小白零基础入门到实战 - 人工智能机器学习课程（资料完整）

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小白零基础入门到实战 - 人工智能机器学习课程（资料完整）



1 课程介绍_ok.mp4
2 Python 基本知识_ok.mp4
3 Windows 下安装 Anaconda_ok.mp4
4 虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4
5 虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4
6 Python 工作环境_ok.mp4
7 Python 基本语法_ok.mp4
8 Python 对象_ok.mp4
9 Python 流程控制_ok.mp4
10 函数的定义与使用_ok.mp4
10 函数的定义与使用_ok_ok.mp4
11 闭包和装饰器_ok.mp4
12 Python 的面向对象编程 1_ok.mp4
13 Python 的面向对象编程 2_ok.mp4
14 输入输出_ok.mp4
15 字符和编码_ok.mp4
16 正则表达式_ok.mp4
17 课程介绍_ok.mp4
18 Numpy 基础_ok.mp4
19 多维数组类型_ndarray_ok.mp4
20 创建 ndarray_ok.mp4
21 numpy 中的数据类型_ok.mp4
22 ndarray 的文件 IO_ok.mp4
23 操作多维数组 ndarray_ok.mp4
24 选择 ndarray 的元素_索引_ok.mp4
25 选择 ndarray 的元素_索引数组_ok.mp4
26 选择 ndarray 的元素_布尔数组_ok.mp4
27 改变 ndarray 的形状_ok.mp4
28 ndarray 的基本运算_ok.mp4
29 numpy 进阶_ok.mp4
30 广播_不同维度数组运算_ok.mp4
31 复制和视图_ok.mp4
32 附 1_Windows 下安装 Anaconda_ok.mp4
33 附 2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4
34 附 3_虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4
35 scipy 简介_ok.mp4
36 线性代数基础知识_向量_ok.mp4
37 线性代数基础知识_矩阵_ok.mp4
38 特征值和特征向量_ok.mp4
39 解线性方程组_ok.mp4
40 最小二乘法_ok.mp4
41 本章引言_ok.mp4
42 Pandas 安装 & 数据结构介绍_ok.mp4
43 Pandas 数据查看_ok.mp4
44 Pandas 数据选择_ok.mp4
45 Pandas 数据修改与基本运算 1_ok.mp4
46 Pandas 数据修改与基本运算 2_ok.mp4
47 Pandas 数据修改与基本运算 3_ok.mp4
48 Pandas 数据加载_ok.mp4
49 Pandas 多层索引_ok.mp4
50 Pandas 数据变形之关联_ok.mp4
51 Pandas 数据变形之分组与聚合_ok.mp4
52 Pandas 数据变形之数据重塑_ok.mp4
53 本章引言_ok.mp4
54 Matplotlib 主要绘图类型_上_ok.mp4
55 Matplotlib 主要绘图类型_下_ok.mp4
56 Matplotlib 主要绘图参数_ok.mp4
57 Matplotlib 主要绘图装饰函数_ok.mp4
58 Matplotlib 文字标注与注释_ok.mp4
59 Matplotlib 子图_ok.mp4
60 本章引言_ok.mp4
61 快速理解数据挖掘和机器学习_ok.mp4
62 数据挖掘的六大任务_ok.mp4
63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）_ok.mp4
64 预测模型的构建和应用流程_ok.mp4
65 机器学习算法及分类_ok.mp4
66 数据挖掘与数据仓库和 OLAP_ok.mp4
67 数据挖掘和机器学习的应用案例_ok.mp4
68 如何成为一名优秀的数据科学家_ok.mp4
69 本章引言_ok.mp4
70 认识数据_ok.mp4
71 描述性统计分析_ok.mp4
72 分类变量的分析方法_ok.mp4
73 连续变量的分析方法_ok.mp4
74 相关性分析_ok.mp4
75 基本空间与随机事件_ok.mp4
76 事件的关系与运算_ok.mp4
77 事件的概率_ok.mp4
78 随机变量的分布_ok.mp4
79 期望与方差_ok.mp4
80 联合分布_ok.mp4
81 条件分布与条件期望_ok.mp4
82 正态分布_ok.mp4
83 总体与样本_ok.mp4
84 样本均值与方差_ok.mp4
85 次序统计量与分位数_ok.mp4
86 矩法估计_ok.mp4
87 极大似然估计_ok.mp4
88 贝叶斯估计_ok.mp4
89 区间估计_ok.mp4
90 假设检验_ok.mp4
91 多元线性回归（上）_ok.mp4
92 多元线性回归（下）_ok.mp4
93 判别分析（上）_ok.mp4
94 判别分析（下）_ok.mp4
95 数据处理_ok.mp4
96 系统聚类法_ok.mp4
97 动态聚类法_ok.mp4
98 主成分分析_ok.mp4
99 样本主成分及其应用_ok.mp4
100 附 1-sclklt-learn 引导篇_ok.mp4
101 附 2-Oange 引导篇_ok.mp4
102 附 3-Xgboost 安装篇_ok.mp4
103 课程概述_ok.mp4
104 特征构造的常用方法_ok.mp4
105 用户 RFM 行为特征提取（代码演示）_ok.mp4
106 用户 RFM 行为特征提取_ok.mp4
107 特征转换之连续变量无量纲化_ok.mp4
108 特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4
109 连续变量特征转换（代码演示）_ok.mp4
110 特征转换之连续变量离散化_ok.mp4
111 类别变量编码（代码演示）_ok.mp4
112 特征转换之类别变量编码_ok.mp4
113 日期型变量处理（代码演示）_ok.mp4
114 特征转换之缺失值处理（代码演示）_ok.mp4
115 特征转换之缺失值处理_ok.mp4
116 特征转换之特征组合（代码演示）_ok.mp4
117 特征转换之特征组合_ok.mp4
118 数据降维概述_ok.mp4
119 数据降维之主成分分析（PCA）_ok.mp4
120 数据降维之主成分分析（PCA 代码演示）_ok.mp4
121 数据降维之线性判别分析法（LDA）_ok.mp4
121 数据降维之线性判别分析法（LDA）~1_ok.mp4
122 数据降维之线性判别分析法（LDA 代码演示）_ok.mp4
123 特征选择概述_ok.mp4
124 单特征重要性评估_ok.mp4
125 单特征重要性评估（代码演示）_ok.mp4
126 课程总结_ok.mp4
127 本章引言_ok.mp4
128 构建你的第一个简单分类模型_ok.mp4
129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示_ok.mp4
130 用测试集对模型进行交叉验证_ok.mp4
131 尝试其他的分类算法_ok.mp4
132 准备一个更好的训练集_ok.mp4
133 将多个模型的预测结果融合起来_ok.mp4
134 模型优化的三个要素_ok.mp4
135 本章引言_ok.mp4
136 偏差与方差_过拟合与欠拟合_ok.mp4
137 通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4
138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4
139 模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4
140 模型交叉验证方法之 k 折交叉验证_ok.mp4
141 模型评估指标之准确率和召回率_ok.mp4
142 模型评估指标之收益曲线_ok.mp4
143 模型评估指标之 ROC 与 AUC_ok.mp4
144 模型评估指标之 KS 值_ok.mp4
145 本章引言_ok.mp4
146 什么是逻辑回归_ok.mp4
147 逻辑回归模型参数求解_ok.mp4
148 逻辑回归模型正则化方法_ok.mp4
149 逻辑回归代码示例_ok.mp4
150 逻辑回归模型结果解释_ok.mp4
151 逻辑回归模型自动化调参_ok.mp4
152 逻辑回归的多分类问题_ok.mp4
153 类别型特征变量转换_ok.mp4
154 连续型特征变量转换_ok.mp4
155 特征变量的组合_ok.mp4
156 预测概率转换为分数_ok.mp4
157 本章总结_ok.mp4
158 本章引言_ok.mp4
159 什么是 K 近邻_ok.mp4
160 K 近邻之距离度量_ok.mp4
161 K 近邻算法基本原理_ok.mp4
162 K 近邻算法代码演示_ok.mp4
163 K 近邻参数优化_ok.mp4
164 特征标准化和转换_ok.mp4
165 K 近邻总结_ok.mp4
166 本章引言_ok.mp4
167 什么是决策树_ok.mp4
168 决策树属性分裂基本概念_ok.mp4
169 决策树节点不纯度_ok.mp4
170 决策树最佳分裂_ok.mp4
171 决策树算法对比_ok.mp4
172 决策树剪枝_ok.mp4
173 决策树代码演示_ok.mp4
174 决策树参数调优_ok.mp4
175 决策树总结_ok.mp4
176 本章引言_ok.mp4
177 什么是支持向量机_ok.mp4
178 支持向量机算法基本原理_ok.mp4
179 支持向量机代码演示_ok.mp4
180 支持向量机参数优化_ok.mp4
181 支持向量机总结_ok.mp4
182 本章引言_ok.mp4
183 贝叶斯公式_ok.mp4
184 朴素贝叶斯分类原理_ok.mp4
185 朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4
186 朴素贝叶斯总结_ok.mp4
187 课程概述_ok.mp4
188 相关和回归_ok.mp4
189 一元线性回归模型_ok.mp4
190 最小二乘法_ok.mp4
191 一元线性回归 excel 操作_ok.mp4
192 一元线性回归 python 操作_ok.mp4
193 课程总结_ok.mp4
194 多元线性回归模型_ok.mp4
195 多重共线性概念_ok.mp4
196 逐步回归方法_ok.mp4
197 过拟合与正则化_ok.mp4
198 多元线性回归 excel 操作_ok.mp4
199 多元线性回归 python 操作_ok.mp4
200 非线性回归简介_ok.mp4
201 非线性回归在 Excel 中的操作_ok.mp4
202 非线性回归在 python 的操作_ok.mp4
203 回归模型常用评估指标_ok.mp4
204 回归树（CART）基本原理_ok.mp4
205 回归树代码演示_ok.mp4
206 课程概述_ok.mp4
207 什么是聚类分析_ok.mp4
208 相似度与距离度量_ok.mp4
209 聚类之 K 均值算法_ok.mp4
210 K 均值算法代码演示_ok.mp4
211 K 均值算法调参_ok.mp4
212 聚类模型评估指标_ok.mp4
213 聚类分析总结_ok.mp4
214 什么是关联规则_ok.mp4
215 关联规则 Apriori 算法_ok.mp4
216 关联规则的 lift 指标_ok.mp4
217 关联规则的理解与应用_ok.mp4
218 关联规则代码演示_ok.mp4
219 关联规则总结_ok.mp4
220 课程总结_ok.mp4
221 什么是推荐系统_ok.mp4
222 基于 Item 的协同过滤算法_ok.mp4
223 基于 User 的协同过滤算法_ok.mp4
224 SVD 矩阵分解算法_ok.mp4
225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型_ok.mp4
226 机器学习经典案例：KNN 算法实现手写字体识别_ok.mp4
226 机器学习经典案例：KNN 算法实现手写字体识别～1_ok.mp4
227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统_ok.mp4
228 课程概述_ok.mp4
229 模型融合基本概念_ok.mp4
230 Voting 和 Averaging 融合_ok.mp4
231 Bagging 融合_ok.mp4
232 Boosting 融合_ok.mp4
233 随机森林算法基本原理_ok.mp4
234 随机森林算法（分类）代码演示_ok.mp4
235 随机森林算法（回归）代码演示_ok.mp4
236 Adaboost 算法基本原理_ok.mp4
237 Adaboost 算法（分类）代码演示_ok.mp4
238 Adaboost 算法（回归）代码演示_ok.mp4
239 GBDT 算法基本原理_ok.mp4
240 GBDT 算法（分类）代码演示_ok.mp4
241 GBDT 算法（回归）代码演示_ok.mp4
242 Xgboost 基本介绍_ok.mp4
243 Xgboost 算法（分类）代码演示_ok.mp4
244 Xgboost 算法（回归）代码演示_ok.mp4
245 课程总结_ok.mp4
246 文本分析的基本概念_ok.mp4
247 文本特征表示方法（词袋模型）_ok.mp4
248 TF-IDF 算法_ok.mp4
249 词表征方法（词向量）_ok.mp4
250 神经网络与深度学习_ok.mp4
251 卷积神经网络 CNN 介绍_ok.mp4
252 循环神经网络 RNN 介绍_ok.mp4
253 深度学习的应用场景_ok.mp4
254 背景与部分原理_ok.mp4
255 模型原理_ok.mp4
256 数据_ok.mp4
257 代码_ok.mp4
258 总结_ok.mp4
259 项目概述_ok.mp4
260 数据观察_ok.mp4
261 基于 item 的协同过滤推荐_ok.mp4
262 基于 user 的协同过滤推荐_ok.mp4
263 基于 SVD 的协同过滤推荐_ok.mp4
264 项目概述_ok.mp4
265 opencv 的安装及使用_ok.mp4
266 图像特征_颜色直方图_ok.mp4
267 用随机森林构建图像分类模型_ok.mp4
268 对新图片进行分类预测_ok.mp4
269 项目概述_ok.mp4
270 对文档进行分词_ok.mp4
271 用 TFIDF 和词袋表示文档特征_ok.mp4
272 用 word2vec 词向量表示文档特征_ok.mp4
273 训练文档分类模型_ok.mp4
274 模型效果的评估_ok.mp4
275 对新文档进行分类预测_ok.mp4
276 预测房价项目概述_ok.mp4
277 数据理解和整体探索_ok.mp4
278 数据清洗_ok.mp4
279 特征转换、衍生、组合_ok.mp4
280 特征筛选_ok.mp4
281 模型训练_ok.mp4
282 对新数据进行预测_ok.mp4
283 项目概述_ok.mp4
284 从交易数据中提取 RFM 特征_ok.mp4
285 客户 RFM 分析_ok.mp4
286 响应预测模型训练和选择_ok.mp4
287 模型部署和应用_ok.mp4
288 项目概述_ok.mp4
289 CT 图像的预处理技术_ok.mp4
290 图像数据的增强 (augmentation)_ok.mp4
291 训练图像分割模型_ok.mp4
292 训练三维卷积神经网络_ok.mp4
293 模型串联 + 项目总结_ok.mp4



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