【文件属性】：
文件名称：菜菜机器学习讲义和资料
文件大小：158.3MB
文件格式：ZIP
更新时间：2020-12-23 22:22:02
机器学习
菜菜机器学习讲义和资料
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Machine-Learning-main
----05逻辑回归与评分卡()
--------逻辑回归 full version.xml(31KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------逻辑回归课件 + 数据.zip(5.84MB)
--------逻辑回归.ipynb(55KB)
--------ScoreData.csv(2KB)
--------评分卡模型.ipynb(266KB)
--------vali_data.csv(8.69MB)
--------逻辑回归 full version.pdf(3.34MB)
--------model_data.csv(20.35MB)
--------rankingcard.csv(7.07MB)
----06聚类算法Kmeans()
--------聚类算法与Kmeans.ipynb(3.39MB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------聚类算法KMeans EDU version.pdf(2.19MB)
--------聚类算法与Kmeans代码.zip(2.52MB)
----08支持向量机下()
--------SVM 2 - 理论部分源码.ipynb(662KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------weatherAUS5000.csv(534KB)
--------samplecity.csv(2KB)
--------SVM (下) full version.xml(31KB)
--------SVM (下) - 源码.zip(222KB)
--------SVM数据.zip(4.24MB)
--------SVM (下) full version.pdf(3.33MB)
--------SVM 2 - 案例部分源码.ipynb(373KB)
--------weather.csv(15.01MB)
--------cityll.csv(4KB)
--------Cityclimate.csv(4KB)
----02随机森林()
--------随机森林 full version.pdf(2.6MB)
--------test.csv(48.72MB)
--------digit recognizor.zip(14.88MB)
--------train.csv(73.18MB)
--------sample_submission.csv(208KB)
--------Record.ipynb(242KB)
----参考书3.jpg(90KB)
----010朴素贝叶斯()
--------朴素贝叶斯 full version.pdf(3.4MB)
--------010朴素贝叶斯.rar(4.13MB)
--------Naive Bayes源码.ipynb(2.99MB)
----011XGBoost()
--------.ipynb_checkpoints()
--------xgboost 代码 + 课件.zip(5.36MB)
--------xgboost code.ipynb(612KB)
--------XGBoost full version.pdf(5.31MB)
----开始机器学习之前：配置开发环境.pdf(1.6MB)
----07支持向量机上()
--------.ipynb_checkpoints()
--------SVM1.ipynb(1.23MB)
--------SVM (上) full version.xml(21KB)
--------Record.ipynb(31KB)
--------SVM (上) full version.pdf(7.72MB)
----参考书1.jpg(101KB)
----01 决策树课件数据源码()
--------.ipynb_checkpoints()
--------Tree.pdf(28KB)
--------test.csv(28KB)
--------决策树 原理部分源码.ipynb(178KB)
--------决策树 full version.pdf(3.48MB)
--------Tree.dot(2KB)
--------决策树 案例部分源码.ipynb(35KB)
--------Tree(2KB)
--------Taitanic data.zip(32KB)
--------决策树原理更新.pdf(3.74MB)
--------data.csv(59KB)
----04主成分分析PCA与奇异值分解SVD()
--------.ipynb_checkpoints()
--------digit recognizor.csv(73.18MB)
--------record2.ipynb(93KB)
--------降维算法 full version.xml(35KB)
--------降维算法 full version.pdf(2.84MB)
--------Record.ipynb(350KB)
----README.md(50B)
----03数据预处理和特征工程()
--------.ipynb_checkpoints()
--------数据预处理和特征工程 - 数据.zip(8.91MB)
--------Narrativedata.csv(17KB)
--------record.ipynb(133KB)
--------digit recognizor.csv(73.18MB)
--------数据预处理与特征工程 full version.xml(19KB)
--------数据预处理与特征工程 full version.pdf(2.71MB)
----09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归()
--------线性回归 - 代码.ipynb(473KB)
--------线性回归大家族 full version.pdf(4.98MB)
--------线性回归 课件 + 代码.zip(4.92MB)
----参考书2.jpg(93KB)