梗直哥瞿炜-機器學習必修課:經典算法與Python實戰

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梗直哥瞿炜-機器學習必修課:經典算法與Python實戰

├──01-1-1課程内容和理念.mp4 27.13M
├──02-1-2-1本章總覽.mp4 5.14M
├──02-1-2初識機器學習.mp4 18.49M
├──02-2-2-2數據長什麽樣:常見數據集、典型實例、如何使用.mp4 13.93M
├──02-3-2-3研究哪些問題:分類、回歸等.mp4 17.48M
├──02-4-2-4如何分門别類:監督、無監督、強化學習等.mp4 16.70M
├──02-5-2-5機器學習的七大常見誤區和局限.mp4 21.79M
├──03-1-3-1本章總覽:相互關系與學習路線.mp4 5.46M
├──03-1-3課程使用的技術棧.mp4 18.29M
├──03-10-3-10Numpy數組矩陣運算:一元運算、二元運算與矩陣運算.mp4 18.84M
├──03-11-3-11Numpy數組統計運算:常用的都在這兒了.mp4 9.80M
├──03-12-3-12Numpy數組arg運算和排序.mp4 11.56M
├──03-13-3-13Numpy數組神奇索引和布爾索引.mp4 15.09M
├──03-14-3-14Matplotlib數據可視化:基礎繪制與設置.mp4 12.67M
├──03-2-3-2Anaconda圖形化操作.mp4 7.89M
├──03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4 10.04M
├──03-4-3-4JupyterNotebook基礎使用.mp4 14.53M
├──03-5-3-5JupyterNotebook高級使用:常用魔法命令.mp4 9.62M
├──03-6-3-6Numpy基礎:安裝與性能對比.mp4 9.49M
├──03-7-3-7Numpy數組創建:特定數組、等差數組、随機數組.mp4 21.86M
├──03-8-3-8Numpy數組基礎索引:索引和切片.mp4 10.94M
├──03-9-3-9Numpy非常重要的數組合并與拆分操作.mp4 11.62M
├──04-1-4-1本章總覽.mp4 7.01M
├──04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4 19.99M
├──04-3-4-3KNN分類任務代碼實現.mp4 27.60M
├──04-4-4-4數據集劃分:訓練集與預測集.mp4 25.15M
├──04-5-4-5模型評價.mp4 26.17M
├──04-6-4-6超參數.mp4 24.08M
├──04-7-4-7特征歸一化.mp4 22.05M
├──04-8-4-8KNN回歸任務代碼實現.mp4 22.22M
├──04-9-4-9KNN優缺點和适用條件.mp4 19.31M
├──05-1-5-1本章總覽.mp4 10.11M
├──05-10-5-10複雜邏輯回歸及代碼實現.mp4 15.07M
├──05-11-5-11線性算法優缺點和适用條件.mp4 13.75M
├──05-2-5-2線性回歸核心思想和原理.mp4 28.36M
├──05-3-5-3邏輯回歸核心思想和原理.mp4 17.25M
├──05-4-5-4線性回歸代碼實現.mp4 22.67M
├──05-5-5-5模型評價:MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 22.75M
├──05-6-5-6多項式回歸代碼實現.mp4 17.24M
├──05-7-5-7邏輯回歸算法.mp4 14.97M
├──05-8-5-8線性邏輯回歸代碼實現.mp4 20.39M
├──05-9-5-9多分類策略.mp4 6.40M
├──06-1-6-1本章總覽.mp4 18.97M
├──06-10-6-10LASSO和嶺回歸代碼實現.mp4 20.52M
├──06-11-6-11模型泛化.mp4 16.60M
├──06-12-6-12評價指标:混淆矩陣、精準率和召回率.mp4 27.70M
├──06-13-6-13評價指标:ROC曲線.mp4 26.31M
├──06-2-6-2損失函數.mp4 33.02M
├──06-3-6-3梯度下降.mp4 31.44M
├──06-4-6-4決策邊界.mp4 20.83M
├──06-5-6-5過拟合與欠拟合.mp4 19.57M
├──06-6-6-6學習曲線.mp4 21.41M
├──06-7-6-7交叉驗證.mp4 18.61M
├──06-8-6-8模型誤差.mp4 26.42M
├──06-9-6-9正則化.mp4 31.18M
├──07-1-7-1本章總覽.mp4 10.43M
├──07-2-7-2決策樹核心思想和原理.mp4 15.50M
├──07-3-7-3信息熵.mp4 32.81M
├──07-4-7-4決策樹分類任務代碼實現.mp4 29.95M
├──07-5-7-5基尼系數.mp4 19.14M
├──07-6-7-6決策樹剪枝.mp4 24.11M
├──07-7-7-7決策樹回歸任務代碼實現.mp4 10.28M
├──07-8-7-8決策樹優缺點和适用條件.mp4 14.28M
├──08-1-8-1本章總覽.mp4 19.32M
├──08-2-8-2神經網絡核心思想和原理.mp4 43.38M
├──08-3-8-3激活函數.mp4 24.51M
├──08-4-8-4正向傳播與反向傳播.mp4 18.65M
├──08-5-8-5梯度下降優化算法.mp4 23.82M
├──08-6-8-6神經網絡簡單代碼實現.mp4 22.91M
├──08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 20.62M
├──08-8-8-8模型選擇.mp4 30.80M
├──08-9-8-9神經網絡優缺點和适用條件.mp4 12.97M
├──09-1-9-1本章總覽.mp4 32.26M
├──09-10-9-10SVM優缺點和适用條件.mp4 10.46M
├──09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4 13.50M
├──09-3-9-3硬間隔SVM.mp4 22.09M
├──09-4-9-4SVM軟間隔.mp4 17.52M
├──09-5-9-5線性SVM分類任務代碼實現.mp4 14.73M
├──09-6-9-6非線性SVM:核技巧.mp4 35.32M
├──09-7-9-7SVM核函數.mp4 15.93M
├──09-8-9-8非線性SVM代碼實現.mp4 21.88M
├──09-9-9-9SVM回歸任務代碼實現.mp4 10.80M
├──10-1-10-1本章總覽.mp4 15.02M
├──10-2-10-2貝葉斯方法核心思想和原理.mp4 24.07M
├──10-3-10-3樸素貝葉斯分類.mp4 13.53M
├──10-4-10-4樸素貝葉斯的代碼實現.mp4 20.05M
├──10-5-10-5多項式樸素貝葉斯代碼實現.mp4 19.65M
├──10-6-10-6貝葉斯方法優缺點和适用條件.mp4 20.17M
├──11-1-11-1本章總覽.mp4 9.12M
├──11-2-11-2集成學習核心思想和原理.mp4 13.27M
├──11-3-11-3集成學習代碼實現.mp4 21.90M
├──11-4-11-4并行策略:Bagging、OOB等方法.mp4 36.75M
├──11-5-11-5并行策略:随機森林.mp4 12.59M
├──11-6-11-6串行策略:Boosting.mp4 20.60M
├──11-7-11-7結合策略:Stacking方法.mp4 13.77M
├──11-8-11-8集成學習優缺點和适用條件.mp4 16.02M
├──12-1-12-1本章總覽.mp4 6.53M
├──12-2-12-2聚類算法核心思想和原理.mp4 10.82M
├──12-3-12-3k-means和分層聚類.mp4 15.32M
├──12-4-12-4聚類算法代碼實現.mp4 19.54M
├──12-5-12-5聚類評估代碼實現.mp4 15.94M
├──12-6-12-6聚類算法優缺點和适用條件.mp4 12.39M
├──13-1-13-1本章總覽.mp4 10.07M
├──13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp4 18.61M
├──13-3-13-3PCA求解算法.mp4 20.88M
├──13-4-13-4PCA算法代碼實現.mp4 12.16M
├──13-5-13-5降維任務代碼實現.mp4 18.11M
├──13-6-13-6PCA在數據降噪中的應用.mp4 10.99M
├──13-7-13-7PCA在人臉識别中的應用.mp4 23.00M
├──13-8-13-8主成分分析優缺點和适用條件.mp4 6.58M
├──14-1-14-1本章總覽.mp4 9.50M
├──14-2-14-2概率圖模型核心思想和原理.mp4 34.60M
├──14-3-14-3EM算法參數估計.mp4 14.71M
├──14-4-14-4隐馬爾可夫模型代碼實現.mp4 29.41M
├──14-5-14-5概率圖模型優缺點和适用條件.mp4 8.43M
├──15-1-15-1本章總覽.mp4 4.67M
├──15-2-15-2泰坦尼克生還預測.mp4 54.95M
├──15-3-15-3房價預測.mp4 54.61M
├──15-4-15-4交易反欺詐代碼實現.mp4 27.94M
└──15-5-15-5如何深入研究機器學習.mp4 8.55M

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