THU-Coursework-Machine-Learning-for-Big-Data
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P1_ANOVA
深入探索方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA)
P1_KNN
深入探索KD树数据结构实现的KNN算法及其在手写数字识别中的应用
P2_SVM
更高效的支持向量机算法实现及其在手写数字识别中的应用——00绪论
更高效的支持向量机算法实现及其在手写数字识别中的应用——01调库实现SVM手写数字识别
更高效的支持向量机算法实现及其在手写数字识别中的应用——02手动实现SGD优化的软间隔线性SVM
更高效的支持向量机算法实现及其在手写数字识别中的应用——03不同Kernel的SVM超参数优化
更高效的支持向量机算法实现及其在手写数字识别中的应用——04手动实现使用SMO的Kernel SVM
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P2_Matrix-Decomposition
深入探索基于矩阵分解和协同过滤的个性化推荐系统及其在Netflix电影推荐中的应用
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A1
从数据集中进行分布参数估计: 以伯努利分布为例
A2
大数据机器学习课程第二次作业
A3
朴素贝叶斯与决策树的深入理解
A4
最大熵模型以及对数几率分类模型的深入理解
A5
支持向量机的深入理解
A6
AdaBoost算法的深入理解
A7
Expectation–maximization 算法的深入理解
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这个学期会有好几次实验作业，授课老师会让我们实际写代码，完成一些小项目。