小白零基础入门到实战-AI人工智能机器学习课程（资料完整）：课件代码等，共25GB+资料
+第9章 第九模块：深度学习必备核⼼算法            14.1 MB
+课件             14.1 MB
  深度学习.pdf              9.5 MB
  卷积神经网络.pdf              2.4 MB
+词向量模型资料              2.2 MB
   NLP核心模型-word2vec.zip               2.2 MB
+第8章 第八模块：Python金融分析与量化交易实战            70.0 MB
第9章：量化交易解读.zip             166.0 KB
第8章：策略评估指标.zip             363.0 KB
第7章：双均线交易策略实例.zip             748.0 KB
第6章：金融时间序列分析.zip             588.0 KB
第18章：深度学习时间序列预测.zip             14.0 MB
第16章：聚类与统计策略分析.zip             1.0 MB
第15章：基于回归的策略分析.zip             935.0 KB
第13章：因子分析实战.zip             1.2 MB
第11章：因子数据预处理.zip             876.0 KB
+第5章：Pandas             3.9 KB
tushare工具包.zip              3.9 KB
+第4章：Numpy             16.8 KB
numpy代码.zip              16.8 KB
+第20章：Seaborn             5.2 MB
+第19章：Matplotlib工具包实战             3.7 MB
+第17章：fbprophet时间序列预测神器             41.2 MB
+第14章：因子打分选股实战             3.3 KB
+第1-3章：Python基础             175.0 KB
+第12章：因子策略选股实例             2.7 KB
+第10章：Ricequant回测选股分析实战             2.1 KB
+第7章 第七模块：数据挖掘竞赛-优胜解决方案            10.1 GB
+第一章：快手用户活跃度预测             133.0 MB
快手用户活跃度.zip              133.0 MB
+第五章：医学糖尿病数据命名实体识别             23.1 MB
notebook-瑞金.zip              5.0 MB
eclipse-命名实体识别.zip              18.2 MB
+第四章：特征工程建模可解释工具包             53.1 MB
+第十章：机器学习项目实战模板             36.6 MB
+机器学习项目实战流程              36.6 MB
+第三章：智慧城市道路通行时间预测             305.0 MB
+第七章：新闻关键词抽取模型             1.5 GB
+第六章：贷款平台风控模型-特征工程             2.0 GB
+第九章：用电敏感客户分类             6.1 GB
+第二章：工业化生产预测             299.0 KB
+第八章：数据特征常用构建方法             6.1 MB
+第6章 第六模块：Python数据分析与机器学习实战集锦+            624.0 MB
第一章：Python实战关联规则.zip             22.9 MB
第五章：绝地求生数据集探索分析与建模.zip             346.0 MB
第四章：商品销售额回归分析.zip             93.3 MB
第十章：数据特征预处理.zip             1.1 MB
第十一章：银行客户还款可能性预测.zip             36.6 MB
第十二章：图像特征聚类分析实践.zip             12.3 MB
第三章：基于相似度的酒店推荐系统.zip             1.8 MB
第六章：机器学习-模型解释方法实战.zip             4.7 MB
第九章：自然语言处理特征提取方法对比.zip             1.2 MB
第二章：爱彼迎数据集分析与建模.zip             91.9 MB
第八章：NLP核心模型-word2vec.zip             2.2 MB
+第七章：NLP常用工具包             9.7 MB
  Python-自然语言处理工具包.zip              9.7 MB
+第5章 第五模块：机器学习算法建模实战+            4.9 GB
京东购买意向预测.zip             499.0 MB
+股票             41.2 MB
+第十一章：项目实战-交易数据异常检测             144.0 MB
+逻辑回归-信用卡欺诈检测              144.0 MB
  逻辑回归-信用卡检测任务.ipynb               144.0 KB
  test.png               22.5 KB
  creditcard.csv               144.0 MB
+.ipynb_checkpoints               162.0 KB
+第十六章：基于随机森林的气温预测             6.3 MB
+随机森林              6.3 MB
+随机森林               6.3 MB
   tree2.png                795.0 KB
   tree.png                795.0 KB
   tree.dot                19.1 KB
   small_tree.png                56.1 KB
   small_tree.dot                1.3 KB
   rf_drawings.docx                372.0 KB
   3-随机森林参数选择.ipynb                25.4 KB
   2-数据与特征对随机森林的影响.ipynb                738.0 KB
   1-随机森林.ipynb                244.0 KB
  +images                2.2 MB
  +data                102.0 KB
  +.ipynb_checkpoints                1.0 MB
+第十八章：基于贝叶斯的新闻分类实战             19.9 MB
+贝叶斯新闻分类任务              19.9 MB
  新闻分类任务.ipynb               179.0 KB
  四川大学机器智能实验室停用词库.txt               8.4 KB
  哈工大停用词表.txt               5.9 KB
  stwords.txt               5.6 KB
  stopwords.txt               17.3 KB
  stopwords.data               24.5 KB
  news_C.ipynb               411.0 KB
+data               19.1 MB
+.ipynb_checkpoints               179.0 KB
+Python实现音乐推荐系统             4.2 GB
  推荐系统.ipynb              345.0 KB
  user_playcount_df.csv              44.1 MB
  triplet_dataset_sub_song.csv              648.0 MB
  train_triplets.txt              2.8 GB
  track_metadata_df_sub.csv              5.9 MB
  track_metadata.db              712.0 MB
  song_playcount_df.csv              8.5 MB
  Recommenders.py              9.2 KB
  recommendation_engines.py              13.7 KB
  8.png              68.8 KB
  7.png              77.3 KB
  6.png              60.3 KB
  5.png              3.6 KB
  4.png              12.0 KB
  3.png              43.0 KB
  2.png              30.4 KB
  1.png              45.3 KB
+__pycache__              5.0 KB
+.ipynb_checkpoints              345.0 KB
+第4章 第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用+            268.0 MB
+mldata             52.9 MB
+8-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理             788.0 KB
+8-Kmeans代码实现             5.0 MB
Kmeans-代码实现.zip              5.0 MB
+6-逻辑回归代码实现             5.0 MB
逻辑回归-代码实现.zip              5.0 MB
+5-逻辑回归实验分析             1.7 MB
+4-线性回归实验分析             643.0 KB
+3-模型评估方法             1.0 MB
+2-线性回归代码实现             5.9 MB
+29-HMM应用实例             332.0 KB
+28-隐马尔科夫模型             1.0 MB
+27-主成分分析降维算法解读             444.0 KB
+26-主成分分析与线性判别分析             1.5 MB
+25-代码实现word2vec词向量模型             32.6 MB
+24-词向量word2vec通俗解读             2.2 MB
+23-关联规则代码实现             1.0 KB
+22-关联规则实战分析             22.9 MB
+21-贝叶斯代码实现             18.1 KB
+20-贝叶斯算法原理             539.0 KB
+1-线性回归原理推导             1.2 MB
+19-神经网络代码实现             5.2 MB
+18-神经网络算法原理             3.4 MB
+17-支持向量机实验分析             597.0 KB
+16-支持向量机原理推导             1.3 MB
+15-集成算法实验分析             64.7 MB
+14-集成算法原理             1.0 MB
+13-决策树实验分析             285.0 KB
+12-决策树代码实现             6.1 KB
+11-决策树原理             1.0 MB
+10-聚类算法实验分析             54.6 MB
+第3章 第三模块：人工智能-必备数学课程            77.1 MB
微积分.pdf             961.0 KB
梯度.pdf             702.0 KB
特征值与特征向量.pdf             387.0 KB
泰勒公式.pdf             778.0 KB
似然函数.pdf             384.0 KB
熵.pdf             268.0 KB
拉格朗日乘子法.pdf             599.0 KB
矩阵.pdf             1.3 MB
激活函数.pdf             264.0 KB
后验概率估计.pdf             231.0 KB
核函数.pdf             478.0 KB
高等数学.pdf             1.1 MB
概率论.pdf             2.3 MB
概率分布与概率密度.pdf             640.0 KB
SVD.pdf             397.0 KB
+统计分析             66.3 MB
  统计分析-数据代码.zip              66.3 MB
+第2章 第二模块：Python数据科学必备工具包实战            57.9 MB
+Seaborn             5.2 MB
Untitled.ipynb              490.0 KB
Seaborn-3Var.ipynb              316.0 KB
Seaborn-2Color.ipynb              169.0 KB
Seaborn-1Style.ipynb              1.5 MB
iris.data              4.6 KB
f1.png              142.0 KB
7-Heatmap.ipynb              327.0 KB
6-FacetGrid.ipynb              839.0 KB
5-category.ipynb              658.0 KB
4-REG.ipynb              772.0 KB
+Pandas             48.9 MB
Pandas.zip              48.9 MB
+Numpy             110.0 KB
练习题.ipynb              22.5 KB
9-读写.ipynb              7.6 KB
8-随机模块.ipynb              5.6 KB
7-运算.ipynb              7.3 KB
6-数组生成.ipynb              10.6 KB
5-数组形状.ipynb              12.5 KB
4-排序.ipynb              5.2 KB
3-数值计算.ipynb              11.4 KB
2-array结构.ipynb              20.3 KB
1-Numpy概述.ipynb              6.5 KB
+Matplotlib             3.7 MB
  Matplotlib绘图.zip              3.7 MB
+第1章 第一模块：Python快速入门            291.0 KB
+Python基础             291.0 KB
  Pytrhon练习题-2.ipynb              6.7 KB
  Python练习题.ipynb              13.8 KB
  Python练习题 -1.ipynb              7.6 KB
  notebook起始位置配置.docx              11.3 KB
  9-Python判断结构.ipynb              2.1 KB
  8-赋值机制.ipynb              4.2 KB
  7-Python集合.ipynb              9.5 KB
  6-Python字典.ipynb              11.3 KB
  5-Python-List结构.ipynb              16.3 KB
  4-Python索引.ipynb              5.3 KB
  3-Python字符串.ipynb              8.3 KB
  2-Python基础.ipynb              12.0 KB
  16-时间.ipynb              2.9 KB
  15-类.ipynb              9.5 KB
  14-文件操作.ipynb              5.0 KB
  13-异常.ipynb              10.1 KB
  12-Python包.ipynb              6.1 KB
  11-Python函数.ipynb              4.4 KB
  10-Python循环.ipynb              3.5 KB
+img              141.0 KB
+第11章 选修：机器学习进阶实战            7.9 GB
+9.EM算法             811.0 KB
10-EM算法.pdf              811.0 KB
+8.贝叶斯优化实战             17.4 MB
+7.贝叶斯优化及其工具包使用             17.4 MB
+6.降维算法-线性判别分析             1.5 MB
+5.人口普查数据集项目实战-收入预测             5.1 MB
+4.使用lightgbm进行饭店流量预测             51.6 MB
GBDT.zip              51.6 MB
+3.xgboost-gbdt-lightgbm             51.6 MB
+20.数据处理与特征工程             36.6 MB
+2.GBDT提升算法             764.0 KB
GBDT.pdf              764.0 KB
+19.制作自己常用工具包             8.9 MB
+18.Tensorflow自己打造word2vec             32.6 MB
+17.使用word2vec分类任务             84.6 MB
+16.NLP-文本特征方法对比             3.4 GB
+15.学习曲线             2.7 MB
+14.基于统计分析的电影推荐             10.0 MB
+13.音乐推荐系统实战             4.2 GB
+12.推荐系统             2.1 MB
+11.HMM案例实战             332.0 KB
+10.HMM隐马尔科夫模型             1.0 MB
+1.数据特征             6.1 MB
+第10章 选修：Python数据分析案例实战            1.8 GB
  数据降维.zip             12.6 MB
  数据分析与机器学习模板.zip             11.1 MB
  商品可视化展示与文本处理.zip             214.0 MB
  商品订单数据集分析.zip             198.0 MB
  散点图绘制技巧.zip             6.3 MB
  纽约出租车运行情况分析.zip             437.0 MB
  多变量分析.zip             439.0 KB
  电影推荐.zip             10.0 MB
  贷款数据分析.zip             904.0 MB
  Matplotlib绘图.zip             3.7 MB


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