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5积分B站 - 机器学习必修课：经典AI算法与编程实战 瞿炜2.55GB
01-1课程内容和理念.mp460.86MB01-2初识机器学习.mp436.89MB01-3课程使用的技术栈.mp437.01MB02-1本章总览.mp47.86MB02-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp435.28MB02-3研究哪些问题：分类、回归等.mp439.98MB02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp429.27MB02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp435.12MB03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp49.16MB03-2Anaconda图形化操作.mp415.87MB03-3Anaconda命令行操作.mp418.94MB03-4JupyterNotebook基础使用.mp419.82MB03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp414.99MB03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp415.47MB03-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp436.91MB03-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp416.82MB03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp418.71MB03-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp432.97MB03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp416.03MB03-12Numpy数组arg运算和排序.mp418.39MB03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp423.67MB03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp422.99MB04-1本章总览.mp412.11MB04-2KNN算法核心思想和原理.mp439.42MB04-3KNN分类任务代码实现.mp432.76MB04-4数据集划分：训练集与预测集.mp431.74MB04-5模型评价.mp433.82MB04-6超参数.mp430.33MB04-7特征归一化.mp427.78MB04-8KNN回归任务代码实现.mp429.45MB04-9KNN优缺点和适用条件.mp420.86MB05-1本章总览.mp414.52MB05-2线性回归核心思想和原理.mp440.35MB05-3逻辑回归核心思想和原理.mp425.37MB05-4线性回归代码实现.mp427.96MB05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp429.13MB05-6多项式回归代码实现.mp419.65MB05-7逻辑回归算法.mp421.81MB05-8线性逻辑回归代码实现.mp428.49MB05-9多分类策略.mp48.68MB05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp418.03MB05-11线性算法优缺点和适用条件.mp421.56MB06-1本章总览.mp430.55MB06-2损失函数.mp439.35MB06-3梯度下降.mp435.66MB06-4决策边界.mp425.28MB06-5过拟合与欠拟合.mp425.13MB06-6学习曲线.mp426.73MB06-7交叉验证.mp423.9MB06-8模型误差.mp442.8MB06-9正则化.mp445.01MB06-10LASSO和岭回归代码实现.mp423.94MB06-11模型泛化.mp424.56MB06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp436.52MB06-13评价指标：ROC曲线.mp433.8MB07-1本章总览.mp414.39MB07-2决策树核心思想和原理.mp422.73MB07-3信息熵.mp439.7MB07-4决策树分类任务代码实现.mp438.72MB07-5基尼系数.mp419.63MB07-6决策树剪枝.mp425.97MB07-7决策树回归任务代码实现.mp412.6MB07-8决策树优缺点和适用条件.mp416.52MB08-1本章总览.mp426.78MB08-2神经网络核心思想和原理.mp456.43MB08-3激活函数.mp436.11MB08-4正向传播与反向传播.mp423.42MB08-5梯度下降优化算法.mp436.83MB08-6神经网络简单代码实现.mp428.88MB08-7梯度消失和梯度爆炸.mp428.5MB08-8模型选择.mp439.68MB08-9神经网络优缺点和适用条件.mp420.2MB09-1本章总览.mp435.65MB09-2SVM核心思想和原理.mp415.71MB09-3硬间隔SVM.mp433.05MB09-4SVM软间隔.mp425.49MB09-5线性SVM分类任务代码实现.mp417.88MB09-6非线性SVM：核技巧.mp435.3MB09-7SVM核函数.mp421.91MB09-8非线性SVM代码实现.mp422.93MB09-9SVM回归任务代码实现.mp414.35MB09-10SVM优缺点和适用条件.mp411.32MB10-1本章总览.mp422.39MB10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp431.95MB10-3朴素贝叶斯分类.mp420.3MB10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp427.24MB10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp423.65MB10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp425.46MB11-1本章总览.mp414.58MB11-2集成学习核心思想和原理.mp419.98MB11-3集成学习代码实现.mp424.36MB11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp438.79MB11-5并行策略：随机森林.mp417.55MB11-6串行策略：Boosting.mp427.39MB11-7结合策略：Stacking方法.mp413.32MB11-8集成学习优缺点和适用条件.mp424.86MB12-1本章总览.mp49.93MB12-2聚类算法核心思想和原理.mp416.26MB12-3k-means和分层聚类.mp422.78MB12-4聚类算法代码实现.mp421.93MB网站声明：
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