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课程目录
4 H, g7 w$ E) _% v t5 E113 - 构建决策树/
3 F- Y. i1 L7 @' c+ A% ?/ N0 P114 - 构建决策树/
% \# U8 H( J$ `115 - 构建决策树/
4 h4 u9 w) ?7 e# S+ v, o; h" S116 - 构建决策树/
8 N. b% I$ P/ x4 P) e. ]119 - 构建决策树/) q- u2 q$ s' \/ a. B
120 - 构建决策树/
- P" H4 j; E6 T2 v; r4 }: S$ G! ~6 }225 - sklearn 中的年龄/+ ?) B0 A. b8 i* w. S, W0 ~
226 - sklearn 中的年龄/$ J. A5 t, ^- @) J+ i
260 - 异常值检测/, d3 c# p. x9 c" v: B
310 - 最小值/4 h; t5 o2 |# ?: F$ f; `
311 - 最小值/
3 w4 a" ]' L8 L( k312 - sklearn 中的最小值/, W3 E) e# ?: T4 q
415 - PCA 的回顾/
- g2 M5 U, a J4 N% Q' O429 - 在 sklearn 中分开的训练/( n1 Y. O4 ^1 e
1 - 简介 ; U5 M) S9 Z6 ~4 J9 _
10 - 特征和标签音乐示例 + X2 [) {/ Z: z, Y. E4 F9 U+ j( v
100 - 核和伽玛
' x1 k- d( E: X( t101 - 核和伽玛 Solution p5 A0 L! a* x* W6 |
102 - SVM C 参数
' |# z+ J- X6 ?' k. X% T7 @9 \103 - SVM C 参数 Solution ; A% r5 z9 @/ ]1 c7 p
104 - 过拟合
. m; J% B& g8 I+ L h105 - 过拟合 Solution " [, P/ v! A" e2 J, s
106 - SVM 的优缺点 & V( P( p) _1 e- g* L3 B
107 - SVM 迷你项目简介 1 O$ x# K. q3 ~6 Q1 {: e
108 - 欢迎学习决策树 3 W, y/ b$ N Q$ D
109 - 可线性分离的数据 V* J% ^" D+ D0 N
11 - 特征可视化
; R4 ^+ G% y" a( D110 - 可线性分离的数据 Solution
+ h/ q, L7 x4 k" V: R' W111 - 多元线性问题
4 H( u! f0 Z2 ]& V+ T3 h112 - 多元线性问题 Solution ! ]5 o# p& ]6 g
117 - 第二次分割后的类标签
- z4 w. J/ j$ P118 - 第二次分割后的类标签 Solution % q5 U$ {$ ^5 K, G
12 - 特征可视化 Solution % L* J& P9 s! w: H: L' N9 b
121 - 决策树编码 2 z1 G2 C; y. u* t( r
122 - 决策树编码 Solution : F/ f% |! t0 V# t1 g+ V# l& E3 @) K
123 - 决策树准确性 # j! t% M P8 d
124 - 决策树准确性 Solution
1 W+ U) F q& }4 U125 - 决策树参数
' q! b2 E7 G: z2 u. j' J v1 G126 - 决策树参数 Solution ) ?1 w+ C; @0 Z( c% U7 j! b
127 - 最小样本分割
9 D# k( P" i$ f+ q, O; `$ A. I+ s, _. X. s128 - 最小样本分割 Solution e! f( i9 B: L; X
129 - 决策树准确性 : p6 [, U1 g' R; n# m: N
13 - 肉眼分类
! ~) b, ~0 ?. P130 - 决策树准确性 Solution 1 i3 |1 i( G- a4 O8 ]7 N( s# f& _# \
131 - 数据杂质与熵
* K9 T& }+ h' d1 t132 - 在分割中尽可能减少杂质
4 w8 ]6 w" O6 M+ g L# ^133 - 在分割中尽可能减少杂质 Solution # I, T( G+ ~6 Z1 I- q- @# X2 t
134 - 熵公式 % F2 S2 k) {3 u# ^4 l% ?
135 - 熵计算（第 1 部分）
9 b- Q' g7 {$ }% K K: P# V8 i1 F136 - 熵计算（第 1 部分） Solution
3 a/ F2 i9 `# A8 V( y! Z2 I6 I& x) W137 - 熵计算（第 2 部分） / C# M" @8 t) E5 \. s) n @: a" N
138 - 熵计算（第 2 部分） Solution
5 z$ i1 e, s. e139 - 熵计算（第 3 部分） ) g9 C$ |5 m, x$ s# N' E! o: Z/ q9 T
14 - 肉眼分类 Solution 1 H: X7 f5 j% [
140 - 熵计算（第 3 部分） Solution 5 F. p; C0 ~+ j5 h4 [% W
141 - 熵计算（第 4 部分）
( R* O) ^6 ?, _! l8 W7 W142 - 熵计算（第 4 部分） Solution
/ t/ G+ D8 f/ A143 - 熵计算（第 5 部分）
8 y9 F8 P+ u! Y1 T3 w, ?+ g) P; e144 - 熵计算（第 5 部分） Solution
/ \% J8 S. P9 X145 - 信息增益 ' W8 x$ `% p% p( c+ y+ T: H+ Y
146 - 信息增益计算（第 1 部分） - a: Z$ [$ q; U+ z; E
147 - 信息增益计算（第 1 部分） Solution
" G* c3 u( B4 ]7 v. F( P148 - 信息增益计算（第 2 部分）
( b) Z/ i) }% h! @1 g$ b# J# B149 - 信息增益计算（第 2 部分） Solution
. z3 G- g9 m3 k1 A7 ~15 - Stanley 地形分类简介 ' _& f' p" C7 Y. b4 o; N! v, w
150 - 信息增益计算（第 3 部分）
! g g$ o4 v6 {# Y( r0 R! N151 - 信息增益计算（第 3 部分） Solution
1 C1 E" |/ \ X3 I- ^152 - 信息增益计算（第 4 部分） . Y; {5 a$ D* b: r% S
153 - 信息增益计算（第 4 部分） Solution 4 V+ a) {/ E9 U* s
154 - 信息增益计算（第 5 部分）
1 e$ w) W" R3 L: ~1 ^" \# k @1 X155 - 信息增益计算（第 5 部分） Solution ' _% @5 U5 I9 i y w9 |; X. U
156 - 信息增益计算（第 6 部分）
! V# O$ D9 n8 c157 - 信息增益计算（第 6 部分） Solution 8 m$ {0 [, [& ^3 _* v3 `
158 - 信息增益计算（第 7 部分） 2 ?: ]$ q8 G( f e7 }) j4 Y8 B
159 - 信息增益计算（第 7 部分） Solution $ J* y0 ]0 G. Z+ I+ Y
16 - 速度散点图：坡度和颠簸度
2 A Q- ]% t8 }: p3 w& Q6 ?160 - 信息增益计算（第 8 部分） $ K; h. G4 o* C5 @& m( v
161 - 信息增益计算（第 8 部分） Solution # d9 }5 u$ W# H3 n/ Q
162 - 信息增益计算（第 9 部分） + {2 J6 f# s$ E6 {3 x( h( j
163 - 信息增益计算（第 9 部分） Solution 9 D* F- E# s+ E
164 - 信息增益计算（第 10 部分）
M* Y5 T; N2 _9 C# {1 x0 h165 - 信息增益计算（第 10 部分） Solution ! K! a/ |/ X% [% H/ G5 n$ ]: G5 z
166 - 调整标准参数
9 Y# P3 d }6 d$ A& c! K167 - 偏差-方差困境
4 b9 K8 o/ D. U9 A* q3 g" O! V168 - DT 的优缺点
9 q r# g/ O$ z169 - 决策树迷你项目简介 + y: n0 b6 U" |$ u$ W6 H
17 - 速度散点图：坡度和颠簸度 Solution i; G. K+ o- A
170 - 选择你自己的算法 6 {7 {! b* F0 M" b+ T2 z+ X
171 - 选择你的冒险
3 c) T- ^# M5 n5 K3 |4 q+ h, a172 - 可选算法
$ y- v, V: A( V; m173 - 调查过程
# G7 f. w' R$ w* I7 A' _174 - 你的算法如何比较
5 H: h5 }8 v& C8 o! q# f# d175 - L4 迷你项目
1 v2 F. k$ n* P r$ h+ C' _176 - 结尾 + g6 G) [# _: e. Z5 F
177 - 简介
- T5 t; |& T, Q* Q0 z178 - 什么是 POI * G' O$ ?% H2 G" o: U
179 - 准确率与训练集大小
' ]/ j# m5 C4 C! [8 S; y5 |- s) t18 - 速度散点图 2
5 W3 ~! ]2 q5 e7 e180 - 下载安然数据
$ J% l2 n& u, E9 e1 m3 X0 Z181 - 数据类型测验 1 : h2 `7 E" B9 V3 [- K- ?6 R; {6 G
182 - 数据类型测验 1 Solution
; m9 L- N% Q4 D, r6 j183 - 数据类型测验 2 5 T& A; ^ L" `
184 - 数据类型测验 2 Solution
0 |. ?. {4 v: J; w2 u! Y; |5 ~185 - 数据类型测验 3
/ r9 G2 c/ u6 D$ T5 R& c186 - 数据类型测验 3 Solution N9 B }; n0 O. O8 f- W1 x
187 - 数据类型测验 4
; ?8 h$ Z% E5 j188 - 数据类型测验 4 Solution
: Q' V6 S9 b% m- a189 - 数据类型测验 5 0 B( \/ a: H3 Z5 A/ f
19 - 速度散点图 2 Solution / n- z; G3 y* v9 G% I
190 - 数据类型测验 5 Solution
; I+ o3 g+ {& @8 `+ }4 z9 h191 - 数据类型测验 6 / ?' i7 S& C; E2 G! Z" o6 k0 f! ~4 r
192 - 数据类型测验 6 Solution
* b$ J: X( |5 ~7 c, B7 Q t193 - 安然数据集迷你项目简介
- n# W; a2 F: G2 P& C194 - 连续输出 ; m* P# \! G" ?, Q% N; z8 P
195 - 连续输出 Solution # T0 v" I1 e. l; O
196 - 连续
! J5 q3 k$ v9 E3 P! B$ y" i197 - 连续 Solution
8 L- [ K( y) Y2 o+ r/ |0 i198 - 年龄：连续还是离散？
0 X- _* I8 p: A2 P199 - 年龄：连续还是离散？ Solution
3 n+ a! z: l& C) F( u& [2 - 简介 - 第 2 部分
. D6 y! w$ l v$ A7 x5 ~20 - 速度散点图 3
5 Z+ J& k) W. k1 L! A9 o200 - 天气：连续还是离散？ ' ?+ _- _) U( ]; {( B; e
201 - 天气：连续还是离散？ Solution
3 Y5 s0 z8 Q+ x0 x: Q2 J+ j' d202 - 电子邮件作者：连续还是离散？ ]) {. N& s2 ?4 a# s: S! J7 [
203 - 电子邮件作者：连续还是离散？ Solution % p: _/ U2 w( v3 B( Q
204 - 电话号码：连续还是离散？
3 E2 p- g1 d' h7 K205 - 电话号码：连续还是离散？ Solution
% u" V3 R% e- A8 T: ~206 - 收入：连续还是离散？
1 A/ p$ {" O* X4 Q207 - 收入：连续还是离散？ Solution 2 D; Q; [0 s0 G* M
208 - 连续特征
! q$ \( |' S! y5 W2 m209 - 连续特征 Solution
{, w' b0 H+ \- D' w) n; c21 - 速度散点图 3 Solution ; k7 J" q* M i' y L' l+ F
210 - 具有连续输出的监督式学习 4 w. q6 d& W& z# x8 J/ o* r# l
211 - 具有连续输出的监督式学习 Solution
K, i3 h) q, c, V6 Z7 o6 Q212 - 回归线性方程 2 z+ a# j. O4 V; e5 p# I9 T
213 - 回归线性方程 Solution 1 S) U& ?5 y1 M+ G
214 - 斜率和截距 ! j) l& V ~8 ]# T2 J! R4 \# m* k+ y& j
215 - 斜率 4 k! @% V* Q2 z9 c3 u% `4 ^, u2 W
216 - 斜率 Solution
; d& D/ M! ^' o. G2 p9 [7 v' r217 - 截距
- ]. }8 n, c3 v$ [: a( ~218 - 截距 Solution * g- x0 X/ |3 N( x" S6 d
219 - 使用回归的预测 2 o* F9 @5 e1 c4 y2 ]7 Q
22 - 从散点图到预测 2 @7 n. \* v$ u
220 - 使用回归的预测 Solution
* g% v1 u& a; i0 ]- T$ k$ w1 Y) e; q) v221 - 添加截距 ! s) A2 g s! _/ A$ T: f
222 - 添加截距 Solution ; j$ m$ c- i7 I) k& T
223 - 移交给 Katie : ^+ @, u( g8 k% J/ |4 ^
224 - 编码 / u; Z1 ^! v1 p' a8 v, n1 B
227 - 通过 sklearn 提取信息 7 W8 k- v9 a( a
228 - 通过 sklearn 提取分数数据 0 b* E$ Y2 e7 n/ F L5 b, P9 y+ `
229 - 线性回归误差 $ x: P' `, A) ]5 r" |$ _
23 - 从散点图到预测 Solution
/ t4 t$ ?, V' ^1 a230 - 误差
/ N ]5 u/ W2 \7 I9 X6 |231 - 误差 Solution # V; p9 \0 B C2 m; S% M$ {
232 - 误差和拟合质量
& a1 ?1 }$ ~- U* X; E+ o4 O233 - 误差和拟合质量 Solution & f) `& W' q4 X* ^) O+ m
234 - 最小化误差平方和 / P* `- u( L+ I- M* E3 o0 t/ N
235 - 最小化误差平方和的算法 ! j6 ^9 q8 X- n T; q1 i
236 - 为何最小化 SSE 5 N$ O$ v A5 N0 r
237 - 为何最小化 SSE Solution
$ K- F* {4 L" S9 w9 M. m E238 - 最小化绝对误差的问题
& R& P+ e/ N" w0 u# ?+ Z! u6 t1 N239 - 肉眼评估回归 ( d" L8 t6 k2 {' @) S9 ?
24 - 从散点图到预测 2 : b, V* S8 A' v/ g
240 - 肉眼评估回归 Solution
2 \0 J' F6 N( T; ]8 |; o1 O! V6 \241 - SSE 的问题
& L0 `6 B. O+ b/ f242 - SSE 的问题 Solution
; i: ?* v# v3 X, I+ R243 - 回归的 R 平方指标 & K: C8 X' J+ x o( S" o# G
244 - SKlearn 中的 R 平方
w# T6 ~) u3 F1 C245 - 可视化回归 # |9 V% d, [) @2 s2 C4 c1 ~: x
246 - 什么数据适用于线性回归 ! _* t, _7 d6 o+ m
247 - 什么数据适用于线性回归 Solution Q; {& a& N8 p* M) k" G" J
248 - 比较分类与回归 m! X, R8 Z0 {) o4 [2 o, v
249 - 多元回归 6 u b1 M/ S8 Z0 [
25 - 从散点图到预测 2 Solution
0 m" j( ~& t: R E) `! z9 r+ l2 I. u- o250 - 多元回归 Solution 8 A7 l1 ]- `3 Z8 e3 j
251 - 多元回归 2 / r+ p j' T* j3 H
252 - 多元回归 2 Solution - g6 N* D2 b% c/ E! _; e
253 - 回归迷你项目简介 " q$ f: @8 j% V$ ^% Y7 m1 a$ A
254 - 回归中的异常值
1 u& j, _1 Y Y' O255 - 回归中的异常值 Solution
\6 l4 ~5 F. ]: Z256 - 产生异常值的原因
- r3 Y) l9 i: X3 v# O2 H+ o3 t257 - 产生异常值的原因 Solution
' P" u: w/ U4 r( e2 v258 - 选择异常值 4 P3 O8 b6 d. n" }7 I
259 - 选择异常值 Solution
( ?, P4 ^ `# K7 j. H a8 L9 e7 S$ f- k26 - 从散点图到决策面
! K; l M4 E1 Y0 ~' o9 b9 V261 - 使用残差的异常值检测
2 j. B1 y* k- {/ {' }262 - 使用残差的异常值检测 Solution
+ f1 g5 W' u" U7 E7 Z m7 ^. d( u263 - 删除异常值对回归的影响
V, i0 Z( Q. b+ F5 D264 - 删除异常值对回归的影响 Solution 4 P/ \# K/ b5 m& |0 ~4 r
265 - 异常值删除策略的小结 ! q0 x) _( R! A7 t* \0 Q4 ~ ^9 ~; h
266 - 异常值迷你项目简介
5 U" a, C) ^( F267 - 非监督学习
- w. _" L. i" i" G, E+ }$ T2 B268 - 聚类电影 / ]7 `# {" |, t
269 - 多少个聚类？ D& J/ }7 |+ F% q; p1 [( d
27 - 从散点图到决策面 Solution
3 P5 C! ~$ I7 @270 - 多少个聚类？ Solution 4 w B s( {) p @) M. [
271 - 将点与聚类匹配 2 B4 |/ u0 u: @2 R, \5 W4 K: I, j
272 - 将点与聚类匹配 Solution
2 } R6 I' x z) F4 Z6 G9 N273 - 优化中心（橡皮筋）
8 }% d2 p2 i Y274 - 优化中心（橡皮筋） Solution 7 C3 p" A$ i/ |
275 - 移动中心 2 , q4 V. C8 V& K" c
276 - 移动中心 2 Solution * z0 B8 y0 O$ G d
277 - 匹配点（再次） 5 _. |! H8 u$ Z' I4 S# g- _! v0 q
278 - 匹配点（再次） Solution
" g' q Z& F( D2 y3 Z8 \/ [279 - 移交给 Katie
- Z. E& m* ?1 V28 - 良好的线性决策面
2 A: r5 d; h6 d u280 - K-均值聚类可视化 . ]# Z2 ^9 q$ H' B' U4 j3 G9 c8 P$ p
281 - K-均值聚类可视化 Solution
( O; F# p( `0 R9 E- ?1 V; e282 - K-均值聚类可视化 2 / R6 b9 J; t/ E1 A
283 - K-均值聚类可视化 3 , _% u7 j/ N/ K( N, r r" D
284 - Sklearn
2 ^- Z, x9 Y. p* A1 @2 v9 s; ^1 j285 - K-均值的挑战
4 [8 a$ B1 ]1 I2 A/ s2 m286 - K-均值的局限
( {. {, J3 t- ~' P; v1 H! Q287 - K-均值的局限 Solution / c+ y5 U: G/ }( t& u, \3 t( J' K
288 - 反直觉的聚类 ! ]3 A3 ]& w- `- W7 N* i( |) I
289 - 反直觉的聚类 Solution 9 P& Y" {7 G4 p! R5 b9 }
29 - 良好的线性决策面 Solution
) j+ j2 [& N( K0 I. }# V9 h290 - 反直觉的聚类 2 " W( F( {5 Y& _# R2 L8 \
291 - 反直觉的聚类 2 Solution
?3 l8 a5 {1 Q% p% i292 - 聚类迷你项目
) B/ J6 M( L/ q293 - Chris 的 T 恤尺寸（直觉）
1 D5 y; A6 z' F7 \% D( h! e294 - Chris 的 T 恤尺寸（直觉） Solution & Z! o2 N$ H/ x# ?5 `
295 - 针对 Chris 的度量 , s2 _# E! {; W b+ k; t
296 - 针对 Chris 的度量 Solution s4 w& r! b0 y, l9 b9 r& \, z
297 - Cameron 的身高 + 体重 ! M# u* g) r$ K
298 - Cameron 的身高 + 体重 Solution
$ R' z! B$ C( e/ g! O3 o7 }299 - Sarah 的身高 + 体重
6 @* H: k# ]8 k$ Q @3 - 简介 - 第 3 部分 ( ^9 N3 J J3 V! |7 j- O) P3 y
30 - 转为使用朴素贝叶斯 7 D* D* |* z, a8 P
300 - Sarah 的身高 + 体重 Solution
# d9 R! Y, t% e3 \! i301 - 由我们的度量确定的 Chris T 恤尺寸
; t* z; i1 T% j& @" u( P302 - 由我们的度量确定的 Chris T 恤尺寸 Solution
" J+ x4 e2 B% @ @: @303 - 利用不同的尺度来比较特征
0 R5 U7 S/ M& d304 - 特征缩放公式练习 1
2 K& c" O# F( d305 - 特征缩放公式练习 1 Solution
5 W8 d9 y, g2 i$ `/ G306 - 特征缩放公式练习 2 6 C% n; b8 w$ R# k. j1 c. i
307 - 特征缩放公式练习 2 Solution 1 U; {& H3 Y0 ?. A! @2 k
308 - 特征缩放公式练习 3
- a; U6 z$ s6 u2 ` I309 - 特征缩放公式练习 3 Solution
) V0 J2 j8 v/ T# L9 T. d0 p31 - Python 中的 NB 决策边界 ) d+ }" {- m) }8 T+ y' c4 T& w
313 - 需要重缩放的算法练习 8 A( o1 E6 G8 o* j$ l* n- R
314 - 需要重缩放的算法练习 Solution 8 y, H' z. f% Y( y5 H( K; f! |
315 - 特征缩放迷你项目简介
6 q5 G' e4 z' L6 p" U316 - 学习文本时的维度 3 z# v' z X" ?
317 - 学习文本时的维度 Solution
/ R( s" i6 C) g0 b& ~ T0 v318 - 词袋 e( x4 `/ ~. L" ^& m
319 - 词袋 Solution 6 f) O6 o4 h" Z- B
32 - sklearn 使用入门 ; n5 U9 z" D! c) c+ z1 @3 F
320 - 美好的一天
0 ]! B; w: \# R! N321 - 美好的一天 Solution
$ a7 ^/ w. x4 y Z# [322 - Day 先生热爱美好的一天 ! [# n! d. Y1 l+ j+ D; q" v: g/ }
323 - Day 先生热爱美好的一天 Solution 5 n/ O4 Y; z3 _* w( p0 L
324 - 词袋属性 ! x0 |1 r7 N, Q$ {
325 - 词袋属性 Solution
* u- v/ G0 i2 m3 a* P326 - Sklearn 中的词袋
& ?3 D. K: b7 X& k: z: X327 - 低信息的单词
, [# u8 T: [: r3 d. T! C328 - 低信息的单词 Solution 0 j0 E2 ?$ E: k
329 - 停止词
. h7 C( X7 e5 ~! ~6 @5 o2 L33 - 高斯朴素贝叶斯示例
3 h4 x/ c) @: }9 K1 x2 ]330 - 停止词 Solution 5 v1 R% E1 `( U* O8 C
331 - 从 NLTK 中获取停止词
1 z, r+ o+ v* X5 Z2 O# C332 - 从 NLTK 中获取停止词 Solution
/ ?9 @: b, h0 F8 _333 - 词干化以合并词汇 : n$ w) Q/ C* a& \* k
334 - 使用 NLTK 进行词干化
! b' M% e6 G$ ~$ `; a5 e# |) p335 - 文本处理中的运算符顺序
7 E R8 o( m+ k7 c2 g! n336 - 文本处理中的运算符顺序 Solution ! D# T1 O" g( D5 _
337 - 由词频确定的权重
/ M a( x! y# g( K338 - 由词频确定的权重 Solution
% B2 H3 O% y3 T3 q- O- I8 _339 - 为何要向上加权少见单词
- i; F' I& W+ n) y" I5 E34 - 有关地形数据的高斯 NB 部署
* b5 E% ~8 l" h340 - 文本学习迷你项目简介
% s: _' I3 q! X- P0 T" f* g341 - 为何使用特征选择？ , B+ _0 B$ T! d2 M
342 - 一个新的安然特征 1 c+ c6 R- o9 ^! X* A1 W1 r. j
343 - 一个新的安然特征练习 5 L, }7 K e2 `4 H
344 - 一个新的安然特征练习 Solution
/ X2 F( M1 o2 d4 _5 J: ~345 - 可视化新特征
( h: V) i1 e2 `( w, K v% k346 - 可视化新特征 Solution
% W# F& w! k9 X7 Y1 Y, M4 c, \: g0 y347 - 警惕特征漏洞！ + Q+ d) ^$ g2 U7 t! T
348 - 去除特征 - u* p3 Q3 U0 k. n7 L1 }
349 - 去除特征 Solution
% w4 D- I1 r( K5 M( p35 - 有关地形数据的高斯 NB 部署 Solution 5 X7 I n) |: Y8 w- ^# m4 P
350 - 特征不等于信息
0 g$ {) a! I2 X( P% n. a351 - TfIdf 向量器中的特征选择
$ O. E/ H2 U% m352 - TfIdf 向量器中的特征选择 Solution
' }' m' q8 b1 C, H0 s- D! d353 - 偏差、方差和特征数量 * X4 r* i7 r) B- _" b0 j( u
354 - 偏差、方差和特征数量 Solution
- P a5 C* |$ |9 b& f# |355 - 偏差、方差和特征数量 2 3 S+ O1 B/ s' ?9 ?
356 - 偏差、方差和特征数量 2 Solution
7 r1 l0 q/ v! I/ [6 J+ M: R357 - 肉眼过拟合 8 ?/ p9 j( c: ~. A U, G
358 - 带有特征数量的平衡误差
l: F* v: A o3 y5 P- v2 m5 A5 Q359 - 正则化 # ?1 q5 |3 ^& a$ a& I! t
36 - 计算 NB 准确性
& x7 c) c, G/ e360 - 套索回归
8 }% m* M3 S- `/ U361 - 套索回归练习 ! q1 b8 X3 I2 {9 A& ^
362 - 套索回归练习 Solution
+ x' @: Y' w* i* C6 P. _363 - 使用 Sklearn 进行套索预测练习
0 L% R/ z" H J7 N364 - 使用 Sklearn 进行套索预测练习 Solution
7 M8 m: @: E. j; v365 - Sklearn 中的套索系数练习
4 ?" f: H6 d/ t5 t' Z5 |: y366 - Sklearn 中的套索系数练习 Solution + G7 M- \1 Y* S
367 - 在 Sklearn 中使用套索练习
% @- F7 n1 b( ?3 H2 z3 ?5 Q' V368 - 在 Sklearn 中使用套索练习 Solution
' l* S# w! Z) t1 l- Z5 @369 - 特征选择迷你项目简介
2 H; ~- d: z2 ~, z37 - 计算 NB 准确性 Solution 3 t5 V% d7 i. J, t8 |
370 - 数据维度 4 ?. u" F* Y( [, k+ \. b% k
371 - 数据维度 Solution
& l1 h. M5 \$ v- O! l372 - 较棘手的数据维度 . y" O ]4 D0 J- m
373 - 较棘手的数据维度 Solution " b( M( u* F% G6 b' q
374 - 一维或二维？
- X% ~' z* }# x8 h9 m! _9 E375 - 一维或二维？ Solution
* i3 @9 `$ F4 K/ I376 - 略微不完美的数据
3 t/ d% w6 x/ S2 f, u' K377 - 略微不完美的数据 Solution 2 ?5 N* t- o# g4 A, ]1 O: a8 [
378 - 最棘手的数据维度
1 r, r A* u3 Y! T2 H! Z379 - 最棘手的数据维度 Solution
/ |8 k7 N1 ^: s5 e& Y38 - 训练数据和测试数据 & M0 P U, L6 X
380 - 用于数据转换的 PCA
5 k- g8 G, S/ T( y( x5 K381 - 新坐标系的中心 & y& {) R5 g' U$ S4 Z, x4 D
382 - 新坐标系的中心 Solution 7 ~" C& ~+ y$ z! r0 D" P
383 - 新坐标系的主轴 + j* H+ j0 k2 }5 X! B" }
384 - 新坐标系的主轴 Solution
5 s* j' y2 v {$ K6 p7 }2 k% t385 - 新系统的第二主成分
4 j' b& |5 V9 `' G S* R+ g8 L1 O" @386 - 新系统的第二主成分 Solution
* a0 s# G* [6 ]5 s4 ^' x& n& t7 @387 - 练习查找中心 % l4 I' G) k2 E5 @
388 - 练习查找中心 Solution
" p, V: h, F0 J389 - 练习查找新轴 4 f5 x$ K& j" p; v" H
39 - 使用贝叶斯规则将 NB 拆包
' i6 E6 C' D9 Z/ o9 k$ J390 - 练习查找新轴 Solution
5 H0 q: B( ^8 p6 Q& X7 i6 m. k391 - 哪些数据可用于 PCA " z/ U! ?( i$ _+ ~7 \; O
392 - 哪些数据可用于 PCA Solution ' Y$ O5 z8 a" b9 T
393 - 轴何时占主导地位 2 Y2 ^: w: O# _7 U% ~- y# ?
394 - 轴何时占主导地位 Solution
) Z6 w1 t5 j2 c' }- j& K395 - 可测量的特征与潜在的特征练习
0 X8 u5 j- A6 B5 B396 - 可测量的特征与潜在的特征练习 Solution # D: T9 X% C! W
397 - 从四个特征到两个 1 b- X" u, t2 N. o/ ?/ Y
398 - 从四个特征到两个 Solution
" c9 g8 S" c: Q1 {/ O399 - 在保留信息的同时压缩
: ? X% H9 f+ [, [" n& H* ^* R! n$ E4 - 先修要求
8 q- M/ q5 |. [# A* ?40 - 贝叶斯规则
8 q" |$ V7 |* v6 B1 w" ?; h* d400 - 在保留信息的同时压缩 Solution
9 @9 D# a2 T( P P0 W. x8 m401 - 复合特征 " o- b: c. v$ H5 ]. \5 Z
402 - 复合特征 Solution
% @! K3 B( A9 C& j2 \" m; l) `403 - 最大方差
1 Q C3 [: F3 }. d0 B- x404 - 最大方差 Solution * Z: B' _& H L7 n2 H2 D- C; _1 Y& `6 Q
405 - 最大方差的优点 9 Z$ J ]+ ^' K2 w4 r# I
406 - 最大方差的优点 Solution
4 Z9 j5 Q3 M8 ^. D: y407 - 最大方差与信息损失 1 o* \3 Y& l' }4 r7 |7 Q/ f, @
408 - 最大方差与信息损失 Solution 2 b2 O6 X+ }. i
409 - 信息损失和主成分
- h e+ {& N5 Z# ?* b41 - 癌症测试
9 j; \" ~% N& t; Y! r410 - 相邻复合特征
% p2 _& O# `% [( T6 {. z411 - 相邻复合特征 Solution
) ?. ?7 S( h* w7 v7 h412 - 用于特征转换的 PCA & x/ \9 h3 K+ L: o4 O
413 - 最大主成分数量 $ t, V9 h2 [7 O& N7 W+ ]
414 - 最大主成分数量 Solution
) W) s* ~# j, u% Y# |416 - 安然财务数据的 PCA
3 T0 x8 L9 ], a5 @3 A. G# p2 P9 x417 - 安然财务数据的 PCA Solution
/ I; N; Z8 r+ }. R9 f1 |418 - sklearn 中的 PCA
1 G7 M! Q2 [8 M8 C% B419 - 何时使用 PCA + N }3 t% X5 ~, l" t, x+ |' C
42 - 癌症测试 Solution # v# v0 j; {' H# h1 j
420 - 用于人脸识别的 PCA
* k, G% k! v/ @& `# C- B421 - 用于人脸识别的 PCA Solution
4 A, w( C$ `# z2 E1 o. y422 - 特征脸方法代码 * F: {8 W- R2 n( o- f- y
423 - PCA 迷你项目简介 : z \( {3 H/ D3 C' G- b" l# J' D7 v
424 - 选择主成分
- Y$ F3 H! c. y425 - 选择主成分 Solution 1 M. y/ W- H% y: w; ~- p4 r
426 - 既有趣、又有益的交叉验证
8 `3 N/ V; Z# q" D+ `) K( @9 P0 C427 - 测试的好处 . _$ D7 P% b/ d9 G) i
428 - 测试的好处 Solution
$ B! o! u {1 b, N43 - 先验和后验 , Z: K( n4 R: N3 u/ ]; Q" j7 s D
430 - 何处使用训练与测试数据 1
/ W7 e+ V5 h( i) l* I. W" S4 y431 - 何处使用训练与测试数据 1 Solution 3 W* H/ b0 m) u* ?
432 - 何处使用训练与测试数据 2
, Y& b- @$ ^, K& W+ _433 - 何处使用训练与测试数据 2 Solution % B2 @; J, g% M' |7 V3 q" R8 E
434 - 何处使用训练与测试数据 3 + u: [0 h y1 P, E# C7 E q
435 - 何处使用训练与测试数据 3 Solution " D& ~0 k% [- L
436 - 何处使用训练与测试数据 4 ; B# Y4 K$ x5 \9 p4 w. A8 h
437 - 何处使用训练与测试数据 4 Solution
& Y3 `7 n/ h% T: H$ [6 C% K438 - K 折交叉验证 a5 j0 f3 j$ ?9 \$ j, E5 c
439 - K 折交叉验证 Solution ) p* D! I" A' L# m2 T q
44 - 先验和后验 Solution 8 i/ ]4 T0 `& n |: Y- j/ S! D. D
440 - Sklearn 中的 K 折 CV $ o& Y+ n4 I8 |/ `3 U
441 - 针对 Sklearn 中的 K 折的实用建议 / \: `* K6 Z- i1 E6 x8 y1 g
442 - 为调整参数而进行的交叉验证
! `, N: g+ n1 d* i* E0 }7 c443 - 开始验证迷你项目 - U9 }) E9 d! n1 B6 R
444 - 验证迷你项目简介
9 D5 \* r& C, C% C+ X+ G445 - 评估指标 $ i3 N9 d& ^9 y! ^) [
446 - 准确率回顾 . Z7 j9 i& Y$ Q
447 - 准确率的缺陷 . ~! f) _2 O* |/ w' F
448 - 准确率的缺陷 Solution
6 M' b% l+ |/ E, P; U' {- G449 - 选择最合适的指标
' s) A8 I0 b- l! E2 t45 - 规范化 1 8 W t' o$ t. @1 m% z
450 - 混淆矩阵
$ B1 i& B* @& c2 g" ^451 - 混淆矩阵 Solution ( Q h7 }- h# p( s- Q
452 - 混淆矩阵练习 1
) c( X% z9 H! m% A453 - 混淆矩阵练习 1 Solution # U' b* N# N7 ~2 m( `
454 - 混淆矩阵练习 2
8 _1 n* i* s& R: {" ?455 - 混淆矩阵练习 2 Solution
* `! m& Z. \+ D7 m5 c& c2 K" J8 P456 - 填充混淆矩阵 " j: R# [! ~/ Y1 F
457 - 填充混淆矩阵 Solution $ I4 S% Q$ m% Q% x9 m' j* Q
458 - 混淆矩阵：误报
& C8 l. Q# |" w' H3 i$ V! \459 - 混淆矩阵：误报 Solution " V. n. ~" m& j. D! _/ j [
46 - 规范化 1 Solution ' C- [' s8 j( A7 i
460 - 决策树混淆矩阵
/ ~% g9 F% j2 E8 E( B6 [ H: ^# b6 f461 - 决策树混淆矩阵 Solution ( I" p+ [* W: `% B/ G/ m
462 - 特征脸混淆矩阵
( s# c5 b: K" n463 - 特征脸混淆矩阵 Solution . U0 @, {) U) i2 ?4 D
464 - 有多少 Schroeder
}2 \% b8 n1 S# F% e5 f0 K: A4 ~465 - 有多少 Schroeder Solution
8 A4 D1 S; k" R" d8 I466 - 有多少 Schroeder 预测值 ; s! R m5 Z5 W. P3 _; O- ?- U, g4 ?
467 - 有多少 Schroeder 预测值 Solution
/ p7 C7 `5 n5 J$ z+ w( L/ c( `468 - 正确分类查韦斯 1 4 I& G5 S$ K9 ~$ v/ b
469 - 正确分类查韦斯 1 Solution
5 `9 i: s6 n' A; `" ~- o/ p47 - 规范化 2 # S: G# |$ T9 M
470 - 正确分类查韦斯 2
- k( M0 l5 `: z0 F a4 s- o6 F471 - 正确分类查韦斯 2 Solution ' R9 Y% j( M# c8 S* l2 ^5 s8 ]8 }
472 - 精确率和召回率 ' F. Q: }: c9 o1 A/ ?+ }" p( I
473 - 鲍威尔精确率和召回率 $ r7 z- e& r+ q) t
474 - 鲍威尔精确率和召回率 Solution
- ?% f! Y+ U1 F$ \( A. _& p475 - 布什精确率和召回率
8 T4 F! _6 c/ g7 C8 o476 - 布什精确率和召回率 Solution
) g+ `9 v0 ~5 O# C# |# @( e8 A477 - 特征脸方法中的 True Positives / { v% Y# F, ]+ Q. b
478 - 特征脸方法中的 True Positives Solution
0 G" a) R' D- i( K7 C7 y: I479 - 特征脸方法中的 False Positives 3 S6 R) P g! |/ o1 F7 Y
48 - 规范化 2 Solution
) `* C, X/ a9 l480 - 特征脸方法中的 False Positives Solution
& ~: B- K* j4 k5 ~481 - 特征脸方法中的 False Negatives 5 o: M& n- o4 d0 @
482 - 特征脸方法中的 False Negatives Solution
4 S2 Z G* U: @$ p* F$ d3 ]) j483 - 对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN . }* Q& ]! j S# Q& A5 L( Z- K
484 - 对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN Solution
$ Q* _) |1 ]+ T, [485 - 精确率公式 7 j9 s0 i" Y j: U/ Y' m9 t, t& O
486 - 精确率公式 Solution
( y" d, T i: k* l- K# ?* x/ e487 - 召回率公式
; j q! L9 R) @# x7 [* A488 - 召回率公式 Solution
. e7 e3 m/ A1 Q# R5 z- K* r489 - 最后部分 / q9 p1 T% e) y, t; r2 ?
49 - 规范化 3
, [$ e4 R6 B( n( G0 l' W! t- B! B490 - 评估迷你项目简介 / r: A0 Y2 f8 p1 |3 z+ K8 @3 ?
491 - 简介 1 c4 k9 s( I# Y6 X' o' R
492 - 小结
$ g! O Y% a, J# X1 d( W$ J493 - 内容结尾
+ o/ g4 J3 B1 N$ \$ S, H3 `) X494 - 回顾
, j7 g0 E# A) Y0 P0 i( O) w" v5 - Google 无人驾驶汽车中的机器学习 6 ]' r9 L @, |# Z/ L5 G
50 - 规范化 3 Solution
0 T# K1 x/ c* [2 t+ {) j51 - 全概率 8 k8 y. Z& z: S6 j$ c0 X
52 - 全概率 Solution
) D' j( R7 t: Q% `1 P1 v' B53 - 贝叶斯规则图 - ~1 B8 }3 D- f* W0 Q0 P1 g
54 - 用于分类的贝叶斯规则
% e& @1 K% y, e% i8 Q7 k2 B55 - 用于分类的贝叶斯规则 Solution ( i6 {4 i' l* ^% Y! G
56 - Chris 或 Sara
?- l6 C3 ^6 U( i5 R; N57 - Chris 或 Sara Solution
0 o4 s1 } _! p) `' s& ~9 K58 - 后验概率 - y+ h& F4 H- d/ \8 \& j9 U
59 - 后验概率 Solution
7 a* [2 D5 f$ R/ D3 U$ C c6 - acerous 还是 non-acerous？ # Y6 [9 [% }* o! J" K0 I' k
60 - 你独自得出的贝叶斯概率
3 E& S' K& q1 }& a$ \) G& a3 F61 - 你独自得出的贝叶斯概率 Solution - u. ?0 Z. Z& N9 ~! P- Y
62 - 为何朴素贝叶斯很朴素
9 P ?( o$ K" E; r" j0 ?3 Q9 O8 j1 G63 - 为何朴素贝叶斯很朴素 Solution 5 J( i" d' L9 J, m
64 - 朴素贝叶斯的优势和劣势 6 M' _5 e. `6 O" x& S3 ~ q" x
65 - 恭喜你学完了朴素贝叶斯
0 Q/ f) d" C h2 o0 k2 D8 v' n7 D) |66 - 朴素贝叶斯迷你项目 0 E% @ k0 `' S7 t. P# \' P
67 - 欢迎学习 SVM
Y: G" t' G9 S H* r9 x: ~68 - 分隔线 # b# `/ e; S1 m5 y
69 - 分隔线 Solution " V" F7 z. m {5 d8 k9 I
7 - acerous 还是 non-acerous？ Solution
9 x6 f0 B6 A$ k: }9 v9 a( A" s7 J" i' `70 - 选择分隔线 . T) V) g& U) U/ b" f; \& J7 I
71 - 选择分隔线 Solution % O/ r5 G" N% D4 `" C
72 - 好的分隔线有何特点 V; F; Z5 m* ^4 u: s- a
73 - 好的分隔线有何特点 Solution
# r" W: T7 g: }; N* B3 [/ K- F74 - 间隔练习 3 n) s0 l2 H; z( A5 r0 j; `
75 - 间隔练习 Solution . n5 u1 D* O8 G2 O8 S
76 - SVMs 和棘手的数据分布 5 s3 ^0 t% G y9 T: ?& J( i" g
77 - SVMs 和棘手的数据分布 Solution
@$ h' v, ?/ Q' F* O7 U; L78 - SVM 对异常值的响应
% @. _5 ~( }4 P; N' y" N79 - SVM 对异常值的响应 Solution
! c0 ]/ p& b& a8 - 监督式分类示例
2 s: p% F2 g/ E' I+ ~, s3 ~/ K80 - SVM 异常值练习
+ m7 q& D2 F4 K/ [0 d! z81 - SVM 异常值练习 Solution
/ j+ ~9 K. ?- L3 Y9 n82 - 移交给 Katie
/ M5 D4 h/ V4 c+ o83 - SKlearn 中的 SVM
3 Y9 y" {$ q/ C9 `" ] f0 ^84 - SVM 决策边界 4 P* b3 G+ a6 P8 p( v; o" L
85 - SVM 编码
- K- O: R' V1 K B+ D. r86 - SVM 编码 Solution
; b3 X9 I. M. z87 - 非线性 SVM 2 N5 F( j) m5 w8 H$ ]
88 - 非线性数据 i7 e- O% h4 X8 X$ R+ ~6 L
89 - 非线性数据 Solution 9 q* f2 o* W6 @. w
9 - 监督式分类示例 Solution
/ |; v1 d: V2 L3 L5 |90 - 新特征
e1 Q7 M' C, \7 {91 - 新特征 Solution
- u) Q2 c% |$ ^92 - 可视化新特征
5 z7 ~% m& Z- ^" \8 Q93 - 与新特征分隔
2 @5 P( y5 S- p* K' T5 L94 - 与新特征分隔 Solution + {- M' R0 P8 o! Y4 s+ \
95 - 练习创建新特征 8 F& X$ A5 E& X, l' c ~$ J
96 - 练习创建新特征 Solution 8 Q; ?; r& I2 m1 U, c
97 - 核技巧
7 K z- h" p+ `/ i98 - 尝试选择各种核 - t/ Y1 u) L" z0 e& K) w
99 - 尝试选择各种核 Solution
( O' O' [) [" b5 U, S) D- \. g$ w9 t
# W! ~" Y. l) k4 e, R( o, w$ V8 Y8 `6 ]8 q( c
. g- ]& m" F3 A B资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
) X1 Y, }& ] z1 G L' d# c) R! S! ?' t. [! Q
9 K- e' {: |2 G; P. P" a( f# m Y# V7 L1 |! ?4 y& k7 o8 S2 @" A. R8 _
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发表于 2022-6-13 07:42:02
