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课程介绍：% C$ g8 `' c! g# J# L
. x3 |2 w# e; I! y$ Y本课程是硅谷技术专家授课，来自国外最出名的网站，中英文字幕。看看国际化领先人工智能技术的应用与发展。& m* o! K* o6 m* i
& q, |* L( x6 f5 f- K" u' q
课程目录：$ O8 u; e. ]0 H$ `" E! L, c
' Q% o3 a& m# K. U; E9 @# O1-模型评估和验证简介
( X& `6 W! S1 H+ \2-模型评估 - 你将看到什么 / s/ @9 D7 E5 Z7 r
3-模型评估 - 你将学到什么 G: C X; N5 R, q( h
5-模型评估 - 你将做什么
6 h* s' W, s9 | ?0 u) X. k& X3 c7-先修要求
" i% Y/ {9 w/ X3 C& v1 @, M8-哪个专业？ / g$ n* l" c" M; q
8-哪个专业？答案 8 F3 O5 e# ~+ ^
9-用一个数字描述数据
6 s7 w, ]; [2 r$ b h+ T3 B10-数据集的众数答案 , U4 x+ D0 x7 `; x. @& s
10-选择哪个数字？
7 O+ g4 f- h0 i6 y, I: q1 R; U11-分布的众数 ) y( |- F3 R3 ]$ Z h
11-数据集的众数
! M7 q3 W, `! [% o9 e$ r12-众数 - 负偏斜分布 答案 : A% o$ r0 m3 |& d3 X
12-众数 - 负偏斜分布 $ I7 t- T& A) m+ k5 T
13-众数 - 均匀分布 7 V6 ?, O( G: ~# b1 G2 A
13-众数 - 均匀分布答案
. G9 d6 ]' f8 k7 I14-不止一个众数？
* \/ |4 e4 T9 a( s14-不止一个众数？答案
% t3 }' Y( Z Q8 {( B15-分类数据的众数 答案 1 p( F% a2 j: G; D# `9 |
15-分类数据的众数
3 s# G( l9 r' p' Q16-众数的更多信息！ - G: n" S6 X& e v
16-众数的更多信息！答案
( E& u9 ^6 {% ~17-找出均值 答案
" c- q& C9 _' e6 e' r- g# S17-找出均值 / T+ y/ G8 o6 Y, W; j' {+ J" u; b
18-找出均值的步骤 答案
3 x) v I: s5 L, V9 W+ v18-找出均值的步骤
7 T1 R6 ^' {! g0 U* i19-迭代过程 答案
6 h" N) l" E! L) f8 a3 i& ?: k19-迭代过程
( s0 |0 M+ Y, S5 U6 L* X$ n20-有用的符号
6 s- ~) ~) a: l21-均值的特性
8 C% ^+ a- e- R6 R, O21-均值的特性答案
, r4 c$ v; s% n22-含异常值的均值 答案
" D; \; ~1 f, u4 U0 B22-含异常值的均值
, H: ~& f1 {0 |23-可以期望多高的薪资？ 答案
+ ]$ _" f* Y5 m- t23-可以期望多高的薪资？ ( ], Y8 c( u, f8 [6 q
24-北卡莱罗纳大学 & @2 n; S5 o$ x$ I( S# ~
25-中位数的要求 答案 ( i" n N+ Q/ U2 E" ~
25-中位数的要求
( x. o9 i" \( [- F6 l6 N26-找出中位数 $ Y% C7 c3 U2 O4 G( p% l
26-找出中位数答案
1 p E! u, s8 H/ _# z9 ^27-含异常值的中位数 + [3 i( P, ?; t, X; [
27-含异常值的中位数答案 , Z" t: Q* J& ?- _ o0 k2 W
28-找出含异常值的中位数 答案 7 [$ a; P& _1 c
28-找出含异常值的中位数
7 O: `. i- W7 v29-中心测量值
- Z, q* @. _ `; x! W30-对中心测量值排序 1 答案
) l& I0 D( F {' Z% X" x30-对中心测量值排序 1
, G6 T3 h$ L( c) F" G3 m31对中心测量值排序 2
" u+ Y# O6 y1 \8 d) V' s$ Y31-对中心测量值排序 2答案 . W; U2 [+ c) l# |! K
32-使用中心测量值来比较
/ z# [; z. Z. E0 R3 _( h8 ]33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值 答案
, S7 H% M6 \. w. ~: U33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值 7 Z6 N) _7 f3 c4 v
34-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 中位数
4 \. y6 S! c& t35-中位数位置公式
% x# q7 Q, f' i9 X* ]- [% k36-小结 - 中心测量值 答案
6 @7 R7 T0 n m2 Y% }7 N36-小结 - 中心测量值
2 q$ g( r7 q0 B* U5 X% o37-真棒！ 1 P0 g, ?$ ]$ \8 F- P# E
38-社交网络工作人员的薪酬 答案
( ^% y9 U% A7 o% k& t38-社交网络工作人员的薪酬
1 y/ I' I0 ?9 |) e8 `8 f39-你应该注册帐号吗？
! h/ _) ?9 a6 H* y' F" S/ Q40-有什么不同 答案 * [9 z. O0 l" H6 w
40-有什么不同？
& T6 s) `' c6 f/ w! c( n+ y41-量化数据的分布形态 答案
/ O, y; k* k% b3 Z8 e* }41-量化数据的分布形态
& ^1 R- y1 s d* J) c8 A8 U42-值域是否改变？ 答案 0 E Q& [9 |, z0 u
42-值域是否改变？
+ V0 ]; u" `, L) N5 I0 f* D' ]43-扎克伯格的薪酬：一个异常值 答案
0 b: n; j' I# g( O# \43-扎克伯格的薪酬：一个异常值
4 _9 Q- D- ` n1 c( a9 @$ k44-砍掉尾巴
) r5 N( I) J5 t7 Q5 e# J45-Q1 在哪里？
0 T" G3 q+ V+ o; B45-Q1 在哪里？答案
4 a H+ B; Z+ [0 j# G: T) ?46-Q3 - Q1 ! p: E) \2 h% k; z0 Z8 T9 s/ d/ y6 I
47-IQR
: v4 J: ^+ X. Y8 K- f* X' ]48-IQR 答案
9 g! k! k1 k1 w& \7 L4 j; k49-什么是异常值？ 答案 4 g5 ]- I3 s n+ W8 s
49-什么是异常值？
( Y7 @& e: C2 P9 Z50-定义异常值
& T: X2 R) u& @6 |50匹配对应的箱线图 答案 9 `3 n; y# Y' U) p/ K1 }
50匹配对应的箱线图 答案
* {( W, ?4 X& x! B1 z. n# I0 Z0 G51-均值在 IQR 中吗？
; g8 e+ S8 {: b( v0 g3 d3 L51-均值在 IQR 中吗？答案
3 G% y$ K7 _# B3 T6 n9 {52-IQR 的不足 ! d) }2 [" @4 B3 B
53-衡量差异性的方法 答案 % E' P. O$ x A
53-衡量差异性的方法 . w- Z2 z% Y4 ]: {5 U) C9 n
54-计算均值 答案 8 y' [$ R2 H6 ?7 z
54-计算均值
7 A+ d* w$ P& f8 h/ Y55-离均差 答案 % P( L" ^' N" p. F4 N
55-离均差 & `) o ?7 i. W4 j' V0 R
56-平均偏差 答案 1 E/ `& g2 f& s0 L$ a8 d
56-平均偏差 $ o+ h8 M* d3 Z( N
57-平均偏差的公式 答案
/ q: ]8 d4 T7 u8 R# j" A57-平均偏差的公式
) T% i# J g! W! L; g+ ^57-平均偏差的公式 " e3 D' P) n. z
58- 摆脱负值，开心起来 & F/ ^* t! ~3 ^5 }" e O8 d
58-摆脱负值，开心起来 答案 8 C2 \2 f5 w, u/ S+ k
59-绝对偏差 答案
( v( X/ J; c+ {4 F% O9 w5 ]. g- i59-绝对偏差
- W% x( E: @2 T* C60-平均绝对偏差 答案
7 I' ~! ~8 w& j6 \. G60-平均绝对偏差 4 D$ D$ V, Q; f5 \/ N
61-平均绝对偏差的公式 答案 # e- Q8 ^& T- w$ I* B2 z1 @$ X; t
61-平均绝对偏差的公式
# [2 P% ]% W9 Z& q62-平方偏差 答案 * F" u2 u _( B7 Q. v
62-平方偏差
/ v/ I: }& J* |, s: P63-平方和 k9 b! s t1 Y4 u3 q& s Y
64-平方和
1 E% n7 @& P* E+ S8 z/ v: u65-平均平方偏差 : F, u1 N% a: d; j; C, \9 s0 h% X
65-平均平方偏差 答案
! h# Z( R$ q+ m: ^2 j66-用语言解释平均平方偏差 * r7 C/ z; ?2 U
67-一维的数据 答案 2 }, W5 Q2 ]0 g# _5 A
67-一维的数据
6 l ]3 g+ T1 s68-标准偏差 SD 0 l2 O1 M) I) g2 p) O# ^4 D
69-计算标准偏差 SD 答案 6 x3 \+ T+ L4 N0 g; n$ q
69-计算标准偏差 SD + N: [/ `$ |( O Q* ]' q% q1 j% w; y/ K
70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值 答案 4 D" ]3 a2 e0 k& O) x8 e9 x' S
70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值
2 O9 j# [/ e- b1 }4 e3 v71-用语言解释标准偏差 答案 ( B" o) R* y! g
71-用语言解释标准偏差
x. h% i0 v' J; B- d8 y: o72-用电子表格计算 SD 值 Z( b6 ~% _' S4 B
73-用电子表格计算 SD 值 答案
) `; y% q M3 S! _$ h9 o74-SD 值的重要性
3 ~- J, `# q5 N9 d. o: G& ^! |75-找到偏差对应的值 答案
3 E& c1 Z2 |8 y2 t/ T75-找到偏差对应的值 . i# C8 X8 A: O' a6 x' E5 G6 b7 k( T( R
76-所选样本的 SD 值 答案 4 b, b9 k4 g7 e
76-所选样本的 SD 值 " ]; x9 K/ ?- d& F/ g0 u0 _
77-贝塞耳校正 答案
0 Y, P, B9 x5 \* g' ^- S77-贝塞耳校正 8 s% L. Q# _( Y8 t5 z
78-澄清样本 SD 值的真正含义 ( `% z8 G8 |" x' E. \. }7 E& x1 P
79-举例：果冻豆 $ N# F, {& N2 L
81-Numpy 4 {6 o \$ j, [$ P( m& E
83-Pandas
! k! a( ^ B/ c# q86-创建新 DataFrame 答案
; V- L$ j+ h0 N. I6 D; t86-创建新 DataFrame ( U" U7 _8 q' U- I/ X/ J- Q
87-数据框列 . ^, T! o( r2 {9 ^1 z. P
89-Pandas 向量化方法
! o6 {- B$ y1 b2 N" E$ _90-平均铜牌数 : a# V8 u) g, z8 a- x2 G5 \
90-平均铜牌数-答案 , E/ W y& n) E! w( A$ m9 f
91-平均金、银和铜牌数 答案
7 {( l* I4 Q& n% `. z: n91-平均金、银和铜牌数
6 I- x$ K. ?' T; P# d! p i7 S( S92-矩阵乘法与 Numpy Dot + p+ u0 ^1 K9 L
93-奥林匹克奖牌分数 答案
% v+ ?2 l9 {2 i3 s% ?3 P. B93-奥林匹克奖牌分数 # y5 @& |* R- H
96-sklearn 使用入门
6 M. I# m# m* I/ f& i97-高斯朴素贝叶斯示例 1 a( a+ Z8 H7 O7 W, N- @
98-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案 - b8 T4 _2 X5 Z- K9 Y$ X8 w9 h
98-有关地形数据的高斯 NB 部署
! p% L/ t( \8 s( o99-评估指标
7 |: [: T% l% ]# E* d# ^105-准确率的缺陷 答案 . }/ S$ S7 o$ T7 b! ?
105-准确率的缺陷
) Q0 g/ O' Y: u106-选择最合适的指标
, E$ g4 Q+ U3 I107-混淆矩阵 打啊 : L# E! j8 c* a" F
107-混淆矩阵
8 _# q; S1 R7 M5 E- G" }107-混淆矩阵练习 1 答案 ; F) ^6 C) }, U6 D, g
108-混淆矩阵练习 1
" {: l* v7 t3 Q! p4 I108-混淆矩阵练习 2 答案
' I6 k/ e: L- i! ~; Q( l108-混淆矩阵练习 2 5 X6 [. t g* C0 [3 r
109-填充混淆矩阵 答案
( o2 r+ C# V8 I109-填充混淆矩阵
* y: W) Y8 S" w0 e0 g110-混淆矩阵：误报 答案
+ i0 G; p& Y9 X# A+ ^2 u+ [2 d1 ?% h) C110-混淆矩阵：误报 / S, r9 a9 e9 U% {
111-决策树混淆矩阵 答案
! ]7 K/ t$ F; H. a3 G( b" s111-决策树混淆矩阵 # o* J5 T$ m% G; B% R
112-精确率和召回率 : c2 W0 ]- |( X0 d4 x0 |5 r* C
113-鲍威尔精确率和召回率 + z1 o5 C; o0 v+ O- g" ^
113-鲍威尔精确率和召回率答案
- a4 e0 i2 d6 Y$ \7 Y114-布什精确率和召回率 答案 ; V6 H2 O G( `" t% r& }1 i
114-布什精确率和召回率 . L/ A2 t2 z! N9 y
115-特征脸方法中的 True Positives 答案
# }9 k; _( L, l: g6 i( z) Y% ], T115-特征脸方法中的 True Positives
% J! n& V; E- V' f* R7 V116-特征脸方法中的 False Positives 答案 a6 _% \2 T# F% N; b- {
116-特征脸方法中的 False Positives 8 c9 O" U5 G5 z8 h$ L2 r
117-特征脸方法中的 False Negatives 答案
3 ~* R; K/ C4 W1 @3 f5 ~; A$ K( ]! [117-特征脸方法中的 False Negatives
/ m" z& p) ~ x0 Z; K E- g; {- D117-特征脸方法中的 False Negatives-c
/ u3 X3 G* G1 m3 N- R8 ~. z. R0 D118-答案 0 c: c7 z5 |5 I7 J, H
118-对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN : r) l; K1 Q3 i. w$ ?4 R* f K3 R
119-精确率公式 答案
0 e( y9 L$ ?+ `( \3 F8 G! S119-精确率公式 - W8 E3 u8 @1 f. V) d6 u6 Z _
120-召回率公式 答案 # C$ C8 M' `5 m/ S6 U& d0 q! B
120-召回率公式
- ?* O# v" C6 f- W132-偏差、方差和特征数量 答案
U6 B0 I0 V) W/ ~1 o5 m132-偏差、方差和特征数量 ' C) m1 x& J3 v$ |: d
133-偏差、方差和特征数量 2 答案 + \- K+ a1 R$ U R& a' Z
133-偏差、方差和特征数量 2
8 @; Z+ ^- d% _134-肉眼过拟合
! l" H3 W/ q2 @; L# I135-数据类型 1 - 数值数据
) T- l6 m8 ^7 J136-数据类型 2 - 分类数据
" K. @* W% d% b% S* X c( T1 u4 O137-数据类型 3 - 时间序列数据
. ?! b v( Z7 `9 R5 ^7 e( l138-数据类型 3 - 时间序列数据 答案
8 x( S, Q/ r K138-数据类型 3 - 时间序列数据 # o" J( n7 [" z) Y! U9 e; T& Y
139-在 Sklearn 中训练测试分离
( L9 X, q4 ~ y! E1 A140-K 折交叉验证 答案 ' M9 x& \' r6 N, j# v5 I" r
140-K 折交叉验证 + s. P) d4 D+ Z- Z5 A5 a
141-Sklearn 中的 K 折 CV Q+ B. Z2 |8 @' |- @! l$ `
142-针对 Sklearn 中的 K 折的实用建议
- l: g& o* ?* e. I0 i7 e4 c$ |143-为调整参数而进行的交叉验证 & Y" H7 L" z: P9 L+ t. M8 I w
146-维度灾难 : l/ K6 ?' o+ n3 F
147-维度灾难 2 # m. p+ u7 I& F( }
4-构建完整的模型.png
- A3 U+ U3 _' s& {6-统计学回顾与支持库.png
+ c& P' l$ z) A0 h: t14-不止一个众数？ 练习.jpg
5 v) D. c! Z0 J o15-分类数据的众数 练习.jpg2 P9 ^$ R0 \- r2 G5 r
16-众数的更多信息！练习.jpg3 N, j# \' X4 p' a5 C$ H1 m
17-找出均值 练习.jpg
4 |; Y2 R4 n4 y) v) \2 G+ P18-找出均值的步骤 练习.jpg
4 o0 o, i2 B8 k3 z, ]& Q6 [; I21-均值的特性.jpg% Q8 e4 L- u# I% V$ Y
22-含异常值的均值 练习.jpg2 W) Y1 R! R) |, Z
23-可以期望多高的薪资？.jpg& x$ ^5 _; \' {2 _
25-中位数的要求.jpg
- z0 f# N1 E0 C7 a30-对中心测量值排序 1.jpg
' V1 C* z K, ^' [33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值.jpg
5 i0 \/ k0 j# S- j! \! W6 L, s72-Sample_Social_Networkers_Salary_n=100_Lesson_4.xlsx
: a7 n/ D# z8 y; Y80-Numpy 和 Pandas 教程.png
: _, t& |1 X5 |& A9 `$ `: o' a5 U82-Numpy Playground.py.txt
9 F1 U7 N, \' V' n84-Pandas Playground - 系列.txt
/ r3 D6 j" O3 N( f0 _# g% o$ h85-Pandas Playground - 数据框.txt T' @/ E9 k/ d E
86-创建新 DataFrame.txt$ D9 e+ U; H; L2 T
88-Pandas Playground - 索引数据框.txt
# J! F5 M/ o( U$ ]90-平均铜牌数.txt+ l9 E5 e1 a! s
91-平均金、银和铜牌数.txt
; G& ^- T( ?: T# a' W& }" W93-奥林匹克奖牌数.txt% z+ T6 ?: F9 E% x0 f0 u% W
94-安装 scikit-learn.png" A- g1 L) |) t; ?! i- V
94-安装 scikit-learn.txt
( g% c3 a6 T( A95.png/ t# P: l. y" C$ s7 L+ A
100-选择合适的指标.txt Z/ N/ @2 ~) R6 v# j7 z1 P
101-分类和回归.txt
7 @- Q8 G; m# o# F102-分类指标与回归指标.txt
9 A" Z6 P: D& [; A% _103-分类指标.txt
$ q# I( D8 V$ h0 C7 W; b104-准确率.txt
" E$ l# ?! T* B2 w* b121-F1分数.txt
) w3 X8 k8 ?% |0 O+ x122-回归指标.txt8 q8 a5 ^( m( M. A( V
123-平均绝对误差.txt, H- U0 j2 c" ?
124-均方误差.txt
: y0 y) S' j0 o125-回归分数函数.txt
; }% q( S/ X! g' P- a) E1 `, K% f8 i7 |126-误差原因.txt
: Z6 n' q! R8 K, b4 j127-偏差造成的误差.txt
( I6 M: V* P# j( o" z128-Linear Learner, Quadratic Data.txt
$ Q6 }& f. U' a! A! g# H8 z129-方差造成的误差.txt
" e: q, O7 b2 O: o, M; n130-Noisy Data, Complex Model.txt T* s2 Q8 {! v+ L6 ^/ R
131-改进模型的有效性.txt+ R. B5 I4 p" F2 b- G4 Q7 t2 i
144-Sklearn 中的 GridSearchCV - 练习.txt
9 S- d# B' ~4 E* }4 U144-Sklearn 中的 GridSearchCV.txt2 [% s) p" D* m# u' R- C2 o1 V
145-总结.txt5 ]4 L* Y+ X9 Q2 i, G7 P0 x8 B8 u1 j
148-学习曲线.txt" i6 l5 X8 Y4 J9 T% j* ^! _. [1 ]3 {
148-学习曲线2.txt8 C; k3 i& y( }* m- O, F
149-理想的学习曲线.txt
( G- J4 [) C$ o" v* t& m/ M& t% Q6 j150-模型复杂度.txt
# j) J a: W/ m0 C9 |; V151-学习曲线与模型复杂度.txt {8 G' `7 S/ s6 B0 p* j; u
152-模型复杂度的实际使用.txt& R; Y% x$ v& V; i; u
153-摘要.txt
" z2 M6 H) Z' @) ?4 _8 ]154-问题和报告结构.txt+ A1 f( [/ V1 N* H" P6 ^6 \
154-项目.txt4 {3 P2 `" }* M V8 l3 G+ O
1 Q/ f- E1 D# ~% Y1 ?6 H9 F% H
4 c* G, ^/ J3 i/ I4 B+ {7 \3 F
* p l9 [6 `$ m5 ^
, |! i: Z0 V, M7 Q
. M$ o! Z) n' `. J3 e; M+ \# p8 |' ^2 ~1 f! D" a0 x* @. {0 i
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
/ M7 \5 b3 H7 L) M, g0 J i( z: M# |$ Z# T0 E- f2 q2 i4 H/ a
, v2 v( X. s+ U3 S* R
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发表于 2022-6-27 12:48:02
