📁AA_0217——梗直哥瞿炜-机器学习必修课：经典算法与Python实战120 个文件
📄01-1-1课程内容和理念.mp427.1MB
📄02-1-2-1本章总览.mp45.1MB
📄02-1-2初识机器学习.mp418.5MB
📄02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp413.9MB
📄02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp417.5MB
📄02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp416.7MB
📄02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp421.8MB
📄03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp45.5MB
📄03-1-3课程使用的技术栈.mp418.3MB
📄03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp47.9MB
📄03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp410.0MB
📄03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp414.5MB
📄03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp49.6MB
📄03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp49.5MB
📄03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp421.9MB
📄03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp410.9MB
📄03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp411.6MB
📄03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp418.8MB
📄03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp49.8MB
📄03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp411.6MB
📄03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp415.1MB
📄03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp412.7MB
📄04-1-4-1本章总览.mp47.0MB
📄04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp420.0MB
📄04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp427.6MB
📄04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp425.1MB
📄04-5-4-5模型评价.mp426.2MB
📄04-6-4-6超参数.mp424.1MB
📄04-7-4-7特征归一化.mp422.1MB
📄04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp422.2MB
📄04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp419.3MB
📄05-1-5-1本章总览.mp410.1MB
📄05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp428.4MB
📄05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp417.3MB
📄05-4-5-4线性回归代码实现.mp422.7MB
📄05-5-5-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp422.7MB
📄05-6-5-6多项式回归代码实现.mp417.2MB
📄05-7-5-7逻辑回归算法.mp415.0MB
📄05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp420.4MB
📄05-9-5-9多分类策略.mp46.4MB
📄05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp415.1MB
📄05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp413.8MB
📄06-1-6-1本章总览.mp419.0MB
📄06-2-6-2损失函数.mp433.0MB
📄06-3-6-3梯度下降.mp431.4MB
📄06-4-6-4决策边界.mp420.8MB
📄06-5-6-5过拟合与欠拟合.mp419.6MB
📄06-6-6-6学习曲线.mp421.4MB
📄06-7-6-7交叉验证.mp418.6MB
📄06-8-6-8模型误差.mp426.4MB
📄06-9-6-9正则化.mp431.2MB
📄06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp420.5MB
📄06-11-6-11模型泛化.mp416.6MB
📄06-12-6-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp427.7MB
📄06-13-6-13评价指标：ROC曲线.mp426.3MB
📄07-1-7-1本章总览.mp410.4MB
📄07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp415.5MB
📄07-3-7-3信息熵【】.mp432.8MB
📄07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp429.9MB
📄07-5-7-5基尼系数.mp419.1MB
📄07-6-7-6决策树剪枝.mp424.1MB
📄07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp410.3MB
📄07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp414.3MB
📄08-1-8-1本章总览.mp419.3MB
📄08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp443.4MB
📄08-3-8-3激活函数.mp424.5MB
📄08-4-8-4正向传播与反向传播.mp418.6MB
📄08-5-8-5梯度下降优化算法.mp423.8MB
📄08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp422.9MB
📄08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp420.6MB
📄08-8-8-8模型选择.mp430.8MB
📄08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp413.0MB
📄09-1-9-1本章总览.mp432.3MB
📄09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp413.5MB
📄09-3-9-3硬间隔SVM.mp422.1MB
📄09-4-9-4SVM软间隔.mp417.5MB
📄09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp414.7MB
📄09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp435.3MB
📄09-7-9-7SVM核函数.mp415.9MB
📄09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp421.9MB
📄09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp410.8MB
📄09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp410.5MB
📄10-1-10-1本章总览.mp415.0MB
📄10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp424.1MB
📄10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp413.5MB
📄10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp420.1MB
📄10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp419.7MB
📄10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件【】.mp420.2MB
📄11-1-11-1本章总览.mp49.1MB
📄11-2-11-2集成学习核心思想和原理.mp413.3MB
📄11-3-11-3集成学习代码实现.mp421.9MB
📄11-4-11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp436.7MB
📄11-5-11-5并行策略：随机森林.mp412.6MB
📄11-6-11-6串行策略：Boosting.mp420.6MB
📄11-7-11-7结合策略：Stacking方法.mp413.8MB
📄11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件.mp416.0MB
📄12-1-12-1本章总览.mp46.5MB
📄12-2-12-2聚类算法核心思想和原理.mp410.8MB
📄12-3-12-3k-means和分层聚类【】.mp415.3MB
📄12-4-12-4聚类算法代码实现.mp419.5MB
📄12-5-12-5聚类评估代码实现.mp415.9MB
📄12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp412.4MB
📄13-1-13-1本章总览.mp410.1MB
📄13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp418.6MB
📄13-3-13-3PCA求解算法.mp420.9MB
📄13-4-13-4PCA算法代码实现.mp412.2MB
📄13-5-13-5降维任务代码实现.mp418.1MB
📄13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用.mp411.0MB
📄13-7-13-7PCA在人脸识别中的应用.mp423.0MB
📄13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp46.6MB
📄14-1-14-1本章总览.mp49.5MB
📄14-2-14-2概率图模型核心思想和原理.mp434.6MB
📄14-3-14-3EM算法参数估计.mp414.7MB
📄14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp429.4MB
📄14-5-14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp48.4MB
📄15-1-15-1本章总览.mp44.7MB
📄15-2-15-2泰坦尼克生还预测.mp454.9MB
📄15-3-15-3房价预测.mp454.6MB
📄15-4-15-4交易反欺诈代码实现.mp427.9MB
📄15-5-15-5如何深入研究机器学习.mp48.6MB
