[视频教程] 2018年XiaoX学院最新人工智能机器学习升级版III 视频教程 价值899

	

	
网上都是升级版2，这是升级版3，我没有目录，所以发一下2的目录给予参考

	==========课程目录==============

	└─视频

	        01 数学分析与概率论.mp4

	        02 数理统计与参数估计.avi

	        03 矩阵和线性代数.avi

	        04 凸优化.avi

	        05 Python库.avi

	        06 Python库II.mp4

	        07 回归.mp4

	        08 回归实践.mp4

	        09 决策树和随机森林.avi

	        10 决策树和随机森林实践.mp4

	        11 提升.mp4

	        12 XGBoost实践.mp4

	        13 SVM.mp4

	        14 SVM实践.mp4

	        15 聚类1.mp4

	        15 聚类2.mp4

	        16 聚类实践1.mp4

	        16 聚类实践2.mp4

	        17 EM算法.mp4

	        18 EM算法实践.mp4

	        19 贝叶斯网络.mp4

	        20 朴素贝叶斯实践.mp4

	        21 主题模型.mp4

	        22 主题模型实践.mp4

	        23 HMM.mp4

	        24 HMM实践.mp4

	

	├─文档

	│  ├─00、课程介绍

	│  │      《机器学习·升级版II》常见问题FAQ

	│  │      

	│  ├─01、机器学习的数学基础1 - 数学分析

	│  │  │  1.数学分析与概率论.pdf

	│  │  │  笔记.jpg

	│  │  │  

	│  │  └─参考文献资料

	│  │          Clustering-by-fast-search-and-find-of-density-pea.pdf

	│  │          Latent Dirichlet Allocation.pdf

	│  │          MLAPP.pdf

	│  │          PRML_Translation.pdf

	│  │          李航.统计学习方法.pdf

	│  │          

	│  ├─02、数学基础2 - 数理统计与参数估计

	│  │      2.数理统计与参数估计.pdf

	│  │      

	│  ├─03、数学基础3 - 矩阵和线性代数

	│  │      3.矩阵和线性代数.pdf

	│  │      

	│  ├─04、数学基础4 - 凸优化

	│  │      4.凸优化.pdf

	│  │      

	│  ├─05、Python基础及其数学库的使用

	│  │      5.Python.rar

	│  │      5.Python库.pdf

	│  │      

	│  ├─06、Python基础及其机器学习库的使用

	│  │      6.Package代码.rar

	│  │      6.Python库II.pdf

	│  │      

	│  ├─07、回归

	│  │      7.回归.pdf

	│  │      

	│  ├─08、回归实践

	│  │      8.Regression代码.rar

	│  │      8.Regression代码.zip

	│  │      8.回归实践.pdf

	│  │      

	│  ├─09、决策树和随机森林

	│  │      9.决策树和随机森林.pdf

	│  │      

	│  ├─10、随机森林实践

	│  │      10.RandomForest代码.rar

	│  │      10.决策树和随机森林实践.pdf

	│  │      

	│  ├─11、提升

	│  │      11.提升.pdf

	│  │      

	│  ├─12、XGBoost

	│  │      12.6.Bagging_intro(老师新加的代码).zip

	│  │      12.XGBoost(代码).zip

	│  │      12.XGBoost实践.pdf

	│  │      xgboost-master.zip

	│  │      

	│  ├─13、SVM

	│  │      13.SVM.pdf

	│  │      

	│  ├─14、SVM实践

	│  │      14.SVM(代码).rar

	│  │      14.SVM实践.pdf

	│  │      

	│  ├─15、聚类

	│  │      15.聚类.pdf

	│  │      

	│  ├─16、聚类实践

	│  │      16.代码.rar

	│  │      16.聚类实践.pdf

	│  │      

	│  ├─17、EM算法

	│  │      17.EM算法.pdf

	│  │      

	│  ├─18、EM算法实践

	│  │      18.EM算法实践.pdf

	│  │      18.EM算法实践代码.rar

	│  │      

	│  ├─19、贝叶斯网络

	│  │      19.贝叶斯网络.pdf

	│  │      

	│  ├─20、朴素贝叶斯实践

	│  │      20.NaiveBayesian.zip

	│  │      20.朴素贝叶斯实践.pdf

	│  │      

	│  ├─21、主题模型LDA

	│  │      21.主题模型.pdf

	│  │      

	│  ├─22、LDA实践

	│  │      22.LDA代码.rar

	│  │      22.主题模型实践.pdf

	│  │      

	│  ├─23、隐马尔科夫模型HMM

	│  │      23.HMM.pdf

	│  │      

	│  └─24、HMM实践

	│          24.HMM代码.zip

	│          24.HMM实践.pdf