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Python3入门机器学习经典算法与应用
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Python3入门机器学习经典算法与应用
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文件列表
第8章 多项式回归与模型泛化/8-6 验证数据集与交叉验证.mp4
233.4 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-3 训练数据集,测试数据集.mp4
223.7 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-5 超参数.mp4
217.3 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装.mp4
216.3 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4
216.0 MB
第6章 梯度下降法/6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4
213.2 MB
第9章 逻辑回归/9-5 决策边界.mp4
202.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4
199.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4
198.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4
197.2 MB
第6章 梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4
194.4 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4
194.3 MB
第5章 线性回归法/5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4
192.2 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-8 模型泛化与岭回归.mp4
189.0 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4
187.3 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-4 分类准确度.mp4
183.3 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4
180.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4
177.4 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-5 高维数据映射为低维数据.mp4
176.8 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4
176.2 MB
第9章 逻辑回归/9-7 scikit-learn中的逻辑回归.mp4
175.3 MB
第6章 梯度下降法/6-6 随机梯度下降法.mp4
168.0 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-6 Numpy数组的合并与分割.mp4
164.1 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4
160.9 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline.mp4
153.6 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4
151.4 MB
第9章 逻辑回归/9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4
144.1 MB
第12章 决策树/12-3 使用信息熵寻找最优划分.mp4
143.7 MB
第6章 梯度下降法/6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4
143.6 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-1 k近邻算法基础.mp4
143.5 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-5 学习曲线.mp4
140.8 MB
第6章 梯度下降法/6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4
138.9 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-9 人脸识别与特征脸.mp4
138.3 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-3 过拟合与前拟合.mp4
138.1 MB
第5章 线性回归法/5-3 简单线性回归的实现.mp4
136.7 MB
第2章 机器学习基础/2-2 机器学习的主要任务.mp4
132.7 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-4 求数据的前n个主成分.mp4
131.4 MB
第9章 逻辑回归/9-8 OvR与OvO.mp4
131.0 MB
第9章 逻辑回归/9-4 实现逻辑回归算法.mp4
129.3 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-5 Numpy数组的基本操作.mp4
124.8 MB
第5章 线性回归法/5-8 实现多元线性回归.mp4
124.4 MB
第5章 线性回归法/5-9 使用scikit-learn解决回归问题.mp4
123.9 MB
第11章 支撑向量机 SVM/11-4.mp4
123.7 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-9 LASSO.mp4
120.7 MB
第6章 梯度下降法/6-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4
118.6 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-7 试手MNIST数据集.mp4
118.4 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-12 数据加载和简单的数据探索.mp4
118.4 MB
第5章 线性回归法/5-6 最好的衡量线性回归法的指标 R Squared.mp4
115.3 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-8 Numpy中的聚合运算.mp4
113.2 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-7 数据归一化.mp4
111.0 MB
第5章 线性回归法/5-4 向量化.mp4
110.5 MB
第10章 评价分类结果/10-3.mp4
108.8 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4
104.0 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-9 Numpy中的arg运算.mp4
100.1 MB
第10章 评价分类结果/10-8.mp4
99.9 MB
第2章 机器学习基础/2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习.mp4
98.1 MB
第2章 机器学习基础/2-6 课程使用环境搭建.mp4
96.2 MB
第10章 评价分类结果/10-5.mp4
96.1 MB
第11章 支撑向量机 SVM/11-9.mp4
96.0 MB
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习/1-2 课程涵盖的内容和理念.mp4
94.6 MB
第5章 线性回归法/5-10 线性回归的可解性和更多思考.mp4
91.0 MB
第10章 评价分类结果/10-6.mp4
89.1 MB
第11章 支撑向量机 SVM/11-5.mp4
89.0 MB
第2章 机器学习基础/2-1 机器学习世界的数据.mp4
88.4 MB
第9章 逻辑回归/9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4
84.2 MB
第11章 支撑向量机 SVM/11-8.mp4
80.1 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-1 什么是多项式回归.mp4
78.8 MB
第6章 梯度下降法/6-3 线性回归中的梯度下降法.mp4
73.9 MB
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习/1-1导学.mp4
72.8 MB
第10章 评价分类结果/10-4.mp4
72.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-3 Numpy数据基础.mp4
71.5 MB
第12章 决策树/12-4 基尼系数.mp4
69.8 MB
第14章 更多机器学习算法/14-1 学习scikit-learn文档.mp4
69.7 MB
第10章 评价分类结果/10-7.mp4
68.9 MB
第5章 线性回归法/5-1 简单线性回归.mp4
67.0 MB
第12章 决策树/12-5 CART与决策树中的超参数.mp4
64.1 MB
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习/1-3 课程所使用的主要技术栈.mp4
62.7 MB
第9章 逻辑回归/9-1 什么是逻辑回归.mp4
60.9 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-7 偏差方差平衡.mp4
60.6 MB
第12章 决策树/12-1.mp4
60.2 MB
第9章 逻辑回归/9-2 逻辑回归的损失函数.mp4
58.6 MB
第13章 集成学习和随机森林/13-1什么是集成学习.mp4
56.1 MB
第11章 支撑向量机 SVM/11-7.mp4
54.5 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-1 什么是PCA.mp4
53.6 MB
第11章 支撑向量机 SVM/11-2.mp4
53.6 MB
第12章 决策树/12-2 信息熵.mp4
50.9 MB
第6章 梯度下降法/6-1 什么是梯度下降法.mp4
46.3 MB
第5章 线性回归法/5-7 多元线性回归和正规方程解.mp4
46.2 MB
第11章 支撑向量机 SVM/11-6.mp4
42.0 MB
第11章 支撑向量机 SVM/11-3.mp4
41.6 MB
第10章 评价分类结果/10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4
40.2 MB
第11章 支撑向量机 SVM/11-1.mp4
40.1 MB
第12章 决策树/12-6.mp4
39.9 MB
第2章 机器学习基础/2-5 和机器学习相关的哲学思考.mp4
38.6 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-10 L1,L2和弹性网络.mp4
35.8 MB
第5章 线性回归法/5-2 最小二乘法.mp4
35.1 MB
第13章 集成学习和随机森林/13-3 Bagging和Pasting.mp4
35.1 MB
第2章 机器学习基础/2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习.mp4
35.1 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-9 更多有关k近邻算法的思考.mp4
34.6 MB
第12章 决策树/12-7.mp4
34.4 MB
第13章 集成学习和随机森林/13-4 oob(Out-of-Bag)和关于Bagging的更多讨论.mp4
33.4 MB
第10章 评价分类结果/10-2 精准率和召回率.mp4
31.0 MB
第13章 集成学习和随机森林/13-6 Ada Boosting和Gradient Boosting.mp4
30.1 MB
第13章 集成学习和随机森林/13-2 SoftVoting Classifier.mp4
29.7 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-2 使用梯度上升法求解PCA问题.mp4
28.7 MB
第13章 集成学习和随机森林/13-5 随机森林和Extra-Trees.mp4
27.2 MB
第6章 梯度下降法/6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4
26.0 MB
第13章 集成学习和随机森林/13-7 Stacking.mp4
12.1 MB
project/LinearRegression.py
4.3 kB
project/PCA.py
2.1 kB
project/kNN.py
2.0 kB
project/SimpleLinearRegression.py
1.6 kB
project/metrics.py
1.1 kB
project/preprocessing.py
1.0 kB
project/model_selection.py
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