GitHub - Promin3/MLPR: 机器学习与模式识别课程包含ppt与实验

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机器学习与模式识别课程包含ppt与实验

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ML 课程实验 01（KNN分类与多项式回归）		ML 课程实验 01（KNN分类与多项式回归）
ML 课程实验 02（决策树与随机森林）		ML 课程实验 02（决策树与随机森林）
MLPR 课程实验 03		MLPR 课程实验 03
MLPR 课程实验 04		MLPR 课程实验 04
朱俊杰 2021302111204 机器学习		朱俊杰 2021302111204 机器学习
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MLPR-第10讲模型评估与选择.pdf		MLPR-第10讲模型评估与选择.pdf
MLPR-第11讲特征提取与选择.pdf		MLPR-第11讲特征提取与选择.pdf
MLPR-第12讲聚类分析.pdf		MLPR-第12讲聚类分析.pdf
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MLPR-第14讲 PyTorch深度学习框架及应用.pdf		MLPR-第14讲 PyTorch深度学习框架及应用.pdf
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MLPR-第16讲 PyTorch应用案例.pdf		MLPR-第16讲 PyTorch应用案例.pdf
MLPR-第1讲概论.pdf		MLPR-第1讲概论.pdf
MLPR-第2讲机器学习基本方法入门.pdf		MLPR-第2讲机器学习基本方法入门.pdf
MLPR-第3讲线性判别分析.pdf		MLPR-第3讲线性判别分析.pdf
MLPR-第3讲数学知识补充.pdf		MLPR-第3讲数学知识补充.pdf
MLPR-第4讲概率分类(1).pdf		MLPR-第4讲概率分类(1).pdf
MLPR-第4讲、第5讲数学知识补充.pdf		MLPR-第4讲、第5讲数学知识补充.pdf
MLPR-第5讲概率分类(2)-xin.pdf		MLPR-第5讲概率分类(2)-xin.pdf
MLPR-第6讲支持向量机(1).pdf		MLPR-第6讲支持向量机(1).pdf
MLPR-第7讲支持向量机(2).pdf		MLPR-第7讲支持向量机(2).pdf
MLPR-第8讲决策树-xin.pdf		MLPR-第8讲决策树-xin.pdf
MLPR-第9讲集成学习与随机森林.pdf		MLPR-第9讲集成学习与随机森林.pdf
[2] 参考：李航《统计学习方法（第2版）》清华版，2019.pdf		[2] 参考：李航《统计学习方法（第2版）》清华版，2019.pdf
[4] 参考：周志华《机器学习》清华版，2016.pdf		[4] 参考：周志华《机器学习》清华版，2016.pdf
《机器学习与模式识别》-如何在JupyterLab中调试ipynb代码-v2.pdf		《机器学习与模式识别》-如何在JupyterLab中调试ipynb代码-v2.pdf
《机器学习与模式识别》-如何在Jupyter中跑代码.pdf		《机器学习与模式识别》-如何在Jupyter中跑代码.pdf
《机器学习与模式识别》-课程实验环境的说明.pdf		《机器学习与模式识别》-课程实验环境的说明.pdf
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