+Kmeans            2.3 MB
| codebook_test.npy             464 Byte
| compressed_test.jpg             8.3 KB
| compressed_tiger.png             432.0 KB
| test.jpg             24.8 KB
| test2.jpg             4.6 KB
| tiger.png             1.7 MB
| Untitled.ipynb             151.0 KB
+PCA降维            186.0 KB
| iris.data             4.6 KB
| PCA.ipynb             181.0 KB
+python机器学习案例            31.7 MB
|+machineLearning             31.7 MB
| +.ipynb_checkpoints              521.0 KB
|  114_congress.csv              4.4 KB
|  admissions.csv              24.8 KB
|  auto-mpg.data              29.6 KB
|  cleaned_loans_2007.csv              4.5 MB
|  cleaned_loans2007.csv              4.4 MB
|  filtered_loans_2007.csv              6.5 MB
|  income.csv              72.4 KB
|  iris.csv              4.6 KB
|  loans_2007.csv              14.8 MB
|  ml_1_introduce.ipynb              86.7 KB
|  ml_2_logistic-regression.ipynb              63.5 KB
|  ml_3_logisticRes.ipynb              5.3 KB
|  ml_4_Cross-validation.ipynb              16.3 KB
|  ml_5_kcross.ipynb              6.6 KB
|  ml_6_clustering.ipynb              24.8 KB
|  ml_7_mulabel.ipynb              10.7 KB
|  ml_8_overfit.ipynb              21.6 KB
|  ml_9_KMEANS.ipynb              7.0 KB
|  ml_9_k-means.ipynb              514 Byte
|  ml_buildDecisionTree.ipynb              3.9 KB
|  ml_decisionTree.ipynb              18.1 KB
|  ml_DTandRandmoF_scikieLearn.ipynb              16.0 KB
|  ml_GradientDescent.ipynb              213.0 KB
|  ml_kmeans_nba.ipynb              112.0 KB
|  ml_loanProject.ipynb              31.5 KB
|  ml_neuralnetwork.ipynb              96.0 KB
|  ml_randomForest.ipynb              4.4 KB
|  nba_2013.csv              70.8 KB
|  pga.csv              2.2 KB
|  Untitled.ipynb              72 Byte
+Xgboost            57.4 KB
| pima-indians-diabetes.csv             23.5 KB
| xgtest.ipynb             33.9 KB
+贷款利润最大化            69.8 MB
| cleaned_loans_2007.csv             4.5 MB
| cleaned_loans2007.csv             4.4 MB
| filtered_loans_2007.csv             6.5 MB
| loans_2007.csv             15.0 MB
| LoanStats3a.csv             39.4 MB
| ml_loanProject.ipynb             31.4 KB
+股价预测            5.4 MB
| Combined_News_DJIA.csv             5.4 MB
| 股价.ipynb             40.7 KB
+机器学习算法            1.7 MB
|+回归算法             1.7 MB
| +梯度下降求解逻辑回归data              3.9 KB
|  梯度下降求解逻辑回归.ipynb              478.0 KB
|  线性回归.pdf              1.2 MB
+机器学习算法PPT            25.5 MB
| 10-EM算法.pdf             811.0 KB
| 11-神经网络.pdf             11.7 MB
| 12-word2vec.pdf             2.4 MB
| 1-AI入学指南.pdf             659.0 KB
| 2-回归算法.pdf             1.2 MB
| 3-决策树与集成算法.pdf             1.0 MB
| 4-聚类算法.pdf             788.0 KB
| 5-贝叶斯算法.pdf             539.0 KB
| 6-支持向量机.pdf             1.3 MB
| 7-推荐系统.pdf             2.0 MB
| 8-xgboost.pdf             932.0 KB
| 9-LDA与PCA算法.pdf             1.0 MB
| 时间序列分析.pdf             767.0 KB
| 文本分析.pdf             522.0 KB
+聚类            338.0 KB
| kmeans-dbscan.zip             338.0 KB
+决策树            633.0 KB
| 决策树鸢尾花.zip             633.0 KB
+逻辑回归            235.0 KB
| linear_regression.ipynb             19.9 KB
| ml_GradientDescent.ipynb             213.0 KB
| pga.csv             2.2 KB
+用户流失预警(1)            442.0 KB
| churn.csv             428.0 KB
| churn.ipynb             14.2 KB
+支持向量机            128.0 KB
|+SMO             32.5 KB
| | simple_svm.py              3.4 KB
| | SVM.py              6.9 KB
| | svmMLiA.py              14.0 KB
| | testSet.txt              2.3 KB
| | testSetRBF.txt              3.0 KB
| | testSetRBF2.txt              3.0 KB
| Untitled.ipynb             95.2 KB
机器学习算法课件.pdf            10.9 MB