人工智能研究生课程：课件+数据+代码/AI

一、课件
09集成学习
08主成分分析
08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.pdf
08-06-Sklearn实现PCA.pdf
08-07-案例：PCA实现照片压缩.pdf
08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.pdf
08-01-主成分分析介绍.pdf
08-02-协方差矩阵的特征值分解算法.pdf
08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法.pdf

07聚类
06支持向量机
05朴素贝叶斯
04决策树
03逻辑回归
03-08-案例：鸢尾花分类.pdf
03-09-案例：手写数字识别.pdf
03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.pdf
03-06-逻辑回归实现多分类方法.pdf
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归.pdf
03-05-逻辑回归的正则化.pdf
03-04-逻辑回归代码实现.pdf
03-02-逻辑回归求解.pdf
03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数.pdf

02线性回归
02-02-梯度下降法.pdf
02-01-线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数.pdf
02-17-波士顿房价预测.pdf
02-15-最小二乘法代码实现.pdf
02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet.pdf
02-03-梯度下降法代码实现.pdf
02-14-最小二乘法求线性回归.pdf
02-13-LASSO回归代码实现.pdf
02-12-LASSO回归求解举例说明.pdf
02-11-LASSO回归求解.pdf
02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降.pdf
02-10-Ridge回归求解与代码实现.pdf
02-09-欠拟合与过拟合.pdf
02-08-几种常见的模型评价指标.pdf
02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.pdf02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.pdf
02-05-线性回归代码实现.pdf

01机器学习概述


二、代码
07聚类
07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析（上课版）.ipynb
07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析（答案版）.ipynb
07-11-2Sklearn实现高斯混合模型.ipynb
07-11-1高斯混合模型原生代码实现（上课版）.ipynb
07-11-1高斯混合模型原生代码实现（答案版）.ipynb
07-11-1高斯混合模型原生代码实现（练习版）.ipynb
07-08-Sklearn实现密度聚类.ipynb
07-06-Sklearn实现层次聚类.ipynb
07-03-02-Sklearn实现K-means（上课版）.ipynb
07-03-02-Sklearn实现K-means（练习版）.ipynb
07-03-02-Sklearn实现K-means（答案版）.ipynb
07-03-01-K-means代码实现（答案版）.ipynb
07-03-01-K-means代码实现（练习版）.ipynb
07-03-01-K-means代码实现（上课版）.ipynb
data

10案例
case2 信用卡反欺诈模型
case1 银行营销策略分析

02线性回归
02-17-波士顿房价预测（答案版）.ipynb
02-17-波士顿房价预测（上课版）.ipynb house_train_model.m
02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet（答案版）.ipynb02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet（练习版）.ipynb02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet（上课版）.ipynb
02-15-最小二乘法代码实现（上课版）.ipynb02-15-最小二乘法代码实现（答案版）.ipynb02-15-最小二乘法代码实现（练习版）.ipynb
02-13-LASSO回归代码实现（答案版）.ipynb
02-13-LASSO回归代码实现（练习版）.ipynb02-13-LASSO回归代码实现（上课版）.ipynb
02-07-常见的模型评价指标（答案版）.ipynb02-07-常见的模型评价指标（上课版）.ipynb
02-10-Ridge回归求解与代码实现（答案版）.ipynb02-10-Ridge回归求解与代码实现（练习版）.ipynb02-10-Ridge回归求解与代码实现（上课版）.ipynb
02-03-梯度下降法代码实现（答案版）.ipynb02-03-梯度下降法代码实现（练习版）.ipynb
02-03-梯度下降法代码实现（上课版）.ipynb
02-05-线性回归代码实现（答案版）.ipynb
02-05-线性回归代码实现（上课版）.ipynb images
.ipynb_checkpoints data

03逻辑回归
03-08-案例：鸢尾花分类（上课版）.ipynb
03-09-案例：手写数字识别（答案版）.ipynb
03-09-案例：手写数字识别（练习版）.ipynb
03-09-案例：手写数字识别（上课版）.ipynb
03-08-案例：鸢尾花分类（答案版）.ipynb
03-05-逻辑回归正则化代码实现（练习版）.ipynb
03-05-逻辑回归正则化代码实现（上课版）.ipynb
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归（答案版）.ipynb
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归（练习版）.ipynb
03-04-逻辑回归代码实现（答案版）.ipynb
03-04-逻辑回归代码实现（练习版）.ipynb
03-04-逻辑回归代码实现（上课版）.ipynb
03-05-逻辑回归正则化代码实现（答案版）.ipynb
tool
data
pycache
images
.ipynb_checkpoints

08主成分分析
08-07-案例：照片压缩（上课版）.ipynb
08-07-案例：照片压缩（练习版）.ipynb
08-07-案例：照片压缩（答案版）.ipynb
08-06-Sklearn实现PCA（上课版）.ipynb
08-06-Sklearn实现PCA（答案版）.ipynb
08-06-Sklearn实现PCA（练习版）.ipynb
08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现（上课版）.ipynb
08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现（练习版）.ipynb
08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现（答案版）.ipynb
08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现（答案版）.ipynb
08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现（上课版）.ipynb
08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现（练习版）.ipynb
data
images

06支持向量机
06-17-案例：使用SVM完成人脸识别.ipynb
06-16-Sklearn实现SVM2，输出常用属性值（答案版）.ipynb
06-16-Sklearn实现SVM1（上课版）.ipynb
06-16-Sklearn实现SVM4，调参（答案版）.ipynb
06-16-Sklearn实现SVM1（答案版）.ipynb06-16-Sklearn实现SVM1（练习版）.ipynb06-13-3SVM代码实现之核函数版（答案版）.ipynb
06-13-2SVM代码实现之改进版（答案版）.ipynb
06-16-Sklearn实现SVM3，使用高斯核（答案版）.ipynb
06-13-1SVM代码实现之简易版（答案版）.ipynb06-13-1SVM代码实现之简易版（上课版）.ipynb06-13-1SVM代码实现之简易版（练习版）.ipynb
.ipynb_checkpoints data images

04决策树
04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估（答案版）.ipynb
04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估（上课版）.ipynb
04-10-Sklearn实现决策树（上课版）.ipynb
04-10-Sklearn实现决策树（练习版）.ipynb
04-10-Sklearn实现决策树（答案版）.ipynb
04-04-决策树代码实现（练习版）.ipynb
04-04-决策树代码实现（上课版）.ipynb
04-04-决策树代码实现（答案版）.ipynb
.ipynb_checkpoints
data
images

05朴素贝叶斯
05-08-案例：垃圾邮件识别（上课版）.ipynb
05-08-案例：垃圾邮件识别（答案版）.ipynb
05-08-案例：垃圾邮件识别（练习版）.ipynb
05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯（上课版）.ipynb
05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯（练习版）.ipynb
05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯（答案版）.ipynb
05-05-拉普拉斯修正（上课版）.ipynb
05-05-拉普拉斯修正（练习版）.ipynb
05-05-拉普拉斯修正（答案版）.ipynb
05-04-朴素贝叶斯代码实现（练习版）.ipynb
05-04-朴素贝叶斯代码实现（答案版）.ipynb
05-04-朴素贝叶斯代码实现（上课版）.ipynb
.ipynb_checkpoints
data
images

09集成学习

09-16-Stacking 代码实现（上课版）.ipynb
09-16-Stacking 代码实现（练习版）.ipynb
09-16-Stacking 代码实现（答案版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现2（上课版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现1（上课版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现2（练习版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现1练习版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现2（答案版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现1（答案版）.ipynb
09-09-GBDT之提升和提升树概念（练习版）.ipynb
09-09-GBDT之提升和提升树概念（上课版）.ipynb
09-09-GBDT之提升和提升树概念（答案版）.ipynb
09-08-AdaBoost代码实现本（上课版）.ipynb
09-08-AdaBoost代码实现本（答案版）.ipynb
09-05-Bagging与随机森林及其代码实现（上课版）.ipynb
09-05-Bagging与随机森林及其代码实现（答案版）.ipynb
09-04-2Voting代码实现-软投票分类器（答案版）.ipynb
09-04-1Voting代码实现-硬投票分类器（上课版）.ipynb
09-04-1Voting代码实现-硬投票分类器（答案版）.ipynb
09-04-1Voting代码实现-硬投票分类器（练习版）.ipynb
09-02-Voting能够提高准确度的原因.ipynb
data