TYD_python数据分析与机器学习实战源码、课件

Rita2029

收藏 2026-01-22

+10-决策树原理          1.0 MB
  3-决策树与集成算法.pdf          1.0 MB
+11-决策树代码实现          6.1 KB
  决策树-代码实现.zip          6.1 KB
+12-决策树实验分析          285.0 KB
  决策树算法-实验.zip          285.0 KB
+13-集成算法原理          1.0 MB
  3-决策树与集成算法.pdf          1.0 MB
+14-集成算法实验分析          64.7 MB
+mldata          52.9 MB
mnist-original.mat             52.9 MB
  随机森林与集成算法-实验.zip          11.9 MB
+15-支持向量机原理推导          1.3 MB
  6-支持向量机.pdf          1.3 MB
+16-支持向量机实验分析          597.0 KB
  支持向量机-实验.zip          597.0 KB
+17-神经网络算法原理          3.4 MB
  神经网络-单独.pdf          3.4 MB
+18-神经网络代码实现          5.2 MB
  神经网络-代码实现.zip          5.2 MB
+19-贝叶斯算法原理          539.0 KB
  5-贝叶斯算法.pdf          539.0 KB
+1-线性回归原理推导          1.2 MB
  2-回归算法.pdf          1.2 MB
+20-贝叶斯代码实现          18.1 KB
  贝叶斯-代码实现.zip          18.1 KB
+21-关联规则实战分析          22.9 MB
  第一章：Python实战关联规则.zip          22.9 MB
+22-关联规则代码实现          1.0 KB
  Apriori-代码实现.zip          1.0 KB
+23-词向量word2vec通俗解读          2.2 MB
  NLP核心模型-word2vec.zip          2.2 MB
+24-代码实现word2vec词向量模型          32.6 MB
+18.Tensorflow自己打造word2vec          32.6 MB
+25-推荐系统原理          2.0 MB
  7-推荐系统.pdf          2.0 MB
+26-打造音乐推荐系统          919.0 MB
  Python实现音乐推荐系统.zip          919.0 MB
+27.28-主成分分析与线性判别分析          1.5 MB
  9-LDA与PCA算法.pdf          1.0 MB
  降维算法.zip          489.0 KB
+2-线性回归代码实现          5.9 MB
  线性回归-代码实现.zip          5.9 MB
+3-模型评估方法          1.0 MB
+img          951.0 KB
  模型评估方法.ipynb          91.2 KB
+3-线性回归实验分析          643.0 KB
  线性回归-实验.zip          643.0 KB
+5-逻辑回归代码实现          5.0 MB
  逻辑回归-代码实现.zip          5.0 MB
+6-逻辑回归实验分析          1.7 MB
  逻辑回归-实验.zip          1.7 MB
+7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理          788.0 KB
  4-聚类算法.pdf          788.0 KB
+8-Kmeans代码实现          5.0 MB
  Kmeans-代码实现.zip          5.0 MB
+9-聚类算法实验分析          54.6 MB
+mldata          52.9 MB
mnist-original.mat             52.9 MB
  聚类算法-实验.zip          1.7 MB
+mldata          52.9 MB
  mnist-original.mat          52.9 MB