【大二】机器学习

文件列表

• 【大二】机器学习
  • REAMDE.md
  • 吴恩达课程材料
    • 机器学习（第一大部分）：Supervised Machine Learning Regression and Classification.rar
    • 第二部分：Advanced Learning Algorithms.rar
    • 多变量机器学习工程讲解.rar
  • 大作业
    • 代码.ipynb
    • 【25春】机器学习大作业题目与要求.docx
    • 报告.docx
    • 汇报.ppt
  • PPT新
    • Part 3 特征工程.pdf
    • Part 1 引言.pdf
    • Part 2 感知器.pdf
  • PPT旧
    • 9决策树(吴恩达).pdf
    • 2多变量线性回归.pdf
    • 集成学习.pptx
    • 5神经网络2.pdf
    • 10-支持向量机.pptx
    • 8推荐系统.pdf
    • 1单变量线性回归.pdf
    • 7聚类&异常检测.pdf
    • 16-实例OCR.pptx
    • 0机器学习-绪论-2023学生.pptx
    • 决策树.pptx
    • 6应用机器学习的建议.pdf
    • 3分类+过拟合（正则化）.pdf
    • 4神经网络1.pdf
  • 作业
    • 第二次作业
      • raw.ipynb
      • 作业2.ipynb
      • 第二次课后作业.pdf
      • 作业2.pdf
    • 第一次作业
      • 作业1.pdf
      • 源.ipynb
      • homework-give.pdf
      • 第一次课后作业.pdf
      • 作业1.ipynb
  • 电子书与材料
    • 机器学习(科学计算库1).pdf
    • 统计学习方法(第2版)(李航).pdf
    • TensorFlow2深度学习.pdf
    • 模式识别与机器学习 (Christopher M. Bishop,马春鹏) .pdf
    • 精通特征工程【文字版】 (爱丽丝•郑 阿曼达•卡萨丽) (z-lib.org).pdf
    • 机器学习(科学计算库2).pdf
    • pytorch生成对抗网络编程.pdf
    • 机器学习 周志华.pdf
    • 深度学习之PyTorch实战计算机视觉_－_2018.pdf
    • 机器学习-周志华.pdf
    • UnderstandingDeepLearning_17_02_23_C.pdf
    • 深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf
    • 机器学习(算法篇2).pdf
    • pytorch官方教程中文版.pdf
    • 机器学习(算法篇1).pdf
    • 机器学习配套笔记（吴恩达老版教材-黄海广制作）.pdf
    • 数据分析.pdf
    • 南瓜书.pdf
    • 动手学深度学习.pdf
    • 花书-中文版.pdf
    • 动手学深度学习-pytorch.pdf
    • pandas官方文档中文版.pdf
    • TensorFlow实战.pdf
    • 深度学习框架PyTorch：入门与实践 高清 (1).pdf
    • pytorch深度学习实战 (伊莱史蒂文斯).pdf
    • 南瓜书pumpkin_book.pdf
    • Jupyter notebook仪表盘、菜单、工具栏(快速上手).doc
    • 实战深度学习算法 零起点通关神经网络模型 基于Python和NumPy实现.pdf
    • keras-cn.pdf
    • BoostedTree.pdf
    • 花书-深度学习-Eng.pdf
    • python机器学习必备速查表.zip
    • 解读卷积神经网路CNN.pdf