机器学习原理剖析与Python代码实现全流程

机器学习原理剖析与Python代码实现全流程

PART1

PART2

01-1-1课程内容和理念- .mp4 27.1MB

02-1-2-1本章总览- .mp4 5.1MB

02-1-2初识机器学习- .mp4 18.5MB

02-2-2-2数据长什么样常见数据集典型实例如何使用- .mp4 13.9MB

02-3-2-3研究哪些问题分类回归等- .mp4 17.5MB

02-4-2-4如何分门别类监督无监督强化学习等- .mp4 16.7MB

02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限- .mp4 21.8MB

03-1-3-1本章总览相互关系与学习路线- .mp4 5.5MB

03-1-3课程使用的技术栈- .mp4 18.3MB

03-10-3-10Numpy数组矩阵运算一元运算二元运算与矩阵运算- .mp4 18.8MB

03-11-3-11Numpy数组统计运算常用的都在这儿了- .mp4 9.8MB

03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序- .mp4 11.6MB

03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引- .mp4 15.1MB

03-14-3-14Matplotlib数据可视化基础绘制与设置- .mp4 12.7MB

03-2-3-2Anaconda图形化操作- .mp4 7.9MB

03-3-3-3Anaconda命令行操作- .mp4 10.0MB

03-4-3-4JupyterNotebook基础使用- .mp4 14.5MB

03-5-3-5JupyterNotebook高级使用常用魔法命令- .mp4 9.6MB

03-6-3-6Numpy基础安装与性能对比- .mp4 9.5MB

03-7-3-7Numpy数组创建特定数组等差数组随机数组- .mp4 21.9MB

03-8-3-8Numpy数组基础索引索引和切片- .mp4 10.9MB

03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作- .mp4 11.6MB

04-1-4-1本章总览- .mp4 7.0MB

04-2-4-2KNN算法核心思想和原理- .mp4 20.0MB

04-3-4-3KNN分类任务代码实现- .mp4 27.6MB

04-4-4-4数据集划分训练集与预测集- .mp4 25.1MB

04-5-4-5模型评价- .mp4 26.2MB

04-6-4-6超参数- .mp4 24.1MB

04-7-4-7特征归一化- .mp4 22.1MB

04-8-4-8KNN回归任务代码实现- .mp4 22.2MB

04-9-4-9KNN优缺点和适用条件- .mp4 19.3MB

05-1-5-1本章总览- .mp4 10.1MB

05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现- .mp4 15.1MB

05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件- .mp4 13.8MB

05-2-5-2线性回归核心思想和原理- .mp4 28.4MB

05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理- .mp4 17.3MB

05-4-5-4线性回归代码实现- .mp4 22.7MB

05-5-5-5模型评价MSERMSEMAE和R方- .mp4 22.7MB

05-6-5-6多项式回归代码实现- .mp4 17.2MB

05-7-5-7逻辑回归算法- .mp4 15.0MB

05-8-5-8线性逻辑回归代码实现- .mp4 20.4MB

05-9-5-9多分类策略- .mp4 6.4MB

06-1-6-1本章总览- .mp4 19.0MB

06-2-6-2损失函数- .mp4 33.0MB

06-3-6-3梯度下降- .mp4 31.4MB

06-4-6-4决策边界- .mp4 20.8MB

06-5-6-5过拟合与欠拟合- .mp4 19.6MB

06-6-6-6学习曲线- .mp4 21.4MB

06-7-6-7交叉验证- .mp4 18.6MB

06-8-6-8模型误差- .mp4 26.4MB

06-9-6-9正则化- .mp4 31.2MB

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第1部分.mp4 1.0MB

第一部分.mp4 1.0MB

课程简介.mp4 1.0MB

课程开篇.mp4 1.0MB

课程内容.mp4 1.0MB

课程总结.mp4 1.0MB

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