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1.机器学习与数学分析.pdf 08-Jan-2023 17:11 6204676
10.RandomForest代码.zip 08-Jan-2023 17:11 34012543
10.决策树和随机森林实践.pdf 08-Jan-2023 17:11 1547864
11.提升.pdf 08-Jan-2023 17:11 1761297
12.XGBoost代码.zip 08-Jan-2023 17:11 140882
12.XGBoost实践.pdf 08-Jan-2023 17:10 1451995
13.SVM.pdf 08-Jan-2023 17:11 2447339
14.SVM代码.zip 08-Jan-2023 17:11 14525406
14.SVM实践.pdf 08-Jan-2023 17:10 1943244
15.聚类.pdf 08-Jan-2023 17:10 6910002
16.Clustering代码.zip 08-Jan-2023 17:10 3298787
16.聚类实践.pdf 08-Jan-2023 17:10 2076808
17.EM算法.pdf 08-Jan-2023 17:10 1846625
18.EM代码.zip 08-Jan-2023 17:10 14196
18.EM算法实践.pdf 08-Jan-2023 17:11 1701159
19.贝叶斯网络.pdf 08-Jan-2023 17:11 3505753
2.概率论与贝叶斯先验.pdf 08-Jan-2023 17:11 4146448
20.BayesianNetwork代码.zip 08-Jan-2023 17:10 2713960
20.贝叶斯网络实践.pdf 08-Jan-2023 17:10 1476865
21.主题模型.pdf 08-Jan-2023 17:10 2817822
22.LDA_代码.zip 08-Jan-2023 17:11 5580587
22.主题模型实践.pdf 08-Jan-2023 17:10 2510707
23.HMM.pdf 08-Jan-2023 17:10 1789863
24.HMM_代码.zip 08-Jan-2023 17:11 33867873
24.HMM实践.pdf 08-Jan-2023 17:11 2855432
3.矩阵和线性代数.pdf 08-Jan-2023 17:11 2364374
4.Python代码.zip 08-Jan-2023 17:11 15726
4.Python基础.pdf 08-Jan-2023 17:10 1533582
5.Package代码.zip 08-Jan-2023 17:10 764108
5.Python库.pdf 08-Jan-2023 17:10 4401223
6.7.WordCloud.zip 08-Jan-2023 17:10 1389
6.Data代码.zip 08-Jan-2023 17:10 14413259
6.数据清洗和特征选择.pdf 08-Jan-2023 17:10 2222182
7.回归.pdf 08-Jan-2023 17:10 4401767
8.Regression代码.zip 08-Jan-2023 17:10 38802
8.回归实践.pdf 08-Jan-2023 17:11 2915778
9.决策树和随机森林.pdf 08-Jan-2023 17:11 2825455
xgboost-master-(windows上的编译包).zip 08-Jan-2023 17:10 1182803
机器学习应用实验手册.pdf 08-Jan-2023 17:10 7197978