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资源目录：7 d+ l/ ^. O2 ^* ^' ?. G
机器学习必修课：经典算法与Python实战，共120节视频& @3 F" E) O3 N% B, b
├──01-1-1课程内容和理念.mp4 27.13M
& l+ f0 S% N# T) d/ O├──02-1-2-1本章总览.mp4 5.14M
* y. k4 M) o1 W/ c, t1 X; c, {├──02-1-2初识机器学习.mp4 18.49M7 @" ?9 \* q* z) w" w7 K
├──02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 13.93M0 f) l0 [9 F; D* T1 q
├──02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4 17.48M' ^1 V( G( ^ a3 w% l1 ^
├──02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 16.70M6 P. Q1 s5 P0 \/ j% T% x% y
├──02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 21.79M
% r# D8 |+ n% ? V& m& r├──03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 5.46M5 U. L; O4 H2 k9 \, Z
├──03-1-3课程使用的技术栈.mp4 18.29M
4 U1 G8 M0 |& _! V% D2 j├──03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 18.84M
- c8 ~* i% X' Z4 r9 _7 Y6 j9 @! S├──03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 9.80M4 D6 D8 N. ]+ {. \0 v
├──03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4 11.56M4 _) z4 X( r, H" j8 m& D
├──03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 15.09M
( k! Q8 i2 ^. O" Y├──03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 12.67M
+ c7 x* F3 k6 M4 o( w6 o) Q├──03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4 7.89M
# O( H: {5 L( W3 s0 E* u& Z# _├──03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4 10.04M+ v( A# n1 _% j1 q
├──03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4 14.53M# D' r+ i1 T% r. M, M* P
├──03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 9.62M
v" ^" k* o! R4 q4 p& }! s8 V├──03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 9.49M
8 w- K. R$ F4 s7 @) o├──03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 21.86M
3 d1 m) q" ?1 o├──03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 10.94M
G8 V) _5 R9 T' D8 w├──03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 11.62M3 _" s" N) |& d) o) A1 G. K
├──04-1-4-1本章总览.mp4 7.01M. E- a+ [4 i1 Z" X h
├──04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4 19.99M; w6 `* @8 g$ H+ u
├──04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4 27.60M" R. p1 L( t* A) r( q. C8 I0 |
├──04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 25.15M
! \9 m+ v g4 A' E* Z# L4 W$ V├──04-5-4-5模型评价.mp4 26.17M5 W. C" a1 x7 C* Z9 [
├──04-6-4-6超参数.mp4 24.08M0 F: E2 Y9 a1 g, }# c
├──04-7-4-7特征归一化.mp4 22.05M1 C$ E$ O8 m' e$ i
├──04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4 22.22M
4 g& `# T3 |3 \& d; N/ U$ u├──04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4 19.31M
6 o# s9 r2 }, G, d8 s( }0 [: D├──05-1-5-1本章总览.mp4 10.11M) ?3 D( n( O1 R
├──05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 15.07M. L7 e1 v3 i: I( B- u
├──05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 13.75M
2 S( W0 t# W# G# H2 y├──05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4 28.36M
5 N( ^& r( R; l5 Y" F├──05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 17.25M3 U5 p* d0 y! \ Y4 M- D% i
├──05-4-5-4线性回归代码实现.mp4 22.67M
% v0 ^$ G* j3 B0 l$ M; ?├──05-5-5-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 22.75M
: g9 \! n/ j- w+ r3 I& ^├──05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4 17.24M# m- e0 g- g$ i/ k" h8 z* ?
├──05-7-5-7逻辑回归算法.mp4 14.97M0 M2 i) |6 _$ y. b
├──05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp4 20.39M
( @$ z$ _) M; C2 Q' x! v├──05-9-5-9多分类策略.mp4 6.40M# ^1 @3 ]& G& t+ U
├──06-1-6-1本章总览.mp4 18.97M- t! b8 F% u1 A' ]
├──06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 20.52M
- N* n1 C% h* l; i! Y4 j├──06-11-6-11模型泛化.mp4 16.60M
: C3 T o% Z1 C8 o├──06-12-6-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 27.70M
* ^7 {: u+ {% \├──06-13-6-13评价指标：ROC曲线.mp4 26.31M2 w @5 I" M( m2 x& y/ s( w! q
├──06-2-6-2损失函数.mp4 33.02M( ?+ H# ~' D/ p4 d8 E( W# }
├──06-3-6-3梯度下降.mp4 31.44M4 J F* h5 ^& c' F* i3 M3 t
├──06-4-6-4决策边界.mp4 20.83M
/ A; f# H1 ]( _% V/ n├──06-5-6-5过拟合与欠拟合.mp4 19.57M* d/ q% {' b, S6 y
├──06-6-6-6学习曲线.mp4 21.41M
0 M3 D! _1 C# u$ d" _├──06-7-6-7交叉验证.mp4 18.61M1 N! D4 n5 V7 X4 k n$ c7 F
├──06-8-6-8模型误差.mp4 26.42M3 p; }/ @6 ~+ N3 j
├──06-9-6-9正则化.mp4 31.18M
+ o6 g: Q3 y' j, _" W9 i* n- l├──07-1-7-1本章总览.mp4 10.43M: B4 ^* X0 F- ^+ k4 T
├──07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp4 15.50M1 d, E. ^" N5 l' ]/ G( d
├──07-3-7-3信息熵.mp4 32.81M
5 q7 V' Y) U3 _1 k. A├──07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp4 29.95M$ h, ?4 P9 r# \; y* z. Q" K, R; @( m
├──07-5-7-5基尼系数.mp4 19.14M9 ?7 Q$ y0 U& c0 N2 ?
├──07-6-7-6决策树剪枝.mp4 24.11M
8 M9 s. u) J! D├──07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4 10.28M
" y% D0 T& M" L; l2 d- G3 W├──07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp4 14.28M8 S a) @& R5 Y2 G" f2 C( F
├──08-1-8-1本章总览.mp4 19.32M
# O6 ?; y- b+ R- E├──08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp4 43.38M/ F- o8 b) y% p9 K
├──08-3-8-3激活函数.mp4 24.51M7 J8 T2 I2 |! F. I2 L/ V$ W/ [
├──08-4-8-4正向传播与反向传播.mp4 18.65M/ r2 n5 V; S- d
├──08-5-8-5梯度下降优化算法.mp4 23.82M
& P9 Z+ v6 X% k) x4 p G* Z├──08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp4 22.91M
% M: h: |, C3 I* \; t├──08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 20.62M# O5 c% ?* u+ R+ I7 J0 W* m
├──08-8-8-8模型选择.mp4 30.80M1 R& U7 e) B: Z* i; F- V# u
├──08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 12.97M: e4 |! s. A: P
├──09-1-9-1本章总览.mp4 32.26M& f. c9 |4 t! P1 o; A
├──09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp4 10.46M) ?- s& ]/ }: E) o0 h: F
├──09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4 13.50M1 L' X4 \9 w% m5 U
├──09-3-9-3硬间隔SVM.mp4 22.09M# u' \: T! g$ o) A8 b ^
├──09-4-9-4SVM软间隔.mp4 17.52M
5 H$ J. ~5 L$ x& U" Z' _3 K2 B/ c├──09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 14.73M
# m7 U- g- R# {1 B7 E0 E├──09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp4 35.32M
4 h2 ^; H; [3 }├──09-7-9-7SVM核函数.mp4 15.93M
2 d5 p5 q5 S% y5 ], A$ n├──09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp4 21.88M
: q i1 O5 z& [7 T├──09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp4 10.80M5 b! |' m4 D9 o
├──10-1-10-1本章总览.mp4 15.02M
& r* z4 j; b2 s2 w) S: T. k├──10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 24.07M, w) m9 B. S# h$ Y" c; J$ G: [! e
├──10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp4 13.53M/ \' W7 D' |) t; |& J& ?- f
├──10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 20.05M
( s6 }! k g" E( R& p├──10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 19.65M, i+ @3 x! ], h6 w6 `
├──10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 20.17M. b0 T+ Z9 `! _3 V1 C1 U6 \) P$ ]
├──11-1-11-1本章总览.mp4 9.12M& ^# S% C7 r6 z$ e( R& G8 P( S& X$ A2 W: @
├──11-2-11-2集成学习核心思想和原理.mp4 13.27M& M- }1 ]. w6 ~5 B" T
├──11-3-11-3集成学习代码实现.mp4 21.90M. e3 C* c% K, ^7 V! _% J; u Z
├──11-4-11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 36.75M8 q* O3 e) |7 E$ V# E$ s i
├──11-5-11-5并行策略：随机森林.mp4 12.59M! X7 C2 {8 j# s1 g
├──11-6-11-6串行策略：Boosting.mp4 20.60M- h( E5 Y z' ~4 W4 D, g
├──11-7-11-7结合策略：Stacking方法.mp4 13.77M
+ J0 [% O6 a. U* Z1 T) x├──11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 16.02M9 P1 h% D" `+ d& s( ^( {+ F6 I
├──12-1-12-1本章总览.mp4 6.53M& m2 Y' J& [3 p/ d% D0 `
├──12-2-12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 10.82M
}2 L u. g u├──12-3-12-3k-means和分层聚类.mp4 15.32M
( L9 X r4 f" K/ c├──12-4-12-4聚类算法代码实现.mp4 19.54M
' `, \5 B& V. w( E├──12-5-12-5聚类评估代码实现.mp4 15.94M
: x5 \: L" B8 b/ v2 x5 X├──12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4 12.39M% g) A3 T) t% A$ c' R
├──13-1-13-1本章总览.mp4 10.07M
2 Z- V; D' K* d6 ~ F├──13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp4 18.61M6 T& c5 H0 a' j7 J- U0 [; A! s
├──13-3-13-3PCA求解算法.mp4 20.88M
+ F6 j/ `0 ]0 g+ r; L7 m( w├──13-4-13-4PCA算法代码实现.mp4 12.16M
% u8 r2 n' _$ H0 R) B├──13-5-13-5降维任务代码实现.mp4 18.11M
' h! j/ c9 O2 k: V2 ~& ]- d0 {├──13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 10.99M) q+ I; I' E, N- |9 f
├──13-7-13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 23.00M4 _ K2 i) h- ~- Y% b% `
├──13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 6.58M
5 ]: I, r/ r9 H0 N; }/ O├──14-1-14-1本章总览.mp4 9.50M8 F2 W' y$ Z! r/ Z( m
├──14-2-14-2概率图模型核心思想和原理.mp4 34.60M+ O: i0 b7 X9 ~
├──14-3-14-3EM算法参数估计.mp4 14.71M4 K8 e3 _' X* d+ _
├──14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4 29.41M& [0 G* \+ ?6 f% M
├──14-5-14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 8.43M
, V4 R, G! }7 E$ {, I├──15-1-15-1本章总览.mp4 4.67M
, ]2 ] V9 U" g3 j" N+ a├──15-2-15-2泰坦尼克生还预测.mp4 54.95M
; ?) U, b9 G; [7 f: ~" f├──15-3-15-3房价预测.mp4 54.61M5 @0 |4 G6 i" n2 S, i( C) T; K
├──15-4-15-4交易反欺诈代码实现.mp4 27.94M
, K- H3 q2 M& Z5 f, Y0 Z└──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
