瞿炜老师精讲完结版120节【机器学习必修课：经典算法与Python实战】视频课程无课件

目录

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
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素引.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
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件,mp4
05-1-5-1本章总览.mp4
05-2-5-2线性回归核心思想和原理,mp4
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理,mp4
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
05-5-5-5模型评价:MSE、RMSE、MAE和R方.mp4
05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4
…
12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件,mp4
13-1-13-1本章总览,mp4
13-2-13-2PCA核心思想和原理,mp4
13-3-13-3PCA求解算法,mp4
13-4-13-4PCA算法代码实现.mp4
13-5-13-5降维任务代码实现.mp4
13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用,mp4
13-7-13-7PCA在人脸识别中的应用,mp4
13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件,mp4
14-1-14-1本章总览.mp4
14-2-14-2概率图模型核心思想和原理,mp4
14-3-14-3EM算法参数估计,mp4
14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4
14-5-14-5概率图模型优缺点和适用条件,mp4
15-1-15-1本章总览,mp4
15-2-15-2泰坦尼克生还预测,mp4
15-3-15-3房价预测.mp4
15-4-15-4交易反欺诈代码实现,mp4
15-5-15-5如何深入研究机器学习.mp4