机器学习必修经典算法与Python实战
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│ ├── 01-1-1课程内容和理念.mp4 (27.13 MB)
│ ├── 02-1-2-1本章总览.mp4 (5.14 MB)
│ ├── 02-1-2初识机器学习.mp4 (18.49 MB)
│ ├── 02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 (13.93 MB)
│ ├── 02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4 (17.48 MB)
│ ├── 02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 (16.70 MB)
│ ├── 02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 (21.79 MB)
│ ├── 03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 (5.46 MB)
│ ├── 03-1-3课程使用的技术栈.mp4 (18.29 MB)
│ ├── 03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4 (7.89 MB)
│ ├── 03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4 (10.04 MB)
│ ├── 03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4 (14.53 MB)
│ ├── 03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 (9.62 MB)
│ ├── 03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 (9.49 MB)
│ ├── 03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 (21.86 MB)
│ ├── 03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 (10.94 MB)
│ ├── 03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 (11.62 MB)
│ ├── 03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 (18.84 MB)
│ ├── 03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 (9.80 MB)
│ ├── 03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4 (11.56 MB)
│ ├── 03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 (15.09 MB)
│ ├── 03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 (12.67 MB)
│ ├── 04-1-4-1本章总览.mp4 (7.01 MB)
│ ├── 04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4 (19.99 MB)
│ ├── 04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4 (27.60 MB)
│ ├── 04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 (25.15 MB)
│ ├── 04-5-4-5模型评价.mp4 (26.17 MB)
│ ├── 04-6-4-6超参数.mp4 (24.08 MB)
│ ├── 04-7-4-7特征归一化.mp4 (22.05 MB)
│ ├── 04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4 (22.22 MB)
│ ├── 04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4 (19.31 MB)
│ ├── 05-1-5-1本章总览.mp4 (10.11 MB)
│ ├── 05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4 (28.36 MB)
│ ├── 05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 (17.25 MB)
│ ├── 05-4-5-4线性回归代码实现.mp4 (22.67 MB)
│ ├── 05-5-5-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 (22.75 MB)
│ ├── 05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4 (17.24 MB)
│ ├── 05-7-5-7逻辑回归算法.mp4 (14.97 MB)
│ ├── 05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp4 (20.39 MB)
│ ├── 05-9-5-9多分类策略.mp4 (6.40 MB)
│ ├── 05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 (15.07 MB)
│ ├── 05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 (13.75 MB)
│ ├── 06-1-6-1本章总览.mp4 (18.97 MB)
│ ├── 06-2-6-2损失函数.mp4 (33.02 MB)
│ ├── 06-3-6-3梯度下降.mp4 (31.44 MB)
│ ├── 06-4-6-4决策边界.mp4 (20.83 MB)
│ ├── 06-5-6-5过拟合与欠拟合.mp4 (19.57 MB)
│ ├── 06-6-6-6学习曲线.mp4 (21.41 MB)
│ ├── 06-7-6-7交叉验证.mp4 (18.61 MB)
│ ├── 06-8-6-8模型误差.mp4 (26.42 MB)
│ ├── 06-9-6-9正则化.mp4 (31.18 MB)
│ ├── 06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 (20.52 MB)
│ ├── 06-11-6-11模型泛化.mp4 (16.60 MB)
│ ├── 06-12-6-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 (27.70 MB)
│ ├── 06-13-6-13评价指标：ROC曲线.mp4 (26.31 MB)
│ ├── 07-1-7-1本章总览.mp4 (10.43 MB)
│ ├── 07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp4 (15.50 MB)
│ ├── 07-3-7-3信息熵.mp4 (32.81 MB)
│ ├── 07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp4 (29.95 MB)
│ ├── 07-5-7-5基尼系数.mp4 (19.14 MB)
│ ├── 07-6-7-6决策树剪枝.mp4 (24.11 MB)
│ ├── 07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4 (10.28 MB)
│ ├── 07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp4 (14.28 MB)
│ ├── 08-1-8-1本章总览.mp4 (19.32 MB)
│ ├── 08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp4 (43.38 MB)
│ ├── 08-3-8-3激活函数.mp4 (24.51 MB)
│ ├── 08-4-8-4正向传播与反向传播.mp4 (18.65 MB)
│ ├── 08-5-8-5梯度下降优化算法.mp4 (23.82 MB)
│ ├── 08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp4 (22.91 MB)
│ ├── 08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 (20.62 MB)
│ ├── 08-8-8-8模型选择.mp4 (30.80 MB)
│ ├── 08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 (12.97 MB)
│ ├── 09-1-9-1本章总览.mp4 (32.26 MB)
│ ├── 09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4 (13.50 MB)
│ ├── 09-3-9-3硬间隔SVM.mp4 (22.09 MB)
│ ├── 09-4-9-4SVM软间隔.mp4 (17.52 MB)
│ ├── 09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 (14.73 MB)
│ ├── 09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp4 (35.32 MB)
│ ├── 09-7-9-7SVM核函数.mp4 (15.93 MB)
│ ├── 09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp4 (21.88 MB)
│ ├── 09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp4 (10.80 MB)
│ ├── 09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp4 (10.46 MB)
│ ├── 10-1-10-1本章总览.mp4 (15.02 MB)
│ ├── 10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 (24.07 MB)
│ ├── 10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp4 (13.53 MB)
│ ├── 10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 (20.05 MB)
│ ├── 10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 (19.65 MB)
│ ├── 10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 (20.17 MB)
│ ├── 11-1-11-1本章总览.mp4 (9.12 MB)
│ ├── 11-2-11-2集成学习核心思想和原理.mp4 (13.27 MB)
│ ├── 11-3-11-3集成学习代码实现.mp4 (21.90 MB)
│ ├── 11-4-11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 (36.75 MB)
│ ├── 11-5-11-5并行策略：随机森林.mp4 (12.59 MB)
│ ├── 11-6-11-6串行策略：Boosting.mp4 (20.60 MB)
│ ├── 11-7-11-7结合策略：Stacking方法.mp4 (13.77 MB)
│ ├── 11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 (16.02 MB)
│ ├── 12-1-12-1本章总览.mp4 (6.53 MB)
│ ├── 12-2-12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 (10.82 MB)
│ ├── 12-3-12-3k-means和分层聚类.mp4 (15.32 MB)
│ ├── 12-4-12-4聚类算法代码实现.mp4 (19.54 MB)
│ ├── 12-5-12-5聚类评估代码实现.mp4 (15.94 MB)
│ ├── 12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4 (12.39 MB)
│ ├── 13-1-13-1本章总览.mp4 (10.07 MB)
│ ├── 13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp4 (18.61 MB)
│ ├── 13-3-13-3PCA求解算法.mp4 (20.88 MB)
│ ├── 13-4-13-4PCA算法代码实现.mp4 (12.16 MB)
│ ├── 13-5-13-5降维任务代码实现.mp4 (18.11 MB)
│ ├── 13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 (10.99 MB)
│ ├── 13-7-13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 (23.00 MB)
│ ├── 13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 (6.58 MB)
│ ├── 14-1-14-1本章总览.mp4 (9.50 MB)
│ ├── 14-2-14-2概率图模型核心思想和原理.mp4 (34.60 MB)
│ ├── 14-3-14-3EM算法参数估计.mp4 (14.71 MB)
│ ├── 14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4 (29.41 MB)
│ ├── 14-5-14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 (8.43 MB)
│ ├── 15-1-15-1本章总览.mp4 (4.67 MB)
│ ├── 15-2-15-2泰坦尼克生还预测.mp4 (54.95 MB)
│ ├── 15-3-15-3房价预测.mp4 (54.61 MB)
│ ├── 15-4-15-4交易反欺诈代码实现.mp4 (27.94 MB)
│ └── 15-5-15-5如何深入研究机器学习.mp4 (8.55 MB)
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