机器学习必修课：经典算法与Python实战
资源目录：机器学习必修课：经典算法与Python实战，共120节视频
├──01-1-1课程内容和理念.mp427.13M
├──02-1-2-1本章总览.mp45.14M
├──02-1-2初识机器学习.mp418.49M
├──02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp413.93M
├──02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp417.48M
├──02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp416.70M
├──02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp421.79M
├──03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp45.46M
├──03-1-3课程使用的技术栈.mp418.29M
├──03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp418.84M
├──03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp49.80M
├──03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp411.56M
├──03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp415.09M
├──03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp412.67M
├──03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp47.89M
├──03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp410.04M
├──03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp414.53M
├──03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp49.62M
├──03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp49.49M
├──03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp421.86M
├──03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp410.94M
├──03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp411.62M
├──04-1-4-1本章总览.mp47.01M
├──04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp419.99M
├──04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp427.60M
├──04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp425.15M
├──04-5-4-5模型评价.mp426.17M
├──04-6-4-6超参数.mp424.08M
├──04-7-4-7特征归一化.mp422.05M
├──04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp422.22M
├──04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp419.31M
├──05-1-5-1本章总览.mp410.11M
├──05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp415.07M
├──05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp413.75M
├──05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp428.36M
├──05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp417.25M
├──05-4-5-4线性回归代码实现.mp422.67M
├──05-5-5-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp422.75M
├──05-6-5-6多项式回归代码实现.mp417.24M
├──05-7-5-7逻辑回归算法.mp414.97M
├──05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp420.39M
├──05-9-5-9多分类策略.mp46.40M
├──06-1-6-1本章总览.mp418.97M
├──06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp420.52M
├──06-11-6-11模型泛化.mp416.60M
├──06-12-6-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp427.70M
├──06-13-6-13评价指标：ROC曲线.mp426.31M
├──06-2-6-2损失函数.mp433.02M
├──06-3-6-3梯度下降.mp431.44M
├──06-4-6-4决策边界.mp420.83M
├──06-5-6-5过拟合与欠拟合.mp419.57M
├──06-6-6-6学习曲线.mp421.41M
├──06-7-6-7交叉验证.mp418.61M
├──06-8-6-8模型误差.mp426.42M
├──06-9-6-9正则化.mp431.18M
├──07-1-7-1本章总览.mp410.43M
├──07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp415.50M
├──07-3-7-3信息熵.mp432.81M
├──07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp429.95M
├──07-5-7-5基尼系数.mp419.14M
├──07-6-7-6决策树剪枝.mp424.11M
├──07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp410.28M
├──07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp414.28M
├──08-1-8-1本章总览.mp419.32M
├──08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp443.38M
├──08-3-8-3激活函数.mp424.51M
├──08-4-8-4正向传播与反向传播.mp418.65M
├──08-5-8-5梯度下降优化算法.mp423.82M
├──08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp422.91M
├──08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp420.62M
├──08-8-8-8模型选择.mp430.80M
├──08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp412.97M
├──09-1-9-1本章总览.mp432.26M
├──09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp410.46M
├──09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp413.50M
├──09-3-9-3硬间隔SVM.mp422.09M
├──09-4-9-4SVM软间隔.mp417.52M
├──09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp414.73M
├──09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp435.32M
├──09-7-9-7SVM核函数.mp415.93M
├──09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp421.88M
├──09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp410.80M
├──10-1-10-1本章总览.mp415.02M
├──10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp424.07M
├──10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp413.53M
├──10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp420.05M
├──10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp419.65M
├──10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp420.17M
├──11-1-11-1本章总览.mp49.12M
├──11-2-11-2集成学习核心思想和原理.mp413.27M
├──11-3-11-3集成学习代码实现.mp421.90M
├──11-4-11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp436.75M
├──11-5-11-5并行策略：随机森林.mp412.59M
├──11-6-11-6串行策略：Boosting.mp420.60M
├──11-7-11-7结合策略：Stacking方法.mp413.77M
├──11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件.mp416.02M
├──12-1-12-1本章总览.mp46.53M
├──12-2-12-2聚类算法核心思想和原理.mp410.82M
├──12-3-12-3k-means和分层聚类.mp415.32M
├──12-4-12-4聚类算法代码实现.mp419.54M
├──12-5-12-5聚类评估代码实现.mp415.94M
├──12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp412.39M
├──13-1-13-1本章总览.mp410.07M
├──13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp418.61M
├──13-3-13-3PCA求解算法.mp420.88M
├──13-4-13-4PCA算法代码实现.mp412.16M
├──13-5-13-5降维任务代码实现.mp418.11M
├──13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用.mp410.99M
├──13-7-13-7PCA在人脸识别中的应用.mp423.00M
├──13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp46.58M
├──14-1-14-1本章总览.mp49.50M
├──14-2-14-2概率图模型核心思想和原理.mp434.60M
├──14-3-14-3EM算法参数估计.mp414.71M
├──14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp429.41M
├──14-5-14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp48.43M
├──15-1-15-1本章总览.mp44.67M
├──15-2-15-2泰坦尼克生还预测.mp454.95M
├──15-3-15-3房价预测.mp454.61M
├──15-4-15-4交易反欺诈代码实现.mp427.94M
└──15-5-15-5如何深入研究机器学习.mp48.55M
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