《统计学习方法第2版》代码+课件.zip
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所属分类:人工智能 > 机器学习
文件大小:15.41 MB
上传日期:2020-09-19 09:35
MD5:436c303b7c************cd4be8cc15
资源说明:《统计学习方法第2版》代码+课件,针对于机器学习统计基础较差的人有较好的帮助,并附带有实战代码资源。
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[资源合计] 文件夹:13,文件:27

# 文件名称 大小 最后修改时间
1 部分代码 0 Bytes 2019/10/24 20:02:01
2 部分代码\第10章 隐马尔可夫模型(HMM) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:20
3 部分代码\第10章 隐马尔可夫模型(HMM)\HMM.ipynb 12.91 KB 2019/10/24 16:28:20
4 部分代码\第11章 条件随机场(CRF) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:19
5 部分代码\第11章 条件随机场(CRF)\CRF.ipynb 3.28 KB 2019/10/24 16:28:19
6 部分代码\第1章 统计学习方法概论(LeastSquaresMethod) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:19
7 部分代码\第1章 统计学习方法概论(LeastSquaresMethod)\least_sqaure_method.ipynb 116.36 KB 2019/10/24 16:28:18
8 部分代码\第2章 感知机(Perceptron) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:18
9 部分代码\第2章 感知机(Perceptron)\Iris_perceptron.ipynb 53.09 KB 2019/10/24 16:28:18
10 部分代码\第3章 k近邻法(KNearestNeighbors) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:17
11 部分代码\第3章 k近邻法(KNearestNeighbors)\KDT.py 3.79 KB 2019/10/24 16:28:17
12 部分代码\第3章 k近邻法(KNearestNeighbors)\KNN.ipynb 61.41 KB 2019/10/24 16:28:16
13 部分代码\第4章 朴素贝叶斯(NaiveBayes) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:15
14 部分代码\第4章 朴素贝叶斯(NaiveBayes)\GaussianNB.ipynb 8.81 KB 2019/10/24 16:28:15
15 部分代码\第5章 决策树(DecisonTree) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:14
16 部分代码\第5章 决策树(DecisonTree)\DT.ipynb 36.62 KB 2019/10/24 16:28:13
17 部分代码\第5章 决策树(DecisonTree)\Decision Tree (ID3 剪枝) 7.48 KB 2019/10/24 16:28:14
18 部分代码\第5章 决策树(DecisonTree)\mytree.pdf 1.07 KB 2019/10/24 16:28:12
19 部分代码\第6章 逻辑斯谛回归(LogisticRegression) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:10
20 部分代码\第6章 逻辑斯谛回归(LogisticRegression)\LR.ipynb 40.11 KB 2019/10/24 16:28:10
21 部分代码\第6章 逻辑斯谛回归(LogisticRegression)\最大熵模型 IIS.py 4.37 KB 2019/10/24 16:28:09
22 部分代码\第7章 支持向量机(SVM) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:08
23 部分代码\第7章 支持向量机(SVM)\support-vector-machine.ipynb 28.05 KB 2019/10/24 16:28:08
24 部分代码\第8章 提升方法(AdaBoost) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:07
25 部分代码\第8章 提升方法(AdaBoost)\Adaboost.ipynb 24.9 KB 2019/10/24 16:28:07
26 部分代码\第9章 EM算法及其推广(EM) 0 Bytes 2019/10/24 16:28:06
27 部分代码\第9章 EM算法及其推广(EM)\em.ipynb 7.17 KB 2019/10/24 16:28:06
28 部分课件 0 Bytes 2019/10/24 16:32:00
29 部分课件\第10章 隐马尔科夫模型.pdf 1.96 MB 2019/10/24 16:31:59
30 部分课件\第11章 条件随机场.pdf 2.64 MB 2019/10/24 16:31:53
31 部分课件\第12章 统计学习方法总结.pdf 928.37 KB 2019/10/24 16:31:48
32 部分课件\第1章 统计学习方法概论.pdf 1.19 MB 2019/10/24 16:31:49
33 部分课件\第2章 感知机.pdf 1.63 MB 2019/10/24 16:31:49
34 部分课件\第3章 k 近邻法.pdf 1.49 MB 2019/10/24 16:31:35
35 部分课件\第4章 朴素贝叶斯法.pdf 1.05 MB 2019/10/24 16:31:07
36 部分课件\第5章 决策树-2016-ID3CART.pdf 2.04 MB 2019/10/24 16:30:51
37 部分课件\第6章 Logistic回归.pdf 2.08 MB 2019/10/24 16:30:51
38 部分课件\第7章 支持向量机.pdf 3.3 MB 2019/10/24 16:30:51
39 部分课件\第8章 提升方法.pdf 2.12 MB 2019/10/24 16:29:40
40 部分课件\第9章 EM算法及其推广.pdf 1.91 MB 2019/10/24 16:29:40

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