+部分代码资料            144.0 MB
+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
   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
+1-线性回归原理推导             1.2 MB
   2-回归算法.pdf              1.2 MB
+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
+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
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  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
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