR——一种“宽容”的回归模型.docx 277.55kb
- 第24课：直观认识 SVM 和 SVR.docx 657.56kb 16