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【深度之眼】机器学习工程师741.95MB
99.08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.mp48.52MB98.08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法.mp49.66MB97.08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.mp418.9MB96.08-02-协方差矩阵的特征值分解算法.mp410.36MB95.08-01-主成分分析介绍.mp413.29MB94.07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析.mp49.82MB93.07-11-2Sklearn实现高斯混合模型.mp47.91MB92.07-11-1高斯混合模型原生代码实现.mp426.66MB91.07-10-高斯混合模型参数估计.mp419.38MB90.07-09-高斯混合模型介绍.mp411.58MB9.02-08-几种常见的模型评价指标.mp419.81MB89.07-08-Sklearn实现密度聚类.mp45.53MB88.07-07-密度聚类.mp411.07MB87.07-06-Sklearn实现层次聚类.mp47.4MB86.07-05-层次聚类举例.mp47.21MB85.07-04-层次聚类原理及距离计算.mp410.59MB84.07-03-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).mp45.31MB83.07-03-K-means代码实现(1原生代码实现).mp426.75MB82.07-02-K-means中距离计算方法.mp49.71MB81.07-01-K-means基本原理及推导.mp48.77MB80.06-17-案例：使用SVM完成人脸识别.mp432.26MB8.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降.mp49.55MB79.06-16-Sklearn实现SVM4，调参.mp412.09MB78.06-16-Sklearn实现SVM2-3，输出常用属性值，使用高斯核.mp413.76MB77.06-16-Sklearn实现SVM1.mp49.06MB76.06-15-SVM总结.mp47.67MB75.06-14-SMO算法推导过程4.mp410.73MB74.06-14-SMO算法推导过程3.mp47.42MB73.06-14-SMO算法推导过程2.mp412.52MB72.06-14-SMO算法推导过程1.mp412.29MB71.06-13-3SVM代码实现之引进核函数版.mp417.17MB70.06-13-2SVM代码实现之改进版.mp423.61MB7.02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.mp423.52MB69.06-13-1SVM代码实现之简易版(下).mp411.69MB68.06-13-1SVM代码实现之简易版(上).mp440.91MB67.06-12-SMO算法推导结果.mp416.26MB66.06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp48.22MB65.06-10-非线性支持向量机简介.mp418.83MB64.06-09-线性支持向量机目标函数优化.mp415.59MB63.06-08-线性支持向量机的目标函数.mp410.68MB62.06-07-SVM求解举例.mp431.26MB61.06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大).mp49.11MB60.06-05-目标函数求解(1.对偶问题、先对w、b求极小).mp418.74MB6.02-05-线性回归代码实现.mp421.45MB59.06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件.mp416.39MB58.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.mp418.45MB57.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数).mp423.51MB56.06-01-支持向量机简介.mp46.19MB55.05-08-案例：垃圾邮件识别(2.代码实现).mp425.58MB54.05-08-案例：垃圾邮件识别(1.实现原理).mp49.23MB