机器学习必修课:经典AI算法与编程实战

机器学习必修课:经典AI算法与编程实战资源介绍:

机器学习必修课:经典AI算法与编程实战

机器学习必修课:经典AI算法与编程实战封面图

课程包含百张AI知识点脑图和最优学习路径,带您掌握AI经典算法基本原理,掌握算法代码实现与项目实战经验

资源目录:

机器学习必修课:经典算法与Python实战
├─ 01.1-1课程内容和理念_ev.mp4
├─ 02.1-2-初识机器学习_ev.mp4
├─ 03.1-3-课程使用的技术栈_ev.mp4
├─ 04.2-1本章总览_ev.mp4
├─ 05.2-2-数据长什么样:常见数据集、典型实例、如何使用_ev.mp4
├─ 06.2-3-研究哪些问题:分类、回归等_ev.mp4
├─ 07.2-4-如何分门别类:监督、无监督、强化学习等_ev.mp4
├─ 08.2-5-机器学习的七大常见误区和局限_ev.mp4
├─ 09.3-1本章总览:相互关系与学习路线_ev.mp4
├─ 10.3-2-Anaconda图形化操作_ev.mp4
├─ 100.12-4-聚类算法代码实现_ev.mp4
├─ 101.12-5-聚类评估代码实现_ev.mp4
├─ 102.12-6-聚类算法优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 103.13-1-本章总览_ev.mp4
├─ 104.13-2-PCA核心思想和原理_ev.mp4
├─ 105.13-3-PCA求解算法_ev.mp4
├─ 106.13-4-PCA算法代码实现_ev.mp4
├─ 107.13-5-降维任务代码实现_ev.mp4
├─ 108.13-6-PCA在数据降噪中的应用_ev.mp4
├─ 109.13-7-PCA在人脸识别中的应用_ev.mp4
├─ 11.3-3-Anaconda命令行操作_ev.mp4
├─ 110.13-8-主成分分析优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 111.14-1-本章总览_ev.mp4
├─ 112.14-2-概率图模型核心思想和原理_ev.mp4
├─ 113.14-3-EM算法参数估计_ev.mp4
├─ 114.14-4-隐马尔可夫模型代码实现_ev.mp4
├─ 115.14-5-概率图模型优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 116.15-1-本章总览_ev.mp4
├─ 117.15-2-泰坦尼克生还预测_ev.mp4
├─ 118.15-3-房价预测_ev.mp4
├─ 119.15-4-交易反欺诈代码实现_ev.mp4
├─ 12.3-4-JupyterNotebook基础使用_ev.mp4
├─ 120.15-5-如何深入研究机器学习_ev.mp4
├─ 13.3-5-JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令_ev.mp4
├─ 14.3-6-Numpy基础:安装与性能对比_ev.mp4
├─ 15.3-7-Numpy数组创建:特定数组、等差数组、随机数组_ev.mp4
├─ 16.3-8-Numpy数组基础索引:索引和切片_ev.mp4
├─ 17.3-9-Numpy非常重要的数组合并与拆分操作_ev.mp4
├─ 18.3-10-Numpy数组矩阵运算:一元运算、二元运算与矩阵运算_ev.mp4
├─ 19.3-11-Numpy数组统计运算:常用的都在这儿了_ev.mp4
├─ 20.3-12-Numpy数组arg运算和排序_ev.mp4
├─ 21.3-13-Numpy数组神奇索引和布尔索引_ev.mp4
├─ 22.3-14-Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置_ev.mp4
├─ 23.4-1本章总览_ev.mp4
├─ 24.4-2-KNN算法核心思想和原理_ev.mp4
├─ 25.4-3-KNN分类任务代码实现_ev.mp4
├─ 26.4-4-数据集划分:训练集与预测集_ev.mp4
├─ 27.4-5-模型评价_ev.mp4
├─ 28.4-6-超参数_ev.mp4
├─ 29.4-7-特征归一化_ev.mp4
├─ 30.4-8-KNN回归任务代码实现_ev.mp4
├─ 31.4-9-KNN优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 32.5-1-本章总览_ev.mp4
├─ 33.5-2-线性回归核心思想和原理_ev.mp4
├─ 34.5-3-逻辑回归核心思想和原理_ev.mp4
├─ 35.5-4-线性回归代码实现_ev.mp4
├─ 36.5-5-模型评价:MSE、RMSE、MAE和R方_ev.mp4
├─ 37.5-6多项式回归代码实现_ev.mp4
├─ 38.5-7-逻辑回归算法_ev.mp4
├─ 39.5-8-线性逻辑回归代码实现_ev.mp4
├─ 40.5-9多分类策略_ev.mp4
├─ 41.5-10-复杂逻辑回归及代码实现_ev.mp4
├─ 42.5-11-线性算法优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 43.6-1-本章总览_ev.mp4
├─ 44.6-2-损失函数_ev.mp4
├─ 45.6-3-梯度下降_ev.mp4
├─ 46.6-4-决策边界_ev.mp4
├─ 47.6-5-过拟合与欠拟合_ev.mp4
├─ 48.6-6-学习曲线_ev.mp4
├─ 49.6-7-交叉验证_ev.mp4
├─ 50.6-8-模型误差_ev.mp4
├─ 51.6-9-正则化_ev.mp4
├─ 52.6-10-LASSO和岭回归代码实现_ev.mp4
├─ 53.6-11-模型泛化_ev.mp4
├─ 54.6-12-评价指标:混淆矩阵、精准率和召回率_ev.mp4
├─ 55.6-13-评价指标:ROC曲线_ev.mp4
├─ 56.7-1-本章总览_ev.mp4
├─ 57.7-2-决策树核心思想和原理_ev.mp4
├─ 58.7-3-信息熵_ev.mp4
├─ 59.7-4-决策树分类任务代码实现_ev.mp4
├─ 60.7-5-基尼系数_ev.mp4
├─ 61.7-6-决策树剪枝_ev.mp4
├─ 62.7-7-决策树回归任务代码实现_ev.mp4
├─ 63.7-8-决策树优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 64.8-1-本章总览_ev.mp4
├─ 65.8-2-神经网络核心思想和原理_ev.mp4
├─ 66.8-3-激活函数_ev.mp4
├─ 67.8-4-正向传播与反向传播_ev.mp4
├─ 68.8-5-梯度下降优化算法_ev.mp4
├─ 69.8-6-神经网络简单代码实现_ev.mp4
├─ 70.8-7-梯度消失和梯度爆炸_ev.mp4
├─ 71.8-8-模型选择_ev.mp4
├─ 72.8-9-神经网络优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 73.9-1-本章总览_ev.mp4
├─ 74.9-2-SVM核心思想和原理_ev.mp4
├─ 75.9-3-硬间隔SVM_ev.mp4
├─ 76.9-4-SVM软间隔_ev.mp4
├─ 77.9-5-线性SVM分类任务代码实现_ev.mp4
├─ 78.9-6-非线性SVM:核技巧_ev.mp4
├─ 79.9-7-SVM核函数_ev.mp4
├─ 80.9-8-非线性SVM代码实现_ev.mp4
├─ 81.9-9-SVM回归任务代码实现_ev.mp4
├─ 82.9-10-SVM优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 83.10-1-本章总览_ev.mp4
├─ 84.10-2-贝叶斯方法核心思想和原理_ev.mp4
├─ 85.10-3-朴素贝叶斯分类_ev.mp4
├─ 86.10-4-朴素贝叶斯的代码实现_ev.mp4
├─ 87.10-5-多项式朴素贝叶斯代码实现_ev.mp4
├─ 88.10-6-贝叶斯方法优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 89.11-1-本章总览_ev.mp4
├─ 90.11-2-集成学习核心思想和原理_ev.mp4
├─ 91.11-3-集成学习代码实现_ev.mp4
├─ 92.11-4-并行策略:Bagging、OOB等方法_ev.mp4
├─ 93.11-5-并行策略:随机森林_ev.mp4
├─ 94.11-6-串行策略:Boosting_ev.mp4
├─ 95.11-7-结合策略:Stacking方法_ev.mp4
├─ 96.11-8-集成学习优缺点和适用条件_ev.mp4
├─ 97.12-1-本章总览_ev.mp4
├─ 98.12-2-聚类算法核心思想和原理_ev.mp4
└─ 99.12-3-k-means和分层聚类_ev.mp4
此隐藏内容仅限VIP查看升级VIP

免责声明: 1、本站信息来自网络,版权争议与本站无关 2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与本站享有帖子相关版权 3、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和本站的同意 4、本帖部分内容转载自其它媒体,但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责 5、用户所发布的一切软件的解密分析文章仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。 6、您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。 7、请支持正版软件、得到更好的正版服务。 8、如有侵权请立即告知本站(邮箱:1807388100@qq.com,备用QQ:1807388100),本站将及时予与删除 9、本站所发布的一切破解补丁、注册机和注册信息及软件的解密分析文章和视频仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。本站信息来自网络,版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序,请支持正版软件,购买注册,得到更好的正版服务。如有侵权请邮件与我们联系处理。

独角兽资源站 python 机器学习必修课:经典AI算法与编程实战 https://www.itdjs.com/6822/html

发表评论
暂无评论
  • 0 +

    资源总数

  • 0 +

    今日发布

  • 0 +

    本周发布

  • 0 +

    运行天数

你的前景,远超我们想象