[视频教程] 2018年XiaoX学院最新人工智能机器学习升级版III 视频教程 价值899,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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        网上都是升级版2，这是升级版3，我没有目录，所以发一下2的目录给予参考
        ==========课程目录==============
        └─视频
              01数学分析与概率论.mp4
              02数理统计与参数估计.A危i
              03矩阵和线忄生代数.A危i
              04凸优化.A危i
              05Python库.A危i
              06Python库II.mp4
              07回归.mp4
              08回归实践.mp4
              09决策树和随机森林.A危i
              10决策树和随机森林实践.mp4
              11提升.mp4
              12XGBoost实践.mp4
              13SVM.mp4
              14SVM实践.mp4
              15聚类1.mp4
              15聚类2.mp4
              16聚类实践1.mp4
              16聚类实践2.mp4
              17EM算法.mp4
              18EM算法实践.mp4
              19贝叶斯网络.mp4
              20朴素贝叶斯实践.mp4
              21主题模型.mp4
              22主题模型实践.mp4
              23HMM.mp4
              24HMM实践.mp4
       
        ├─文档
        │  ├─00、课程介绍
        │  │    《机器学习·升级版II》常见问题FAQ
        │  │    
        │  ├─01、机器学习的数学基础1-数学分析
        │  │  │  1.数学分析与概率论.pdf
        │  │  │  笔记.jpg
        │  │  │  
        │  │  └─参考文献资料
        │  │      Clustering-by-fast-search-and-find-of-density-pea.pdf
        │  │      LatentDirichletAllocation.pdf
        │  │      MLAPP.pdf
        │  │      PRML_Translation.pdf
        │  │      李航.统计学习方法.pdf
        │  │       
        │  ├─02、数学基础2-数理统计与参数估计
        │  │    2.数理统计与参数估计.pdf
        │  │    
        │  ├─03、数学基础3-矩阵和线忄生代数
        │  │    3.矩阵和线忄生代数.pdf
        │  │    
        │  ├─04、数学基础4-凸优化
        │  │    4.凸优化.pdf
        │  │    
        │  ├─05、Python基础及其数学库的使用
        │  │    5.Python.rar
        │  │    5.Python库.pdf
        │  │    
        │  ├─06、Python基础及其机器学习库的使用
        │  │    6.Package代码.rar
        │  │    6.Python库II.pdf
        │  │    
        │  ├─07、回归
        │  │    7.回归.pdf
        │  │    
        │  ├─08、回归实践
        │  │    8.Regression代码.rar
        │  │    8.Regression代码.zip
        │  │    8.回归实践.pdf
        │  │    
        │  ├─09、决策树和随机森林
        │  │    9.决策树和随机森林.pdf
        │  │    
        │  ├─10、随机森林实践
        │  │    10.RandomForest代码.rar
        │  │    10.决策树和随机森林实践.pdf
        │  │    
        │  ├─11、提升
        │  │    11.提升.pdf
        │  │    
        │  ├─12、XGBoost
        │  │    12.6.Bagging_intro(老师新加的代码).zip
        │  │    12.XGBoost(代码).zip
        │  │    12.XGBoost实践.pdf
        │  │    xgboost-master.zip
        │  │    
        │  ├─13、SVM
        │  │    13.SVM.pdf
        │  │    
        │  ├─14、SVM实践
        │  │    14.SVM(代码).rar
        │  │    14.SVM实践.pdf
        │  │    
        │  ├─15、聚类
        │  │    15.聚类.pdf
        │  │    
        │  ├─16、聚类实践
        │  │    16.代码.rar
        │  │    16.聚类实践.pdf
        │  │    
        │  ├─17、EM算法
        │  │    17.EM算法.pdf
        │  │    
        │  ├─18、EM算法实践
        │  │    18.EM算法实践.pdf
        │  │    18.EM算法实践代码.rar
        │  │    
        │  ├─19、贝叶斯网络
        │  │    19.贝叶斯网络.pdf
        │  │    
        │  ├─20、朴素贝叶斯实践
        │  │    20.NaiveBayesian.zip
        │  │    20.朴素贝叶斯实践.pdf
        │  │    
        │  ├─21、主题模型LDA
        │  │    21.主题模型.pdf
        │  │    
        │  ├─22、LDA实践
        │  │    22.LDA代码.rar
        │  │    22.主题模型实践.pdf
        │  │    
        │  ├─23、隐马尔科夫模型HMM
        │  │    23.HMM.pdf
        │  │    
        │  └─24、HMM实践
        │      24.HMM代码.zip
        │      24.HMM实践.pdf
       

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