文件名称：machine_learning_basic：我的机器学习笔记
文件大小：2.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-25 01:35:54
machine-learning jupyter-notebook JupyterNotebookJupyterNotebook
基础机器学习模型的原理介绍和python实现
【文件预览】：
machine_learning_basic-master
----2_LDA.ipynb(29KB)
----3_Logistic_Regression.ipynb(8KB)
----12_EM.ipynb(4KB)
----16_max_entropy.ipynb(13KB)
----res()
--------prof.png(15KB)
--------detail-balance.png(19KB)
--------doc-topic-word.png(78KB)
--------tree_2.png(120KB)
--------ug.png(32KB)
--------full_con.png(2KB)
--------linear_crf.png(15KB)
--------maximum_likelihood.png(96KB)
--------dtree.jpg(106KB)
--------lda.png(150KB)
--------box_muller.png(76KB)
--------lda_gibbs.png(72KB)
--------Hinge_loss_vs_zero_one_loss.svg.png(7KB)
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--------dag.png(6KB)
--------hmm.jpg(49KB)
--------crf.png(53KB)
--------bayes_unigram.png(58KB)
--------expectation_maximization.png(353KB)
--------rejection_sampling.png(23KB)
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----10_Tree_Basic.ipynb(52KB)
----test.py(82B)
----15_interview.ipynb(5KB)
----book()
--------AndrieuFreitasDoucetJordan2003.pdf(467KB)
----iris.pdf(16KB)
----max_entropy_data.txt(375B)
----11_Tree_Ensemble.ipynb(20KB)
----5_HMM.ipynb(37KB)
----4_theano_tutorial.ipynb(21KB)
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----7_GA.ipynb(7KB)
----8_PCA.ipynb(86KB)
----.gitignore(38B)
----13_graph.ipynb(4KB)
----1_MCMC.ipynb(206KB)
----README.md(2KB)
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----6_CRF.ipynb(19KB)
----iris(812B)