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机器学习
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│ │ ├── 1-线性回归原理推导
│ │ │ └── 2-回归算法.pdf
│ │ ├── 10-决策树原理
│ │ │ └── 3-决策树与集成算法.pdf
│ │ ├── 11-决策树代码实现
│ │ │ └── 决策树-代码实现.zip
│ │ ├── 12-决策树实验分析
│ │ │ └── 决策树算法-实验.zip
│ │ ├── 13-集成算法原理
│ │ │ └── 3-决策树与集成算法.pdf
│ │ ├── 14-集成算法实验分析
│ │ │ ├── mldata
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│ │ │ └── 随机森林与集成算法-实验.zip
│ │ ├── 15-支持向量机原理推导
│ │ │ └── 6-支持向量机.pdf
│ │ ├── 2-线性回归代码实现
│ │ │ └── 线性回归-代码实现.zip
│ │ ├── 3-模型评估方法
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│ │ │ └── 模型评估方法.ipynb
│ │ ├── 3-线性回归实验分析
│ │ │ └── 线性回归-实验.zip
│ │ ├── 5-逻辑回归代码实现
│ │ │ └── 逻辑回归-代码实现.zip
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│ │ ├── 7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
│ │ │ └── 4-聚类算法.pdf
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│ │ │ └── Kmeans-代码实现.zip
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│ └── 机器学习算法PPT
│ ├── 1-AI入学指南.pdf
│ ├── 10-EM算法.pdf
│ ├── 11-神经网络.pdf
│ ├── 12-word2vec.pdf
│ ├── 2-回归算法.pdf
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│ ├── 5-贝叶斯算法.pdf
│ ├── 6-支持向量机.pdf
│ ├── 7-推荐系统.pdf
│ ├── 8-xgboost.pdf
│ ├── 9-LDA与PCA算法.pdf
│ ├── 文本分析.pdf
│ └── 时间序列分析.pdf
├── 机器学习算法PPT
│ ├── 1-AI入学指南.docx
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│ ├── 内.pdf
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└── 机器学习实训营(原理 复现 实验)
├── 1-线性回归原理推导
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├── 13-集成算法原理
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├── 3-模型评估方法
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