数学算法与机器算法实践与分析

编辑点评

系统讲解数学算法与机器算法，注重实践与分析，适合算法爱好者及从业者。

⭐ 编辑推荐

本课程深入浅出地讲解数学算法与机器算法，通过丰富的视频讲解和代码实践，帮助学员掌握算法原理和应用。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 PART1
说明.zip [484.0 B]
任务14-2：【视频】概率统计（上）.mp4 [78.3 MB]
任务10-2：【代码】SVD2.rar [1.9 KB]
任务1-3：【视频】第一章：绪论（下）.mp4 [546.3 MB]
任务6-2：【视频】第三章：矩阵运算（上）.mp4 [226.6 MB]
任务15-2：【视频】概率统计（中）.mp4 [144.6 MB]
任务11-2：【视频】凸函数.mp4 [95.1 MB]
任务4-3：【视频】第二章：BP算法（下）.mp4 [423.2 MB]
任务8-2：【视频】编程实践：矩阵的运算.mp4 [78.5 MB]
任务2-2：【视频】习题讲解.mp4 [57.8 MB]
任务10-3：【视频】编程实践：基于奇异值分解SVD进行智能推荐.mp4 [86.0 MB]
任务3-2：【视频】第二章：函数求导（上）.mp4 [178.3 MB]
任务7-2：【视频】第三章：矩阵运算（下）.mp4 [94.1 MB]
任务1-2：【视频】第一章：绪论（上）.mp4 [199.6 MB]
任务3-3：【视频】第二章：函数求导（中）.mp4 [355.3 MB]
任务9-2：【视频】第三章：矩阵论（三）.mp4 [184.8 MB]
任务13-3：【代码】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.rar [5.1 KB]
任务4-2：【视频】第二章：BP算法（上）.mp4 [205.4 MB]
任务5-1：【视频】第二章习题讲解.mp4 [26.1 MB]
任务2-3：【资料】第二章课程辅助资料.zip [3.1 MB]
任务12-2：【视频】对偶理论及SVM的对偶求解.mp4 [101.8 MB]
任务5-4：【代码】BP算法及其应用-波士顿房价预测.rar [123.3 KB]
任务5-3：【视频】BP算法及其应用——波士顿房价预测.mp4 [160.9 MB]
任务13-2：【视频】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.mp4 [164.0 MB]
📁 PART2
📁 任务16-3：【课外资料】概率统计
📁 __MACOSX
📁 课程辅助资料-第五章-概率统计
._资料2-More on Multivariate Gaussians(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [394.0 B]
._资料1-The Multivariate Gaussian Distribution(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [386.0 B]
📁 课程辅助资料-第五章-概率统计
资料2-More on Multivariate Gaussians(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [116.7 KB]
资料1-The Multivariate Gaussian Distribution(仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [335.1 KB]
📁 任务19-1：【资料】课程辅助资料-
📁 __MACOSX
📁 课程辅助资料-第六章-信息论
._资料2-Elements of Information Theory Elements-第二版 (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [431.0 B]
._资料3-Elements of Information Theory Second Edition-Solutions to Problems (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [402.0 B]
._资料1-Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [628.0 B]
📁 课程辅助资料-第六章-信息论
资料2-Elements of Information Theory Elements-第二版 (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [10.1 MB]
资料3-Elements of Information Theory Second Edition-Solutions to Problems (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [1.9 MB]
资料1-Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (仅供学习使用,不得用于商业目的).pdf [9.8 MB]
📁 任务18-3：【代码&数据】朴素贝叶斯实践代码&数据
remove.txt [19.7 KB]
Bayesian.py [6.7 KB]
Breastcancer.py [7.4 KB]
📁 任务21-3：【编程实践】基于决策树和 C4.5 算法进行二分类
treePlotter.py [2.7 KB]
DT_C4.5.py [6.5 KB]
编程实践：基于决策树和 C4.5 算法进行二分类.pdf [1.3 MB]
Breastdata.txt [20.1 KB]
任务18-2：【视频】编程实践：基于朴素贝叶斯和拉普拉斯平滑预测乳腺癌.mp4 [37.2 MB]
任务21-2：【视频】信息论基础-下.mp4 [58.2 MB]
任务17-2：【视频】极大似然估计&朴素贝叶斯.mp4 [120.8 MB]
任务21-4：【实践】案例实践：决策树及其应用.mp4 [66.2 MB]
任务16-2：【视频】概率统计（下）.mp4 [158.1 MB]
任务19-3：【视频】信息论上.mp4 [45.2 MB]
任务20-2：【视频】信息论基础-中.mp4 [26.5 MB]

适合人群

• 算法爱好者
• 机器学习从业者
• 计算机科学学生

🎯 学习收获

• 掌握算法原理
• 提高算法实践能力
• 了解算法在机器学习中的应用

🎉 祝您学习愉快！