慕课网-Python3入门机器学习 经典算法与应用

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慕课网-Python3入门机器学习 经典算法与应用
　 第3章 Jupyter Notebook ,numpy
　 第8章 多项式回归与模型泛化
　 第5章 线性回归法
　 第4章 最基础的分类算法
　 第7章 PCA与梯度上升法
　 第12章 决策树
　 第9章 逻辑回归
　 第6章 梯度下降法
　 第11章 支撑向量机SVM
　 第13章 集成学习和随机森林
　 第14章 更多机器学习算法
　 第1章 欢迎来到Python3玩转机器学习
　 第2章 机器学习基础
　 第10章 评价分类结果
　 github地址.txt
　 Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf
　 ISLR Seventh Printing.pdf
　　 3-4 创建Numpy 数据和矩阵.mp4
　　 3-2Jupter Notebook 中的魔法命令.mp4
　　 3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4
　　 3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4
　　 3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp4
　　 3-1 Jupyter Notebook基础.mp4
　　 3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4
　　 3-8 Numpy 中的聚合运算.mp4
　　 3-5 Numpy数组和矩阵的基本操作.mp4
　　 3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割.mp4
　　 3-3 Numpy 数据基础.mp4
　　 3-9 Numpy中的arg运算.mp4
　　 8-2 scikit-learn 中的多项式回归.mp4
　　 8-7 偏差方差平衡.mp4
　　 8-6 验证数据集与交叉验证.mp4
　　 8-5 学习曲线.mp4
　　 8-3 过拟合与欠拟合.mp4
　　 8-1 什么是多项式回归.mp4
　　 8-10 L1，L2弹性网络.mp4
　　 8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4
　　 8-9 LASSO.mp4
　　 8-8 模型泛化与岭回归.mp4
　　 5-6 最好的衡量线性回归法的指标.mp4
　　 5-8 实现多元线性回归.mp4
　　 5-2 最小乘法.mp4
　　 5-10 线性回归的可解释性.mp4
　　 5-4 衡量线性回归的指标.mp4
　　 5-5 R Squared.mp4
　　 5-9 使用Scilit-learn解决回归问题.mp4
　　 5-1 简单线性回归.mp4
　　 5-3 简单线性回归的实现.mp4
　　 5-7多元线性回归和正规方程解.mp4
　　 4-3 训练数据集.mp4
　　 4-8 Scikit-learn中的Scaler.mp4
　　 4-1 K近邻算法.mp4
　　 4-4 分类准确度.mp4
　　 4-5 超参数.mp4
　　 4-2 scikit-learn机器学习算法封装.mp4
　　 4-7 数据归一化.mp4
　　 4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4
　　 4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4
　　 12-6 - 12-7 .mp4
　　 12-3 - 12-5.mp4
　　 12-1 什么是决策树.mp4
　　 12-2 信息熵.mp4
　　 7-7 试手MNIST数据集.mp4
　　 7-9 人脸识别与特征脸.mp4
　　 7-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4
　　 7-3 求数据的主成分.mp4
　　 7-6 scikit-learn中的PCA.mp4
　　 7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4
　　 7-1 什么是PCA.mp4
　　 7-2 求数据的主成分PCA问题.mp4
　　 7-4 高维数据映射为低维数据（）.mp4
　　 9-2 逻辑回归的损失函数.mp4
　　 9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4
　　 9-5 决策边界.mp4
　　 9-1 什么是逻辑回归.mp4
　　 9-7 scikt-learn中的逻辑回归.mp4
　　 9-8 OvR与OvO.mp4
　　 9-4 实现逻辑回归算法.mp4
　　 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4
　　 6-6 随机梯度下降法.mp4
　　 6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4
　　 6-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4
　　 6-2线性回归中的梯度下降法.mp4
　　 6-5 梯度下降法的向量化.mp4
　　 6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4
　　 6-1 什么是梯度下降法.mp4
　　 6-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4
　　 6-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4
　　 11-6 什么是核函数.mp4
　　 11-8 RBF核函数中的gamma.mp4
　　 11-2 svm背后的最优化问题.mp4
　　 11-5 SVM中使用多项式特征和核函数.mp4
　　 11-3 Soft Margin SVM.mp4
　　 11-1 什么是SVM.mp4
　　 11-7RBF核函数.mp4
　　 11-4 Scikit-learn 中的SVM.mp4
　　 11-9 SVM思想解决回归问题.mp4
　　 1-2课程涵盖的内容和理念.mp4
　　 1-1 什么是机器学习.mp4
　　 1-3课程所使用的技术栈.mp4
　　 14章 学习scikit-learn文档，大家加油！.mp4
　　 13章.mp4
　　 2-2 机器学习的主要任务.mp4
　　 2-5 哲学思考.mp4
　　 2-3 监督学习、非监督学习....mp4
　　 2-6 课程使用环境搭建.mp4
　　 2-1 机器学习的数据.mp4
　　 2-4 批量、在线学习、参数、非参数学习.mp4
　　 10-6 准确率召回率曲线.mp4
　　 10-2 准确率和召回率.mp4
　　 10-7 ROC曲线.mp4
　　 10-8 多分类问题中的混淆矩阵.mp4
　　 10-4 F1 Score.mp4
　　 10-5 准确率和召回率的平衡.mp4
　　 10-3 现实混淆矩阵.mp4
　　 10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4
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