├─17年7月14日机器学习项目班（完）
│ │
│ ├─视频课程
│ │ 第10课 金融反欺诈模型训练.mp4
│ │ 第1课 音乐推荐系统_(上).mp4
│ │ 第2课 音乐推荐系统_(下).mp4
│ │ 第3课 神经网络实现机器翻译.mp4
│ │ 第4课 基于pytorch的风格转换.mp4
│ │ 第5课 文本主题与分类_(上).mp4
│ │ 第6课 文本主题与分类_(下).mp4
│ │ 第7课 电商点击率预估_(上).mp4
│ │ 第8课 电商点击率预估_(下).mp4
│ │ 第9课 视觉聊天机器.mp4
│ │
│ └─讲义代码
│ │ blagging.py
│ │ LC.html
│ │ LC.ipynb
│ │ LCDataDictionary.xlsx
│ │ LoanStats_2016Q3.csv.zip
│ │ Tencent cvr prediction.zip
│ │ 互联网金融风控中的数据科学–王婷–public.pdf
│ │
│ ├─第01-02课
│ │ lesson_1.zip
│ │ playlist.detail.all.tar.gz
│ │ popular.playlist
│ │ recommendation_system_codes.tar.gz
│ │ 《推荐系统》数据与代码说明.txt
│ │
│ ├─第03课
│ │ nmt-seq2seq-master.zip
│ │ 第3课 GitHub链接.docx
│ │
│ ├─第04课
│ │ Johnson-pytorch.zip
│ │ nmt-seq2seq-master.zip
│ │ seq2seq学习笔记 – 大学之道，在明明德 – 博客频道 – CSDN.NET.jpg
│ │ Sequence to Sequence Learning with Neural Networks.pdf
│ │
│ ├─第05-06课
│ │ NLP_project.zip
│ │ Tencent cvr prediction.zip
│ │ 机器学习项目班第5-6课.txt
│ │
│ ├─第07课
│ │ blagging.py
│ │ lesson 7 data && codes.zip
│ │
│ ├─第08课
│ │ blagging.py
│ │ lesson 8 data && codes.zip
│ │
│ ├─第10课
│ │ 机器学习项目班-金融反欺诈.zip
│ │
│ └─第9课
│ VQA.zip
│ 课件—视觉聊天机器人 – 次世代的图灵测试.docx
│
├─ML_3月机器学习在线班
│ │ 下载说明.txt
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│ │ 解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt
│ │
│ ├─material
│ │ │ 1.1微积分与概率论.pdf
│ │ │ 1.微积分与概率论.pdf
│ │ │ 10.1贝叶斯网络.pdf
│ │ │ 11.支持向量机.pdf
│ │ │ 12.EM和GMM.pdf
│ │ │ 13.0主题模型_预习材料.pdf
│ │ │ 13.主题模型.pdf
│ │ │ 14.隐马尔科夫模型.pdf
│ │ │ 2.1.1参数估计的评价准则.pdf
│ │ │ 2.1参数估计与矩阵运算.pdf
│ │ │ 2.参数估计与矩阵运算.pdf
│ │ │ 2012.李航.统计学习方法.pdf
│ │ │ 3.凸优化.pdf
│ │ │ 4.1广义线性回归和对偶优化.pdf
│ │ │ 5.梯度下降和拟牛顿.pdf
│ │ │ 6.最大熵模型.pdf
│ │ │ 7.聚类.pdf
│ │ │ 8.决策树与随机森林.pdf
│ │ │ 9.Adaboost导论.pdf
│ │ │ 9.贝叶斯网络.ppt
│ │ │ Adaboost.pdf
│ │ │ Adaboost.py
│ │ │ book11April2014.pdf
│ │ │ CART.py
│ │ │ Finding scientific topics.pdf
│ │ │ kernel.py
│ │ │ lda.py
│ │ │ mcmc.pdf
│ │ │ 七月教育LDA学员分享_version2.pdf
│ │ │ 凸优化-中译本(扫描).pdf
│ │ │ 学习率代码.cpp
│ │ │ 推荐系统实践.pdf
│ │ │
│ │ └─4月19日晚的分享_黄高乐
│ │ └─4月19日晚的分享_黄高乐
│ │ │ 4月19日学员分享.pptx
│ │ │
│ │ └─单纯形法源代码_by C
│ │ │ amoeba.c
│ │ │ amotry.c
│ │ │ nrutil.c
│ │ │ nrutil.h
│ │ │ simplex.cpp
│ │ │ simplex.dsp
│ │ │ simplex.dsw
│ │ │ simplex.ncb
│ │ │ simplex.opt
│ │ │ simplex.plg
│ │ │
│ │ └─Debug
│ │ simplex.exe
│ │ simplex.ilk
│ │ simplex.obj
│ │ simplex.pch
│ │ simplex.pdb
│ │ vc60.idb
│ │ vc60.pdb
│ │
│ └─video
│ ├─01 微积分与概率论基础
│ │ 01 微积分与概率论基础.mp4
│ │ 七月算法 数理统计.mp4
│ │ 七月算法 概率论.mp4
│ │ 七月算法 概率面试题精讲.mp4
│ │
│ ├─02 参数估计与矩阵运算基础
│ │ 02 参数估计与矩阵运算基础.mp4
│ │ 七月算法 矩阵运算修改版.mp4
│ │
│ ├─03 凸优化基础
│ │ 03 凸优化基础.mp4
│ │ 七月算法 凸优化.mp4
│ │
│ ├─04 广义线性回归和对偶优化
│ │ 04 广义线性回归和对偶优化.mp4
│ │
│ ├─05 牛顿、拟牛顿、梯度下降、随机梯度下降(SGD)
│ │ 05 梯度下降和拟牛顿.mp4
│ │
│ ├─06 熵、最大熵模型MaxEnt、改进的迭代尺度法IIS
│ │ 06 最大熵模型.mp4
│ │
│ ├─07 聚类（k-means、层次聚类、谱聚类等）
│ │ 07 聚类方法.mp4
│ │ 七月算法 Kmeans聚类.mp4
│ │ 七月算法 谱聚类.mp4
│ │
│ ├─08 K近邻、决策树、随机森林(random decision forests)
│ │ 08 决策树和随机森林.mp4
│ │
│ ├─09 Adaboost
│ │ 09 Adaboost.mp4
│ │ 七月算法 Adaboost.mp4
│ │
│ ├─10 朴素贝叶斯、与贝叶斯网络
│ │ 10 贝叶斯网络.mp4
│ │ 七月算法 贝叶斯网络.mp4
│ │ 七月算法 贝叶斯网络节选.mp4
│ │
│ ├─11 支持向量机（最大间隔分类、拉格朗日乘值、对偶问题、损失函数、最优化理论、SMO）
│ │ 11 支持向量机.mp4
│ │ 七月算法 SVM数据试验.mp4
│ │ 七月算法 支持向量机(上).mp4
│ │ 七月算法 支持向量机(下).mp4
│ │ 七月算法 支持向量机(中).mp4
│ │
│ ├─12 EM、混合高斯模型
│ │ 12 EM.mp4
│ │ 七月算法 18分钟理解EM算法.mp4
│ │ 七月算法 EM.mp4
│ │ 七月算法 感性理解EM算法-GMM.mp4
│ │
│ ├─12 衣服推荐系统
│ │ 12 衣服推荐系统by黄高乐.mp4
│ │
│ ├─13 主题模型（概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA）
│ │ 13 主题模型.mp4
│ │ 七月算法 主题模型(上).mp4
│ │ 七月算法 主题模型(下).mp4
│ │ 七月算法 主题模型(中).mp4
│ │
│ ├─14.15 马尔科夫链、隐马尔可夫模型HMM、采样
│ │ 15 IP与MCMC(上).mp4
│ │ 15 IP与MCMC(下).mp4
│ │ 15 IP与MCMC(中).mp4
│ │
│ ├─16 马尔可夫随机场(Markov Random Field)、条件随机场CRF
│ │ 七月算法 条件随机场(上).mp4
│ │ 七月算法 条件随机场(下).mp4
│ │ 七月算法 条件随机场(中).mp4
│ │
│ ├─17 SVD、主成分分析PCA、因子分析、独立成分分析ICA
│ │ 17 PCA-SVD(上).mp4
│ │ 17 PCA-SVD(下).mp4
│ │ 17 PCA-SVD(中).mp4
│ │
│ │ 18 CNN.mp4
│ │
│ ├─19 变分推断方法
│ └─20 知识图谱
│ 20 代码实现.mp4
│
├─ML_9月机器学习在线班
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│ │ 0.烟雨蒙蒙.mp4
│ │ 1.微积分和概率论.mp4
│ │ 10.降维.mp4
│ │ 11.聚类.mp4
│ │ 12.Boosting.mp4
│ │ 13.贝叶斯网络.mp4
│ │ 14.EM算法.mp4
│ │ 14.EM算法重制完整版.mp4
│ │ 15.主题模型.mp4
│ │ 16.采样.mp4
│ │ 17.HMM.mp4
│ │ 18.条件随机场.mp4
│ │ 19.人工神经网络.mp4
│ │ 2.数理统计与参数估计.mp4
│ │ 20.CNN&RNN.mp4
│ │ 3.矩阵运算.mp4
│ │ 4.凸优化.mp4
│ │ 5.回归.mp4
│ │ 6.梯度下降和拟牛顿.mp4
│ │ 7.最大熵模型.mp4
│ │ 8.随机森林.mp4
│ │ 9.支持向量机.mp4
│ │ 解压缩密码是方括号里的内容 [攻城狮论坛 bbs.vlan5.com].txt
│ │
│ ├─8_9_随机森林_SVM
│ │ │ practice_logistic.html
│ │ │ practice_rf.html
│ │ │ practice_svm.html
│ │ │ rf.pdf
│ │ │ svm.pdf
│ │ │
│ │ ├─css
│ │ │ │ mystyle.css
│ │ │ │
│ │ │ ├─fonts
│ │ │ │ glyphicons-halflings-regular.eot
│ │ │ │ glyphicons-halflings-regular.svg
│ │ │ │ glyphicons-halflings-regular.ttf
│ │ │ │ glyphicons-halflings-regular.woff
│ │ │ │ glyphicons-halflings-regular.woff2
│ │ │ │
│ │ │ └─lib
│ │ │ bootstrap-theme.min.css
│ │ │ bootstrap.min.css
│ │ │ jquery-ui.min.css
│ │ │ jquery-ui.structure.min.css
│ │ │ jquery-ui.theme.min.css
│ │ │
│ │ ├─data
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│ │ │
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│ │ │ worker-xquery.js
│ │ │
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│ │ yaml.js
│ │
│ ├─回归代码
│ │ d8.txt
│ │ Regression.py
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