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资源目录：
+ u+ \: w/ q' [5 x% v机器学习必修课：经典算法与Python实战，共120节视频" U. j. B9 n/ y. w
├──01-1-1课程内容和理念.mp4 27.13M- ]1 j; X6 t$ L& t2 p
├──02-1-2-1本章总览.mp4 5.14M% l5 C! Z5 T) a4 t
├──02-1-2初识机器学习.mp4 18.49M4 o0 `( J+ b; }+ ^) |& H$ N- G. a& R
├──02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 13.93M
: I9 B1 ~1 a2 `* i8 S% t4 g7 J8 F├──02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4 17.48M
$ [* ]! J- j( g* Q: ~& _2 c├──02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 16.70M
$ J! _. c. t( i' V z; N├──02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 21.79M
6 t. ^6 ] r s' o├──03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 5.46M
* O# f H( Z w* \" _3 o, E" r├──03-1-3课程使用的技术栈.mp4 18.29M
2 i8 O) s# u0 R& Q) q9 `├──03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 18.84M4 w; O' P# W* M+ `
├──03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 9.80M
! Z% |( l' r( T├──03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4 11.56M% H3 g. [1 [" I
├──03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 15.09M
$ F, Q; F, ~1 r├──03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 12.67M
0 a2 e7 w b3 a) f" s├──03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4 7.89M' `* Z6 c: r( p
├──03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4 10.04M
d4 J9 J6 c4 _" M' r' o- }├──03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4 14.53M' a/ h# G J* G* S4 U, ~
├──03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 9.62M/ a. ~" \" ?) J. a0 |4 [" z
├──03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 9.49M7 h! g( Y" Q$ V
├──03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 21.86M
! ^- r1 m2 d" Q├──03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 10.94M( P0 A$ i' N% T. Z6 z$ Q4 s
├──03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 11.62M
$ i+ K7 M+ V) U% \; }! _├──04-1-4-1本章总览.mp4 7.01M" u6 x$ X$ |4 u+ _, m, x' R
├──04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4 19.99M; t3 f7 ^5 B9 {1 `: Y8 k
├──04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4 27.60M
6 T3 ^7 }; p, N1 m% l p├──04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 25.15M, l& I0 t* d6 D% F) z8 T
├──04-5-4-5模型评价.mp4 26.17M+ o1 e9 U9 s( a0 g9 h9 j
├──04-6-4-6超参数.mp4 24.08M
$ w. i3 Z2 D7 J/ U├──04-7-4-7特征归一化.mp4 22.05M
* ]$ I+ O, u( h, v├──04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4 22.22M
) j5 R' K7 m2 N/ s5 H├──04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4 19.31M$ i7 f* d+ Z. O# J5 j- A% B: J( N* @- F
├──05-1-5-1本章总览.mp4 10.11M+ n {, d% Q: r: R2 \
├──05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 15.07M0 j* h/ P H b! J1 O, p! x
├──05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 13.75M
+ ^+ v8 f1 H" E2 Y. u: }8 u├──05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4 28.36M
$ w7 e! |" i1 `7 t W├──05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 17.25M- Y5 x0 T" G4 c0 c* R% r( D
├──05-4-5-4线性回归代码实现.mp4 22.67M, Q4 h1 y- P: i$ z
├──05-5-5-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 22.75M
_% M! X ?1 }( q* y4 H├──05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4 17.24M/ q. M' ]0 _$ H: ^; E8 v
├──05-7-5-7逻辑回归算法.mp4 14.97M7 ]- T. a0 m; K$ y9 n
├──05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp4 20.39M7 {: r7 t) b4 N0 K
├──05-9-5-9多分类策略.mp4 6.40M1 n) G; Y! e7 z$ V6 l1 o- ?/ J( T7 f8 E
├──06-1-6-1本章总览.mp4 18.97M& K' p, k5 } |, ? Z# c
├──06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 20.52M
/ y+ ~; i8 d2 }' O7 W# n├──06-11-6-11模型泛化.mp4 16.60M
- S/ c" Q `' g6 u├──06-12-6-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 27.70M& i6 v# S3 H) u3 F& ]( p1 \
├──06-13-6-13评价指标：ROC曲线.mp4 26.31M
+ Z) @: B9 K g: b2 x├──06-2-6-2损失函数.mp4 33.02M
7 B2 M- v" ~, V# {% i) Q7 E├──06-3-6-3梯度下降.mp4 31.44M
2 U* R% a$ E5 A; [6 c3 ~5 p+ t2 Z+ X├──06-4-6-4决策边界.mp4 20.83M
* R7 }0 \& g0 F) m e├──06-5-6-5过拟合与欠拟合.mp4 19.57M1 d! c C9 o1 o0 p h/ l
├──06-6-6-6学习曲线.mp4 21.41M$ S& `- _/ S% G: y1 `: E
├──06-7-6-7交叉验证.mp4 18.61M
2 A/ r7 V/ S1 V$ r, ]: J) ` D├──06-8-6-8模型误差.mp4 26.42M. H: J& }: i' d( ]: a
├──06-9-6-9正则化.mp4 31.18M
2 d- ^* ?$ Z4 P( b% l! w├──07-1-7-1本章总览.mp4 10.43M
. u7 ]3 z. s. r8 n+ S% g├──07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp4 15.50M
% q1 c- _5 K1 _& g├──07-3-7-3信息熵.mp4 32.81M
: r' F% C+ i7 r3 U+ I├──07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp4 29.95M9 S4 R% }2 R" q$ I1 I$ y$ `" A
├──07-5-7-5基尼系数.mp4 19.14M4 `2 j2 `. t1 O
├──07-6-7-6决策树剪枝.mp4 24.11M) U5 Z% Z# p& S+ P2 ?* L9 y. t
├──07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4 10.28M, C# ?% N' ]1 V1 V
├──07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp4 14.28M& T9 {! n+ m" _
├──08-1-8-1本章总览.mp4 19.32M
; X, n1 W6 L' E3 A' r6 C5 A8 } i├──08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp4 43.38M. ~2 \3 l& R( v) D' d3 Y3 [
├──08-3-8-3激活函数.mp4 24.51M; x1 F. }: d3 G
├──08-4-8-4正向传播与反向传播.mp4 18.65M
A+ r5 o6 V* z, D├──08-5-8-5梯度下降优化算法.mp4 23.82M/ \ H/ v, C7 r* U' G
├──08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp4 22.91M
5 z: a+ I. y0 Q# @) i+ h: q├──08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 20.62M
0 {$ Y7 w d* L, L3 F├──08-8-8-8模型选择.mp4 30.80M
8 {3 l' U$ Y J1 k [9 R├──08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 12.97M
; J# l+ a, d, ~1 `& o6 ~├──09-1-9-1本章总览.mp4 32.26M8 r$ I- A) s& _& T) J2 z0 o
├──09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp4 10.46M
! x5 q5 x4 H9 F! z, a% \4 [├──09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4 13.50M+ {" R( C+ q; Q2 \- r0 W- F
├──09-3-9-3硬间隔SVM.mp4 22.09M
4 {: P# G% `; w, @( x├──09-4-9-4SVM软间隔.mp4 17.52M
" E( V- g$ ?: n( d2 V├──09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 14.73M
1 \0 G. L' s: u) a9 }' k+ N# T├──09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp4 35.32M L$ ~: @7 o! G: a: {
├──09-7-9-7SVM核函数.mp4 15.93M& W5 X* x3 Y2 U* X. M. c$ n
├──09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp4 21.88M3 O; N" j' R* F j4 N
├──09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp4 10.80M
0 I% ]' i# F# e! ?9 D, d├──10-1-10-1本章总览.mp4 15.02M8 d6 j) a4 B' l
├──10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 24.07M; C6 l: e# l9 X6 Z% g5 q% i
├──10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp4 13.53M ` |& R, O0 L% X+ @2 D- J4 ^
├──10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 20.05M" b0 `. a: t& f# x; G z6 G
├──10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 19.65M( J n: L* W! v0 X2 N1 q" Y
├──10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 20.17M, C" O4 X5 {* P' L) E6 n
├──11-1-11-1本章总览.mp4 9.12M+ z) h, }- ]( }2 a9 T3 ]3 O4 O
├──11-2-11-2集成学习核心思想和原理.mp4 13.27M7 v7 g9 u( ]+ P
├──11-3-11-3集成学习代码实现.mp4 21.90M4 [- L0 l5 u- ?* d' F
├──11-4-11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 36.75M# b) g( Q- w0 B/ R
├──11-5-11-5并行策略：随机森林.mp4 12.59M0 U, |. ~$ v0 A8 d; C' }2 Y( b
├──11-6-11-6串行策略：Boosting.mp4 20.60M; k/ O2 U2 x6 h( J" K8 g/ b" H$ T
├──11-7-11-7结合策略：Stacking方法.mp4 13.77M0 e1 Q( ~! u2 n! l5 S6 U: U. k; o4 y
├──11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 16.02M
2 V! U& w" D7 A├──12-1-12-1本章总览.mp4 6.53M& Z8 _2 ~. ^* Z }
├──12-2-12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 10.82M$ M3 ^$ k/ o+ z! `" ~
├──12-3-12-3k-means和分层聚类.mp4 15.32M2 w; Q3 ?& l( C, g. Z& s, ]7 S
├──12-4-12-4聚类算法代码实现.mp4 19.54M
) S; y+ f6 P# R├──12-5-12-5聚类评估代码实现.mp4 15.94M; [" X3 \/ @+ w9 c/ Z
├──12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4 12.39M
, i! b5 n& _! y├──13-1-13-1本章总览.mp4 10.07M* {- N4 }/ {1 [1 q. @
├──13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp4 18.61M
- H/ N+ l; U \% d8 o├──13-3-13-3PCA求解算法.mp4 20.88M( b# `1 f, s" P: @! U
├──13-4-13-4PCA算法代码实现.mp4 12.16M
3 q+ m( S9 g7 \! |9 q├──13-5-13-5降维任务代码实现.mp4 18.11M
; \, Z& X' I- h4 l) e3 g0 _# K) y├──13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 10.99M
2 b2 ^5 o! M# R/ p├──13-7-13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 23.00M
$ Q* j# |( Q) @& G) l7 N2 M├──13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 6.58M
( U% H3 e/ d' ^1 n/ A7 i├──14-1-14-1本章总览.mp4 9.50M C% ?: S: m! g, j8 e4 y# y
├──14-2-14-2概率图模型核心思想和原理.mp4 34.60M
u2 ~# X! G" ~ i2 K" O _├──14-3-14-3EM算法参数估计.mp4 14.71M& ^. b, n2 V2 y) T7 r
├──14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4 29.41M
9 D; m# F# Z) u- j. |) [├──14-5-14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 8.43M
, ?4 W( }/ q2 w# e├──15-1-15-1本章总览.mp4 4.67M0 v$ ^2 Z+ }) {, [ W: F
├──15-2-15-2泰坦尼克生还预测.mp4 54.95M! U' C7 r0 J I7 J( C' p
├──15-3-15-3房价预测.mp4 54.61M6 l: ]2 C" @ x" E# R
├──15-4-15-4交易反欺诈代码实现.mp4 27.94M4 m8 o- l. X# b; K- Y
└──15-5-15-5如何深入研究机器学习.mp4 8.55M
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发表于 2024-6-3 12:21:02
