机器算法与数学算法实践与分析
├─PART1│ 任务1-2：【视频】第一章：绪论（上）.mp4
│ 任务1-3：【视频】第一章：绪论（下）.mp4
│ 任务10-2：【代码】SVD2.rar
│ 任务10-3：【视频】编程实践：基于奇异值分解SVD进行智能推荐.mp4
│ 任务11-2：【视频】凸函数.mp4
│ 任务12-2：【视频】对偶理论及SVM的对偶求解.mp4
│ 任务13-2：【视频】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.mp4
│ 任务13-3：【代码】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.rar
│ 任务14-2：【视频】概率统计（上）.mp4
│ 任务15-2：【视频】概率统计（中）.mp4
│ 任务2-2：【视频】习题讲解.mp4
│ 任务2-3：【资料】第二章课程辅助资料.zip
│ 任务3-2：【视频】第二章：函数求导（上）.mp4
│ 任务3-3：【视频】第二章：函数求导（中）.mp4
│ 任务4-2：【视频】第二章：BP算法（上）.mp4
│ 任务4-3：【视频】第二章：BP算法（下）.mp4
│ 任务5-1：【视频】第二章习题讲解.mp4
│ 任务5-3：【视频】BP算法及其应用——波士顿房价预测.mp4
│ 任务5-4：【代码】BP算法及其应用-波士顿房价预测.rar
│ 任务6-2：【视频】第三章：矩阵运算（上）.mp4
│ 任务7-2：【视频】第三章：矩阵运算（下）.mp4
│ 任务8-2：【视频】编程实践：矩阵的运算.mp4
│ 任务9-2：【视频】第三章：矩阵论（三）.mp4
│ 课程总结.mp4
│
└─PART2
│任务16-2：【视频】概率统计（下）.mp4
│任务17-2：【视频】极大似然估计&朴素贝叶斯.mp4
│任务18-2：【视频】编程实践：基于朴素贝叶斯和拉普拉斯平滑预测乳腺癌.mp4
│任务19-3：【视频】信息论上.mp4
│任务20-2：【视频】信息论基础-中.mp4
│任务21-2：【视频】信息论基础-下.mp4
│任务21-4：【实践】案例实践：决策树及其应用.mp4
│
├─任务16-3：【课外资料】概率统计
│├─__MACOSX
││└─课程辅助资料-第五章-概率统计
││ ._资料1-The Multivariate Gaussian Distribution(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
││ ._资料2-More on Multivariate Gaussians(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
││
│└─课程辅助资料-第五章-概率统计
│ 资料1-The Multivariate Gaussian Distribution(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
│ 资料2-More on Multivariate Gaussians(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
│
├─任务18-3：【代码&数据】朴素贝叶斯实践代码&数据
│ Bayesian.py
│ Breastcancer.py
│ remove.txt
│
├─任务19-1：【资料】课程辅助资料-
││README.txt
││
│├─__MACOSX
││└─课程辅助资料-第六章-信息论
││ ._资料1-Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
││ ._资料2-Elements of Information Theory Elements-第二版 (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
││ ._资料3-Elements of Information Theory Second Edition-Solutions to Problems (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
││
│└─课程辅助资料-第六章-信息论
│ 资料1-Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
│ 资料2-Elements of Information Theory Elements-第二版 (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
│ 资料3-Elements of Information Theory Second Edition-Solutions to Problems (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf
│
└─任务21-3：【编程实践】基于决策树和 C4.5 算法进行二分类
Breastdata.txt
DT_C4.5.py
treePlotter.py
编程实践：基于决策树和 C4.5 算法进行二分类.pdf
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