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[机器学习] 《机器学习》升级版IV,从理论到实践2017年6月价值899

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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-10-19 07:08:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    2017年3月14日开课6月份结束 价值899 资料齐全-小象
    开课时间:5 u" f; ~- H# W7 F3 c! f8 N1 N
    2017年3月14日,共24次课,每次2小时' _" F8 i$ J) t* H$ @
    " T& f* d" I- z1 _: b+ `# i- x
    升级版IV的内容特色:
    % o, [; \* J+ e% M4 F) ]) ~, G% b! X2 q( S. |& E' N% ]
          1.  拒绝简单的“调包”——增加3次“机器学习的角度看数学”和3次“Python数据清洗和特征提取”,提升学习深度、降低学习坡度。. O$ z$ Q0 g5 r# w5 N8 Y( D; m
          2.  增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。
    ' ]% p& u* w7 q# F, A' ]% m0 {/ ~9 ?9 i      3.  强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用,掌握机器学习根本。
    . K) L5 ^2 M3 P+ \7 o0 n      4.  阐述机器学习原理,提供配套源码和数据;确保“懂推导,会实现”。6 C8 }, A7 ~, v0 S# T7 |
          5.  删去过于晦涩的公式推导,代之以直观解释,增强感性理解。: n' \, y7 U6 T+ a' s
          6.  重视项目实践(如工业实践、Kaggle等),重视落地。. `+ _' m/ w. c% c! N) n6 h
          7.  对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
    2 t8 l" A$ x# C3 S8 ^2 `" v      8.  思考不同算法之间的区别和联系,提高在实际工作中选择算法的能力。
    5 F0 l$ n% [2 O/ z* h# O6 `8 E- L% ?      9.  涉及和讲解的部分Python库有:Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn,涉及的其他“小”库在课程的实践环节会逐一讲解。5 C, k1 k( d7 i! `" O
          10.  每个算法模块按照“原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库”的顺序,切实做到“顶天立地”。5 X" ^8 C+ l7 L/ n
    1 @# z7 {, t7 A$ A" _( ]

    % O% r! W% C$ a& C' u课程大纲:3 X. H+ S1 s4 Y4 V+ p
    第一课:机器学习的数学基础1 - 数学分析
    3 M' d# B8 L$ a( D$ m7 v! F5 O+ U/ c2 s: T5 D. S, h' p0 Q  I
          1.  机器学习的一般方法和横向比较
    , ]% L) d  r+ G      2.  数学是有用的:以SVD为例
    - o' J) h# Z4 f+ y2 I- D/ `      3.  机器学习的角度看数学
    / m' U) Z& C5 l. M$ j4 |      4.  复习数学分析
    ' d) H. i6 Q" E1 t4 n; u      5.  直观解释常数e
    . ?& @5 |/ e6 m      6.  导数/梯度
    ) }0 i9 S2 M& t: Y      7.  随机梯度下降+ E$ o2 ~: g' \/ r
          8.  Taylor展式的落地应用* ]* B& y1 G! l; q& M
          9.  gini系数+ m( T9 B* D: E5 u$ w1 }# L* a" ~3 N
          10. 凸函数" {# s; |7 w9 `* U: O
          11. Jensen不等式6 y# p! E2 S" b
          12. 组合数与信息熵的关系
    ; r: y7 H1 w& z- {5 }' J
    ( V7 j9 {5 v) T" t3 p! ]  ^第二课:机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
    4 y" ?! O1 V7 Z# R1 I# |! W8 U8 [
    ( Z( {7 t  ^1 ^! Z      1.  概率论基础
    ' H$ B) X+ ^  t3 W+ W% E: q      2.  古典概型- \* d* c4 c$ s6 ?
          3.  贝叶斯公式
    - X8 j& f( d4 p/ G+ @      4.  先验分布/后验分布/共轭分布
    : J- N* x6 q- x; j: g      5.  常见概率分布
    0 t$ u7 m3 F! z( k1 Z* e      6.  泊松分布和指数分布的物理意义
    ' h1 t3 A& D/ M, {      7.  协方差(矩阵)和相关系数
    1 u7 a) n9 o% f. V$ y9 T" J( t* u      8.  独立和不相关+ Q; ^/ ?- y* Q  L
          9.  大数定律和中心极限定理的实践意义4 }/ O2 d& i: V* Y3 y& t
          10.深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP
    , r9 |6 I. s- m. [! Q. K) a      11.过拟合的数学原理与解决方案
    ; ~' X1 m" k. M5 l9 j" ~  D) I0 E4 m2 N+ E# q% I$ C9 F7 g4 O
    第三课:机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数
    / ^" p' x0 b; P4 b- B' ^0 j$ c0 J& s2 U0 ~
          1.  线性代数在数学科学中的地位
    9 L: l/ T4 H! _6 Z! s      2.  马尔科夫模型
    # y3 d9 U- L! ?. j# W      3.  矩阵乘法的直观表达0 c& U0 ?& o# `8 N6 a
          4.  状态转移矩阵
    1 h! S" b, f, S, r* \- h      5.  矩阵和向量组
    . h8 |) u! D6 k6 \( V      6.  特征向量的思考和实践计算
    ; g& _8 H7 d! [" n. X% `      7.  QR分解0 D$ h; Y/ D4 B+ d
          8.  对称阵、正交阵、正定阵: L7 i7 q, H! A! R0 o% k! s
          9.  数据白化及其应用/ K5 D: |* o2 }1 u  l$ b
          10.向量对向量求导
    0 K  F' ]4 d! j7 ]      11.标量对向量求导
    ' d& M2 U4 N' M9 A- B      12.标量对矩阵求导2 d7 M0 b+ G4 ^0 d
    & p/ o, j0 ]8 }6 i
    第四课:Python基础1 - Python及其数学库
    4 K) K2 [8 }$ f; _5 r
    $ `$ a6 w0 [4 W4 |4 s7 H& Q      1.  解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm: r% Q- X9 Q2 O8 k: V& d/ G6 T/ a1 \. t6 ]
          2.  Python基础:列表/元组/字典/类/文件7 J) @7 @- M0 X) R; m
          3.  Taylor展式的代码实现
    + g" b( l# f0 `$ x      4.  numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
    ; u5 y4 j$ V) w! {; {) U      5.  多元高斯分布
    * T8 C9 K% Q" K2 E- t      6.  泊松分布、幂律分布
    - h% ]% b, c( `7 M      7.  典型图像处理
    7 l/ `+ I+ ^1 L# s  P+ D, C3 |3 M: N% v
    第五课:Python基础2 - 机器学习库( s' A. o& ~% K. z

    0 ]( n' G' @3 Z4 m+ d      1.  scikit-learn的介绍和典型使用
    7 v' F2 o! S" a+ \' z      2.  损失函数的绘制
      }! z' _7 l" G- A/ x      3.  多种数学曲线
    1 E6 \! K2 V: x* ^  v6 B0 A  `      4.  多项式拟合( ?% h1 g2 u% o
          5.  快速傅里叶变换FFT
      |  A& w9 @, x. ~      6.  奇异值分解SVD" P) I4 O# K: V, c# {
          7.  Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
    3 l+ |* D/ Q3 B4 N; a# A6 [5 L+ u      8.  卷积与(指数)移动平均线
    ' N9 e) X5 `3 L2 S4 u# h7 l      9.  股票数据分析
    8 W  p5 g# I/ M3 `$ C" X1 g
    # q3 a0 F* a4 _' ?第六课:Python基础3 - 数据清洗和特征选择) m, h: P5 e& x+ {' P; Q
    3 W/ b$ ^* u- P- G
          1.  实际生产问题中算法和特征的关系( U* k7 h- g/ `$ B
          2.  股票数据的特征提取和应用0 i# d: {! U# t( F
          3.  一致性检验* p7 J  q/ K3 s! p7 q
          4.  缺失数据的处理
    4 _  O5 t$ O! L; _' |" }% u1 Q5 Q      5.  环境数据异常检测和分析
    , E, P$ \/ i4 s. r# a* P7 X1 e8 c: T      6.  模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用/ p6 {  I, N- g  e# x! B
    # b( U8 o! V8 f/ s% [0 z
    第七课: 回归
    & {! [. U* r; w2 h1 d7 W. g! Z- F, Y" H  w- c$ D
          1.  线性回归
    * j6 O& p% Z- z; O$ u      2.  Logistic/Softmax回归
    + Y1 p- o" V/ x+ [3 C      3.  广义线性回归" {0 _. a5 d4 h3 ~
          4.  L1/L2正则化8 M7 g3 d% y! c5 b  H* N
          5.  Ridge与LASSO0 k4 O* G; Y4 n  b# f
          6.  Elastic Net$ [" a$ G: D$ A, s5 Y' o
          7.  梯度下降算法:BGD与SGD
    7 i  K8 `  t( \- z% N      8.  特征选择与过拟合6 Q) M1 a4 D, a$ q, z8 B/ ?& R
          9.  Softmax回归的概念源头
    3 z6 z0 |2 p0 I2 S5 ~6 g      10.最大熵模型# V% }& ~+ o; V% k( D. Y) `
          11.K-L散度
    5 ?& {, B6 z% w* {# g3 M8 a; |* I* V# C  Y' z/ K5 H, ?. M
    第八课:回归实践/ G: R, E5 @# ?9 s7 j( d
    5 H! M$ p. o' ~' Y4 O! B
          1.  机器学习sklearn库介绍8 D# P7 B# I% i0 f. v0 A* N
          2.  回归代码实现和调参$ D7 n: n7 N# [
          3.  Ridge回归/LASSO/Elastic Net
    * L) d" G/ D, X      4.  Logistic/Softmax回归! A& t# T& K; S: }  P5 z
          5.  广告投入与销售额回归分析
      ]8 C: g: A$ ^      6.  鸢尾花数据集的分类
    4 _+ ]3 R' O$ ?& c  w9 _' r      7.  回归代码实现和调参
    3 ?7 V4 C( D, E      8.  交叉验证5 h0 E/ a. h% `7 I$ M1 ?
          9.  数据可视化- h% b( Q  c" p$ h5 w1 k4 n' |

    % M% o* A- W" M; q! T6 `7 o第九课:决策树和随机森林
    ) [. _+ ]& y; P% }7 Y7 ?; T# H; s4 A* P+ P/ U+ Q2 F1 x
          1.  熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息- A, p) {. {/ k5 e
          2.  最大似然估计与最大熵模型4 f7 F- D: M) s" d0 k
          3.  ID3、C4.5、CART详解
    1 `/ K2 f* d( o7 l$ s: h1 W$ E+ E      4.  决策树的正则化
    8 q7 p2 N6 u8 }# ]. \- f4 w5 a      5.  预剪枝和后剪枝) g2 ?' X, g6 h9 Z- I
          6.  Bagging7 M( z; b$ \) R9 f8 ~
          7.  随机森林. X- M2 h6 {% ]6 b7 z
          8.  不平衡数据集的处理1 Q3 U3 R; h+ }" j7 ]* V0 a
          9.  利用随机森林做特征选择
    8 o! Q. ~( l/ Y1 f+ W+ X- t  C  i     10. 使用随机森林计算样本相似度( [) L9 \: \7 n, p- j( k$ L( `. R
    4 ~8 G$ O  m# r5 ^) ]
    第十课:随机森林实践8 d& ]7 }8 [) t) H4 j
    - W9 X% V: x/ E- ^) H- m( E' a
          1.  随机森林与特征选择
    ) i5 e- ]& J, ~4 R      2.  决策树应用于回归
    0 R1 b8 |/ k9 Q9 Y4 j: ], R      3.  多标记的决策树回归1 g. g; j9 I' T: |3 R* p$ b
          4.  决策树和随机森林的可视化
    / }  g( o5 Y! t$ i; F1 o      5.  葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类! e! ]- R% k* o' C9 v: m6 B0 q

    9 Q% s( U- x3 _- T. B9 @第十一课:提升
    0 C2 n- g( W) y. w- b- e, |6 Z* Q* s
    ) p" u  R% k& O      1.  提升为什么有效
    ! v3 \+ X6 Z# H9 [: B# g/ y      2.  Adaboost算法
    ( S2 K. Y, y6 c! `      3.  加法模型与指数损失% s% s$ _" `. ^4 F) i: z$ f
          4.  梯度提升决策树GBDT
    ' I# Z; l  }/ s- a: Y9 e2 Y      5.  XGBoost算法详解
    % \/ x  B( k( B- @  ~! q' D. Y0 ]3 F% m# P3 u
    第十二课:XGBoost实践
    0 W) \( {' i0 J4 y8 C" v, _( [
    # W- _7 i/ Z1 N      1.  自己动手实现GBDT
    - d, o5 r& }7 m1 z# m2 l) J/ K3 }1 a$ W0 @      2.  XGBoost库介绍
    ( `" M* s0 {1 o& @- S      3.  Taylor展式与学习算法$ P9 A3 e1 e4 b- ]; Z
          4.  KAGGLE简介# [! J! s9 R8 j% V5 R
          5.  泰坦尼克乘客存活率估计. m* @) m& S( W
    ( v% s2 s. l6 l/ I4 S% C9 |
    第十三课:SVM3 z- z6 {3 C2 k

    $ q. q( D/ I; \3 b& v      1.  线性可分支持向量机$ u% O& d( O$ |! `8 {
          2.  软间隔的改进
    9 u: ?4 A4 O6 a4 c3 Z      3.  损失函数的理解9 G) }- Z. S1 D  h1 q& y% F3 a
          4.  核函数的原理和选择) f4 f. Y; `/ y! H. K6 f" V
          5.  SMO算法& K! S5 x8 _. ?5 D- _8 a% S* `4 I
          6.  支持向量回归SVR
    . H$ b" t* j8 ?. X7 K( W6 v+ f- P3 o' `3 X. Z7 z$ G2 {
    第十四课:SVM实践
    2 }! T* p$ P3 @2 q$ l6 f4 L9 ^' w* g' t# S0 _
          1.  libSVM代码库介绍' H( G( K, H: h
          2.  原始数据和特征提取3 y/ s2 N5 D; A# B: |. n
          3.  调用开源库函数完成SVM- B" i- K! h6 u6 O, X2 G) f
          4.  葡萄酒数据分类
    6 q8 r* g. b! n: f3 j; a6 P      5.  数字图像的手写体识别" B% ?+ [- ?: t  W- {
          6.  SVR用于时间序列曲线预测: z5 i) p* c0 W) g- R* X
          7.  SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
    / T% a( ?' F1 _# |+ g' R4 F+ t6 g# K8 c, u" H! z
    第十五课:聚类3 [, K2 m0 \! M# w# n
    ) D  x: m* K/ Q( r
          1.  各种相似度度量及其相互关系9 a% E: c$ _% v  y2 V
          2.  Jaccard相似度和准确率、召回率
    ; t! _6 o* ?' H4 x9 P. C      3.  Pearson相关系数与余弦相似度' o% y$ G) C8 S7 y. k
          4.  K-means与K-Medoids及变种( U9 y' `% q# [6 U, K' F7 S
          5.  AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用0 G+ f* _& I: _% `+ J
          6.  密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14): Y4 {& r: M2 K  _' g% q* A
          7.  谱聚类SC
    ( s' ^, n! g/ e  ?( ?      8.  聚类评价和结果指标
    ' m+ P  ~' `5 E0 J4 G$ c
    ' A. j& {1 m! b5 C# }第十六课:聚类实践
    2 I+ `7 d4 o( z+ I' D
    % Z6 Y+ |9 s% v5 L  Q      1.  K-Means++算法原理和实现8 E& b& e, C( s  q0 _: u
          2.  向量量化VQ及图像近似
    ! y0 b) e& r/ t% ?2 n      3.  并查集的实践应用  I- `$ B$ ?, C
          4.  密度聚类的代码实现
    3 e( U9 c6 g- U: Z      5.  谱聚类用于图片分割
    8 j0 [5 R8 d# N# A+ B3 b- Z5 e0 @# Q( b$ c6 @" @0 L+ w
    第十七课:EM算法
    , E& W: T& s  C! u+ ?' k1 @5 n0 [9 Z3 o; C2 N
          1.  最大似然估计7 I8 D: j* z1 R! _5 `
          2.  Jensen不等式
    9 Z' y! N2 C  F7 ^& t      3.  朴素理解EM算法) M5 ^3 k- y/ R5 J
          4.  精确推导EM算法: [$ d  ^, m0 M; J1 p% s' x( Q
          5.  EM算法的深入理解/ t, E6 p. q5 n+ c
          6.  混合高斯分布- L& e- \& u1 i( [/ R
          7.  主题模型pLSA
    # v$ M6 w9 ?6 F: ^: P5 p- A: r4 [; U- X
    & |/ t5 E1 H  j8 K第十八课:EM算法实践1 p6 J5 S3 D- j. H0 e- R/ o2 n& g1 k

    6 q9 A5 H: D+ t2 {+ M4 {      1.  多元高斯分布的EM实现
    . z  Z' e2 B7 \( i3 I      2.  分类结果的数据可视化5 V# I& ?( q$ m5 c7 S
          3.  EM与聚类的比较
      Y5 n( c5 {, W( K/ Q1 ~1 q2 z, w% l      4.  Dirichlet过程EM
    2 Q1 Q* y! m: x* t0 B      5.  三维及等高线等图件的绘制. F8 p: K. M! o
          6.  主题模型pLSA与EM算法
      O; }5 I  i% C. S4 J+ J6 Y* u8 e6 ^
    第十九课:贝叶斯网络" C. z8 x# W: U4 ?$ N; N
    " Z- ?, x' V5 s( n
          1.  朴素贝叶斯
    2 C# v7 w8 ?/ G$ R8 f, h      2.  贝叶斯网络的表达
    1 t  k* V) w; D1 Q& U      3.  条件概率表参数个数分析
    ; O8 }$ ?5 S( p  G      4.  马尔科夫模型
    ) @! w+ b4 p7 Q9 A6 j! H5 U: U1 H) I      5.  D-separation2 G: J+ J% b) t& D1 z
          6.  条件独立的三种类型+ I. d( D; j, V0 E9 G' E
          7.  Markov Blanket
    ) T& G. _! o% e; Q      8.  混合(离散+连续)网络:线性高斯模型* L  b6 \, s( A0 [! c% a0 ?
          9.  Chow-Liu算法:最大权生成树MSWT  }' C3 I. R" R2 O

    . i3 U0 k0 H  A7 R7 w0 A; K第二十课:朴素贝叶斯实践, m" m. y) L$ F" ]- e" n

    1 @3 @; n5 C/ A! |& I! W( k      1.  GaussianNB
    " B+ J' J9 M8 Q" D4 {      2.  MultinomialNB+ z! E0 D/ p% _8 T. R
          3.  BernoulliNB
    8 i' V% \) @0 K* o- K) D* i0 q      4.  朴素贝叶斯用于鸢尾花数据/ e1 o( d. ~3 F, u& O
          5.  朴素贝叶斯用于18000+篇新闻文本的分类
    7 [0 s3 I* {/ X5 j1 z" L! t6 ~3 h1 J
    第二十一课:主题模型LDA6 t: d) T( K3 Y" N% m2 g, F6 w/ A

    ; b# o; Q! l! b" E3 t" Q5 }6 v      1.  贝叶斯学派的模型认识
    ) ~! Y2 |- o+ R, v4 m# Q      2.  共轭先验分布
    ' t+ C: R( R" L" Z      3.  Dirichlet分布
    & Y1 ?$ K8 r3 z6 L2 c9 ~      4.  Laplace平滑
    9 w4 X. z7 P2 Z% y      5.  Gibbs采样详解
    : C& \) H3 W  E9 v5 M
    ; [7 x# }- A# C9 R- j第二十二课:LDA实践, V: t& r4 }8 Y! l" K

    " q8 U4 u- ~7 d9 M8 w7 }      1.  网络爬虫的原理和代码实现% N/ n+ M. u6 ~" \* N; J, K
          2.  停止词和高频词* C9 |% D9 M. V4 h
          3.  动手自己实现LDA
    0 q/ l7 T! o3 U# T8 ?      4.  LDA开源包的使用和过程分析& W/ a7 j" A/ I$ \$ E3 V$ e0 O3 f5 T
          5.  Metropolis-Hastings算法
    9 y) H( V2 ^0 y! g) h5 y1 n      6.  MCMC
    " B' B$ i2 `& r. b* @# }      7.  LDA与word2vec的比较  k' s/ X/ P) Y; q" R

    . V0 U: ^; k1 e; [( m2 N第二十三课:隐马尔科夫模型HMM# [2 r* T! `; y8 u

      f. y, G; W$ Y. G% ~      1.  概率计算问题
    7 v7 t* o) W- n- ?" m      2.  前向/后向算法
    7 d5 w: Z2 {/ V0 U" r8 e      3.  HMM的参数学习
    . W4 C$ @, N5 y0 q; Z# K' V3 h( g5 W# ~      4.  Baum-Welch算法详解
    7 i$ q; ?( b  ]      5.  Viterbi算法详解5 P/ c9 j$ b/ Q) o& d$ J
          6.  隐马尔科夫模型的应用优劣比较) n& P5 t! A+ `" \: d. a7 l8 O# ^
    8 e& e5 ?. U0 s7 v
    第二十四课:HMM实践
      q! w- r" i8 T. T! y- v5 v5 s  }) |* @+ C9 n# F* }3 R( s
          1.  动手自己实现HMM用于中文分词
    ! m' T! ]0 E3 |( i5 ~      2.  多个语言分词开源包的使用和过程分析7 a- z/ w1 B& e  Q0 ]2 j- t
          3.  文件数据格式UFT-8、Unicode
    ' B% E# T. ^  _1 T: s3 E$ ?7 O      4.  停止词和标点符号对分词的影响
    : c: O$ V. w! P9 p9 C# X+ d1 w      5.  前向后向算法计算概率溢出的解决方案
    $ x& J. @. O5 Q' P4 p: S  }# c& h      6.  发现新词和分词效果分析1 ^. r1 H* K% z) l) W
          7.  高斯混合模型HMM
    / f# L6 F5 T3 G- f/ a      8.  GMM-HMM用于股票数据特征提取 $ t8 u" V; _$ A$ c7 W+ \$ N+ `* D

    . ~- `+ e) O6 F# _  t0 r/ d$ h) p下载地址:itjc20
    . K" R2 Q, @. ?/ r
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  • TA的每日心情

    2018-9-25 19:19
  • 签到天数: 98 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2017-10-19 21:04:49 | 显示全部楼层
    666
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  • TA的每日心情

    2021-4-1 09:10
  • 签到天数: 34 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2017-10-21 09:43:15 | 显示全部楼层
    非常感谢
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  • TA的每日心情

    2021-4-9 19:22
  • 签到天数: 56 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2017-11-3 21:54:31 | 显示全部楼层
    1111111111111111111111111111111111111111111111111111
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-9-8 14:47
  • 签到天数: 216 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-11-16 11:37:56 | 显示全部楼层
    看看这个。。。
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  • TA的每日心情

    2019-11-20 16:51
  • 签到天数: 316 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2017-11-25 23:31:12 | 显示全部楼层
    RE: 《机器学习》升级版IV,从理论到实践2017年6月价值899 [修改]
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-10-17 13:14
  • 签到天数: 33 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2017-11-27 15:24:23 | 显示全部楼层
    感谢楼主分享
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  • TA的每日心情
    无聊
    2021-3-23 15:11
  • 签到天数: 6 天

    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2017-11-30 00:25:17 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    2018-11-5 13:12
  • 签到天数: 187 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-12-3 11:30:31 | 显示全部楼层
    下载看看呢。
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-6-14 08:59
  • 签到天数: 8 天

    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2018-5-3 10:02:21 | 显示全部楼层
    xuexi
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