周志华机器学习完整版视频教程_网_共：67.23GB

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文件名称：	周志华机器学习完整版视频教程_网_共：67.23GB
文件总数量：	277条
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文件创建时间：	2020-9-13 18:07:53

目录：【周志华机器学习完整版】
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    机器学习_周志华.pdf
目录：【周志华机器学习完整版/基础部分：人工智能数学基础】
目录：【周志华机器学习完整版/基础部分：人工智能python基础】
目录：【周志华机器学习完整版/第4部分：机器学习】
目录：【周志华机器学习完整版/第3部分：概率论】
    课程回放-第十讲：概率论（四）.mp4
    课程回放-第七讲：概率论（一）_.mp4
    课程回放-第九讲：概率论（三）.mp4
    课程回放-第八讲：概率论（二）.mp4
    __8__概率论.pdf
    __7__概率论.pdf
    __6__概率论.pdf
目录：【周志华机器学习完整版/第2部分：线性代数】
    第五讲：线性代数（四）.mp4
    第四讲：线性代数（三）.mp4
    第三讲：线性代数（二）.mp4
    第六讲：线性代数（五）_.mp4
    第二讲：线性代数（一）.mp4
    __5__矩阵分解.pdf
    __4.1__线性代数4_特殊矩阵_.pptx
    __3__线性代数3_范数.pptx
    __2__线性代数2_线性相关和子空间.pptx
    __1__线性代数1.pptx
目录：【周志华机器学习完整版/第1部分：开始之前】
    __0__开始之前_.pptx
    1、开始之前.mp4
目录：【周志华机器学习完整版/基础部分：人工智能数学基础/2、概率论】
    第42讲：一小时答疑（Day8）_.mp4
    第41讲：极限定理（二）.mp4
    第40讲：极限定理（一）.mp4
    第39讲：随机变量的数字特征（五）.mp4
    第38讲：随机变量的数字特征（四）_.mp4
    第37讲：随机变量的数字特征（三）_.mp4
    第36讲：一小时答疑（Day7）.mp4
    第35讲：随机变量的数字特征（二）(1)_.mp4
    第34讲：随机变量的数字特征（一）_.mp4
    第33讲：随机向量（二）.mp4
    第32讲：随机向量（一）.mp4
    第31讲：一小时答疑（Day6）.mp4
    第30讲：习题课.mp4
    第29讲：随机变量（三）.mp4
    第28讲：随机变量（二）.mp4
    第27讲：随机变量（一）.mp4
    第26讲：一小时答疑（Day5）.mp4
    第25讲：习题课.mp4
    第24讲：概率论与数理统计（三）.mp4
    第23讲：概率论与数理统计（二）.mp4
    第22讲：概率论与数理统计（一）.mp4
    9随机向量-概率论与数理统计课件.ppt
    8概率论8.ppt
    7概率论7.ppt
    6概率论6.ppt
    5概率论5.ppt
    4概率论4_.ppt
    3概率论3.ppt
    2概率论2.ppt
    11极限定理-概率论与数理统计课件.ppt
    10随机变量的数字特征-概率论与数理统计课件.ppt
    1概率论1_.ppt
目录：【周志华机器学习完整版/基础部分：人工智能数学基础/1、线代】
    第9讲：习题课.mp4
    第8讲：线性方程组的解.mp4
    第7讲：矩阵的秩.mp4
    第6讲：矩阵的初等变换.mp4
    第5讲：一小时答疑（Day1）.mp4
    第4讲：矩阵及其运算（二）.mp4
    第3讲：矩阵及其运算（一）.mp4
    第2讲：行列式（二）（已完成）_.mp4
    第21讲：一小时答疑（Day4）.mp4
    第20讲：主成分分析.mp4
    第1讲：行列式（一）（已完成）.mp4
    第19讲：矩阵分解.mp4
    第18讲：范数.mp4
    第17讲：相似矩阵及二次型（二）.mp4
    第16讲：相似矩阵及二次型（一）.mp4
    第15讲：一小时答疑（Day3）.mp4
    第14讲：习题课.mp4
    第13讲：线性方程组的解的结构，向量空间.mp4
    第12讲：向量组的线性相关性（二）_.mp4
    第11讲：向量组的线性相关性（一）.mp4
    第10讲：一小时答疑（Day2）_.mp4
    9.向量组的线性相关性1.ppt
    8.习题课.ppt
    7.线性方程组的解.ppt
    6.矩阵的秩_.ppt
    5.矩阵的初等变换.ppt
    4.矩阵及其运算2.ppt
    3.矩阵及其运算1.ppt
    2行列式2_.pdf
    2行列式2.ppt
    1行列式1_.ppt
    16.主成分分析_.ppt
    15.矩阵分解.pptx
    14.范数.ppt
    13.相似矩阵及二次型.ppt
    12.向量组的线性相关性4.ppt
    11.向量组的线性相关性3.ppt
    10.向量组的线性相关性2.ppt
目录：【周志华机器学习完整版/基础部分：人工智能python基础/第3部分】
    3.6?MNIST手写体数字图片识别.mp4
    3.5?Python挖掘建模（Python分类预测模型，Python主要聚类分析算法，Python主要时序模型算法）.mp4
    3.4?Python主要数据预处理函数.mp4
    3.3?Python主要数据探索函数（基本统计特征函数，扩展统计特征函数，统计作图函数）.mp4
    3.2数据挖掘建模过程（定义挖掘目标，数据取样，数据探索，数据预处理，挖掘建模，模型评价）_.mp4
    3.1?Python数据分析工具简介（Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn）.mp4
    机器学习与Python_第三章_2.zip
    机器学习与Python_第三章_2.zip
    机器学习与Python_第三章_1.zip
    4-mnist.zip
目录：【周志华机器学习完整版/基础部分：人工智能python基础/第2部分】
目录：【周志华机器学习完整版/基础部分：人工智能python基础/第1部分】
    第一讲：为什么使用Python.mp4
    第二讲：Python环境配置（Anaconda）.mp4
    机器学习与Python-第一章.zip
    机器学习与Python-第一章.zip
目录：【周志华机器学习完整版/第4部分：机器学习/9聚类分析】
    ml_22__密度聚类_层次聚类.ppt
    ml_21__聚类_原型聚类.ppt
    ml_21__kmeans.ipynb
    ml_20__聚类_聚类任务_性能度量_距离计算.ppt
    ml_20__clustering.ipynb
    9.8?层次聚类.mp4
    9.7?密度聚类.mp4
    9.6?原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）-实战.mp4
    9.5?原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）（二）.mp4
    9.4原型聚类（k均值算法、学习向量量化、高斯混合聚类）（一）.mp4
    9.3?一小时答疑.mp4
    9.2?聚类任务、性能度量、距离计算-实战.mp4
    9.1聚类任务.mp4
目录：【周志华机器学习完整版/第4部分：机器学习/8集成学习】
    ml_19__分类与回归树_.ppt
    ml_19__Bagging与随机森林.pptx
    ml_18__Boosting.ppt
    ml_18__adaboost.ppt
    ml_18__Adaboost.ipynb
    8.9分类与回归树.mp4
    8.8Bagging与随机森林.mp4
    8.7一小时答疑.mp4
    8.6Boosting与Adaboost-实战.mp4
    8.5Adaboost.mp4
    8.4Boosting.mp4
    8.3一小时答疑_.mp4
    8.2集成学习-第一部分-实战.mp4
    8.10Bagging与随机森林实战.mp4
    8.1集成学习-第一部分-基础.mp4
    ml_19__code_.zip
    ml_17_.zip
目录：【周志华机器学习完整版/第4部分：机器学习/7贝叶斯分类器】
    7.9贝叶斯分类器-EM实战.mp4