文件清单 64 项

• 500T精品资源入口.txt
• 01-1-1课程内容和理念.mp4
• 02-1-2-1本章总览.mp4
• 02-1-2初识机器学习.mp4
• 02-2-2-2数据长什么样:常见数据集,典型实例,如何使用.mp4
• 02-3-2-3研究哪些问题:分类,回归等.mp4
• 02-4-2-4如何分门别类:监督,无监督,强化学习等.mp4
• 02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
• 03-1-3-1本章总览:相互关系与学习路线.mp4

展开全部 64 项

• 03-1-3课程使用的技术栈.mp4
• 03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
• 03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
• 03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
• 03-5-3-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp4
• 03-6-3-6Numpy基础:安装与性能对比.mp4
• 03-7-3-7Numpy数组创建:特定数组,等差数组,随机数组.mp4
• 03-8-3-8Numpy数组基础索引:索引和切片.mp4
• 03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
• 03-10-3-10Numpy数组矩阵运算:一元运算,二元运算与矩阵运算.mp4
• 03-11-3-11Numpy数组统计运算:常用的都在这儿了.mp4
• 03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
• 03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
• 03-14-3-14Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置.mp4
• 04-1-4-1本章总览.mp4
• 04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
• 04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
• 04-4-4-4数据集划分:训练集与预测集.mp4
• 04-5-4-5模型评价.mp4
• 04-6-4-6超参数.mp4
• 04-7-4-7特征归一化.mp4
• 04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
• 06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp4
• 06-11-6-11模型泛化.mp4
• 06-12-6-12评价指标:混淆矩阵,精准率和召回率.mp4
• 06-13-6-13评价指标:ROC曲线.mp4
• 07-1-7-1本章总览.mp4
• 07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp4
• 07-3-7-3信息熵.mp4
• 07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp4
• 07-5-7-5基尼系数.mp4
• 07-6-7-6决策树剪枝.mp4
• 07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4
• 07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp4
• 08-1-8-1本章总览.mp4
• 08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp4
• 08-3-8-3激活函数.mp4
• 08-4-8-4正向传播与反向传播.mp4
• 08-5-8-5梯度下降优化算法.mp4
• 08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp4
• 08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp4
• 08-8-8-8模型选择.mp4
• 08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp4
• 09-1-9-1本章总览.mp4
• 09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4
• 09-3-9-3硬间隔SVM.mp4
• 09-4-9-4SVM软间隔.mp4
• 09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp4
• 09-6-9-6非线性SVM:核技巧.mp4
• 09-7-9-7SVM核函数.mp4
• 09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp4
• 09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp4
• 机器学习原理剖析与Python代码实现全流程/
• PART1/
• PART2/