机器学习+鸢尾花预测案例+flink+1.19.0+版本百度网盘资料下载

9机器学习-概率图模型

8机器学习-决策树系列

7机器学习-无监督学习

6机器学习-线性分类

5机器学习-线性回归

4人工智能基础-高等数学知识强化

3人工智能基础-Python科学计算和可视化

2人工智能基础-Python基础

1人工智能基础-快速入门

9--机器学习-概率图模型

8--机器学习-决策树系列

7--机器学习-无监督学习

6--机器学习-线性分类

5--机器学习-线性回归

4--人工智能基础-高等数学知识强化

31--加课 强化学习新增

3--人工智能基础-Python科学计算和可视化

27--加课算法与数据结构

99.12-3-k-means和分层聚类 .mp4 14.9MB

98.12-2-聚类算法核心思想和原理 .mp4 10.9MB

97.12-1-本章总览 .mp4 6.5MB

96.11-8-集成学习优缺点和适用条件 .mp4 16.0MB

95.11-7-结合策略Stacking方法 .mp4 9.4MB

94.11-6-串行策略Boosting .mp4 16.6MB

93.11-5-并行策略随机森林 .mp4 11.7MB

92.11-4-并行策略BaggingOOB等方法 .mp4 26.6MB

91.11-3-集成学习代码实现 .mp4 16.1MB

2017年客户智能系统-基于Spark的机器学习资料

第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4 26.3MB

第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4 49.3MB

第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4 27.4MB

第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp4 91.9MB

第63节实际工作及面试注意问题.mp4 14.5MB

第62节基于Spark的机器学习项目-智能客户系统实战课程总结.mp4 13.3MB

第61节Spark调优介绍.mp4 41.9MB

第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4 16.3MB

第14章 更多机器学习算法

第13章 集成学习和随机森林

第12章 决策树

第11章 支撑向量机SVM

第10章 评价分类结果

第09章 逻辑回归

第08章 多项式回归与模型泛化

第07章 PCA与梯度上升法

第06章 梯度下降法

A类 写作预测素材

1-4月 G类 写作预测素材大小作文.pdf 4.2MB

铁头案例前四题2023年度增值服务管理计价学习资料

加密播放器

第一轮学习资料

Casio fx-991cnx计算器问题解答汇总

21届学员备考心得及经验分享

2021版全科教材电子版案例教材勘误后续更新

2023铁头案例小组学习指南.pdf 1.0MB

2023年度《建设工程计价》学习资料

2023年度《工程造价管理》学习资料

MP4格式

任务9-2视频第三章矩阵论三ev .mp4 184.8MB

任务9-1课件第三章矩阵论三 .pdf 1.9MB

任务8-2视频编程实践矩阵的运算ev .mp4 78.5MB

任务8-1课件编程实践矩阵的运算 .pdf 2.9MB

任务7-2视频第三章矩阵运算下ev .mp4 94.1MB

任务7-1课件第三章矩阵运算下 .pdf 1.9MB

任务6-2视频第三章矩阵运算上ev .mp4 226.6MB

任务6-1课件第三章矩阵运算上 .pdf 2.9MB

视频

课件与代码

第9章 逻辑回归算法

第8章 梯度下降算法

第7章 线性回归算法

第6章 Python可视化库Seaborn

第5章 可视化库Matplotlib

第4章 数据分析处理库Pandas

第40章 探索性数据分析农粮组织数据集

01-第一模块Python快速入门

02-第二模块Python数据科学必备工具包实战

03-第三模块人工智能-必备数学课程

04-第四模块机器学习算法精讲及其案例应用

05-第五模块机器学习算法建模实战项目

06-第六模块机器学习案例实战应用集锦

07-第七模块机器学习竞赛优胜解决方案实战

08-第八模块Python金融分析与量化交易实战

09-第九模块深度学习经典算法解析

百面机器学习：算法工程师带你去@.pdf201.3MB

代码

ppt

09-

08

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04

03

第9章 逻辑回归

第8章 多项式回归与模型泛化

第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第2章 机器学习基础

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

第9章 逻辑回归

第8章 多项式回归与模型泛化

第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第2章 机器学习基础

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

考试萌园等多个文件

00预习阶段-Python基础和数据分析

01第一阶段机器学习原理

02第二阶段机器学习实战

03第三阶段深度学习原理到实战

04第四阶段深度学习模型应用

05第五阶段-CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固

00在线直播开班宣讲.mp4 123.8MB

01在线视频Python基础语法语法精讲.mp4 411.4MB

05第五阶段-CV NLP 推荐三大方向的基础技术巩固

04第四阶段深度学习模型应用

03第三阶段深度学习原理到实战

02第二阶段机器学习实战

01第一阶段机器学习原理

00预习阶段-Python基础和数据分析

在线视频9-商品推荐方案讨论E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序 .mp4 436.0MB

在线视频8-用户特征和Item特征的常用方法 .mp4 268.9MB

在线视频7-推荐业务feed流产品及推荐算法策略架构解析 .mp4 356.7MB

9机器学习-概率图模型

8机器学习-决策树系列

7机器学习-无监督学习

6机器学习-线性分类

5机器学习-线性回归

4人工智能基础-高等数学知识强化

3人工智能基础-Python科学计算和可视化

2人工智能基础-Python基础

1人工智能基础-快速入门

超智能体S01：高考与机器学习ss.mp4375.4MB

9-8 OvR与OvO.rar 96.0MB

9-7 scikt-learn中的逻辑回归.rar 113.0MB

9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.rar 95.2MB

9-5 决策边界.rar 116.4MB

9-4 实现逻辑回归算法.rar 146.8MB

9-3 逻辑回归损失函数的梯度.rar 79.9MB

9-2 逻辑回归的损失函数.rar 67.7MB

9-1 什么是逻辑回归.rar 67.7MB

8-9 LASSO.rar 95.2MB

丁香公开课-NHANES+ML联合挖掘课 - 早早.pdf 32.4MB