GitChat 21天入门机器学习

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
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