fxw0184-mksz169 - Python3入门机器学习 经典算法与应用

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mksz169 - Python3入门机器学习 经典算法与应用



——/mksz169 - Python3入门机器学习 经典算法与应用/
├──第10章 评价分类结果  
|   ├──10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4  32.12M
|   ├──10-2 准确率和召回率.mp4  27.28M
|   ├──10-3 现实混淆矩阵.mp4  87.66M
|   ├──10-4 F1 Score.mp4  61.67M
|   ├──10-5 准确率和召回率的平衡.mp4  79.09M
|   ├──10-6 准确率召回率曲线.mp4  91.92M
|   ├──10-7 ROC曲线.mp4  58.24M
|   └──10-8 多分类问题中的混淆矩阵.mp4  78.56M
├──第11章 支撑向量机SVM  
|   ├──11-1 什么是SVM.mp4  31.40M
|   ├──11-2 svm背后的最优化问题.mp4  44.39M
|   ├──11-3 Soft Margin SVM.mp4  35.41M
|   ├──11-4 Scikit-learn 中的SVM.mp4  89.58M
|   ├──11-5 SVM中使用多项式特征和核函数.mp4  61.53M
|   ├──11-6 什么是核函数.mp4  36.60M
|   ├──11-7RBF核函数.mp4  46.77M
|   ├──11-8 RBF核函数中的gamma.mp4  57.67M
|   └──11-9 SVM思想解决回归问题.mp4  36.03M
├──第12章 决策树  
|   ├──12-1 什么是决策树.mp4  38.37M
|   ├──12-2 信息熵.mp4  39.82M
|   ├──12-3 - 12-5.mp4  252.76M
|   └──12-6 - 12-7 .mp4  51.70M
├──第13章 集成学习和随机森林  
|   └──13章.mp4  419.11M
├──第14章 更多机器学习算法  
|   └──14章 学习scikit-learn文档，大家加油！.mp4  160.37M
├──第1章 欢迎来到Python3玩转机器学习  
|   ├──1-1 什么是机器学习.mp4  55.66M
|   ├──1-2课程涵盖的内容和理念.mp4  42.64M
|   └──1-3课程所使用的技术栈.mp4  56.89M
├──第2章 机器学习基础  
|   ├──2-1 机器学习的数据.mp4  48.34M
|   ├──2-2 机器学习的主要任务.mp4  58.97M
|   ├──2-3 监督学习、非监督学习....mp4  47.35M
|   ├──2-4 批量、在线学习、参数、非参数学习.mp4  24.84M
|   ├──2-5 哲学思考.mp4  24.97M
|   └──2-6 课程使用环境搭建.mp4  91.78M
├──第3章 Jupyter Notebook ,numpy  
|   ├──3-1 Jupyter Notebook基础.mp4  88.54M
|   ├──3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4  103.36M
|   ├──3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4  101.25M
|   ├──3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp4  73.13M
|   ├──3-2Jupter Notebook 中的魔法命令.mp4  103.49M
|   ├──3-3 Numpy 数据基础.mp4  39.05M
|   ├──3-4 创建Numpy 数据和矩阵.mp4  103.14M
|   ├──3-5 Numpy数组和矩阵的基本操作.mp4  66.29M
|   ├──3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割.mp4  81.22M
|   ├──3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4  120.38M
|   ├──3-8 Numpy 中的聚合运算.mp4  72.34M
|   └──3-9 Numpy中的arg运算.mp4  50.83M
├──第4章 最基础的分类算法  
|   ├──4-1 K近邻算法.mp4  74.44M
|   ├──4-2 scikit-learn机器学习算法封装.mp4  145.12M
|   ├──4-3 训练数据集.mp4  122.47M
|   ├──4-4 分类准确度.mp4  130.51M
|   ├──4-5 超参数.mp4  92.30M
|   ├──4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4  131.02M
|   ├──4-7 数据归一化.mp4  56.81M
|   ├──4-8 Scikit-learn中的Scaler.mp4  115.75M
|   └──4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4  22.66M
├──第5章 线性回归法  
|   ├──5-1 简单线性回归.mp4  43.75M
|   ├──5-10 线性回归的可解释性.mp4  61.85M
|   ├──5-2 最小乘法.mp4  24.65M
|   ├──5-3 简单线性回归的实现.mp4  75.69M
|   ├──5-4 衡量线性回归的指标.mp4  56.59M
|   ├──5-5 R Squared.mp4  90.33M
|   ├──5-6 最好的衡量线性回归法的指标.mp4  56.12M
|   ├──5-7多元线性回归和正规方程解.mp4  33.28M
|   ├──5-8 实现多元线性回归.mp4  78.59M
|   └──5-9 使用Scilit-learn解决回归问题.mp4  82.34M
├──第6章 梯度下降法  
|   ├──6-1 什么是梯度下降法.mp4  33.49M
|   ├──6-2线性回归中的梯度下降法.mp4  109.29M
|   ├──6-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4  35.27M
|   ├──6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4  84.18M
|   ├──6-5 梯度下降法的向量化.mp4  108.59M
|   ├──6-6 随机梯度下降法.mp4  77.40M
|   ├──6-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4  130.65M
|   ├──6-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4  59.09M
|   └──6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4  18.08M
├──第7章 PCA与梯度上升法  
|   ├──7-1 什么是PCA.mp4  37.78M
|   ├──7-2 求数据的主成分PCA问题.mp4  20.17M
|   ├──7-3 求数据的主成分.mp4  96.85M
|   ├──7-4 高维数据映射为低维数据（）.mp4  73.25M
|   ├──7-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4  92.26M
|   ├──7-6 scikit-learn中的PCA.mp4  111.24M
|   ├──7-7 试手MNIST数据集.mp4  61.85M
|   ├──7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4  67.71M
|   └──7-9 人脸识别与特征脸.mp4  69.10M
├──第8章 多项式回归与模型泛化  
|   ├──8-1 什么是多项式回归.mp4  53.41M
|   ├──8-10 L1，L2弹性网络.mp4  26.47M
|   ├──8-2 scikit-learn 中的多项式回归.mp4  80.46M
|   ├──8-3 过拟合与欠拟合.mp4  109.96M
|   ├──8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4  103.78M
|   ├──8-5 学习曲线.mp4  79.53M
|   ├──8-6 验证数据集与交叉验证.mp4  132.98M
|   ├──8-7 偏差方差平衡.mp4  35.51M
|   ├──8-8 模型泛化与岭回归.mp4  106.05M
|   └──8-9 LASSO.mp4  69.89M
├──第9章 逻辑回归  
|   ├──9-1 什么是逻辑回归.mp4  37.33M
|   ├──9-2 逻辑回归的损失函数.mp4  36.88M
|   ├──9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4  48.94M
|   ├──9-4 实现逻辑回归算法.mp4  141.51M
|   ├──9-5 决策边界.mp4  98.85M
|   ├──9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4  72.41M
|   ├──9-7 scikt-learn中的逻辑回归.mp4  85.09M
|   └──9-8 OvR与OvO.mp4  65.86M
├──github地址.txt  0.07kb
├──ISLR Seventh Printing.pdf  10.64M
├──Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf  3.57M
└──project .zip  5.55kb




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