文件清单 31 项

• Ai学习/
• 2-人工智能基础-Python基础/
• 8-机器学习-决策树系列/
• 7-机器学习-无监督学习/
• 9-机器学习-概率图模型/
• 6-机器学习-线性分类/
• 3-人工智能基础-Python科学计算和可视化/
• 1-人工智能基础-快速入门/
• 4-人工智能基础-高等数学知识强化/

展开全部 31 项

• 5-机器学习-线性回归/
• 章节2:Python基础语法/
• 章节1:Python开发环境搭建/
• 章节1:决策树/
• 章节2:集成学习和随机森林/
• 章节3:GBDT/
• 章节4:XGBoost/
• 章节1:聚类系列算法/
• 章节2:EM算法和GMM高斯混合模型/
• 章节3:PCA降维算法/
• 章节3:CRF算法/
• 章节1:贝叶斯分类/
• 章节2:HMM算法/
• 章节2:Softmax回归/
• 章节4:SMO优化算法/
• 章节3:SVM支持向量机算法/
• 章节1:逻辑回归/
• 章节3:数据处理分析模块Pandas/
• 章节2:数据可视化模块/
• 章节1:科学计算模型Numpy/
• 代码/
• 文档/