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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

发布时间： 2024-12-11 14:16:36

文件大小： 共计 120 个文件 ，合计: 3.1GB

发布者： 恬静西红柿七

资源来源： 夸克网盘夸克网盘

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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 1.5GB

01-1课程内容和理念.mp4 01-1课程内容和理念.mp4 60.9MB

13-5降维任务代码实现.mp4 13-5降维任务代码实现.mp4 23.6MB

03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 16.0MB

02-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 02-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 35.3MB

05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 21.6MB

12-3k-means和分层聚类.mp4 12-3k-means和分层聚类.mp4 22.8MB

13-4PCA算法代码实现.mp4 13-4PCA算法代码实现.mp4 15.2MB

03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 23.0MB

09-1本章总览.mp4 09-1本章总览.mp4 35.6MB

08-6神经网络简单代码实现.mp4 08-6神经网络简单代码实现.mp4 28.9MB

13-1本章总览.mp4 13-1本章总览.mp4 17.3MB

14-1本章总览.mp4 14-1本章总览.mp4 14.0MB

03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 15.5MB

05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 18.0MB

09-4SVM软间隔.mp4 09-4SVM软间隔.mp4 25.5MB

04-7特征归一化.mp4 04-7特征归一化.mp4 27.8MB

03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 19.8MB

13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 28.4MB

15-1本章总览.mp4 15-1本章总览.mp4 8.5MB

13-3PCA求解算法.mp4 13-3PCA求解算法.mp4 21.6MB

14-3EM算法参数估计.mp4 14-3EM算法参数估计.mp4 20.4MB

12-5聚类评估代码实现.mp4 12-5聚类评估代码实现.mp4 20.3MB

15-5如何深入研究机器学习.mp4 15-5如何深入研究机器学习.mp4 11.5MB

15-3房价预测.mp4 15-3房价预测.mp4 67.2MB

03-3Anaconda命令行操作.mp4 03-3Anaconda命令行操作.mp4 18.9MB

14-2概率图模型核心思想和原理.mp4 14-2概率图模型核心思想和原理.mp4 52.8MB

13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 13.8MB

15-2泰坦尼克生还预测.mp4 15-2泰坦尼克生还预测.mp4 62.0MB

13-2PCA核心思想和原理.mp4 13-2PCA核心思想和原理.mp4 25.4MB

12-1本章总览.mp4 12-1本章总览.mp4 9.9MB

12-4聚类算法代码实现.mp4 12-4聚类算法代码实现.mp4 21.9MB

10-3朴素贝叶斯分类.mp4 10-3朴素贝叶斯分类.mp4 20.3MB

08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 20.2MB

11-5并行策略：随机森林.mp4 11-5并行策略：随机森林.mp4 17.6MB

05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 29.1MB

09-2SVM核心思想和原理.mp4 09-2SVM核心思想和原理.mp4 15.7MB

08-8模型选择.mp4 08-8模型选择.mp4 39.7MB

08-5梯度下降优化算法.mp4 08-5梯度下降优化算法.mp4 36.8MB

09-7SVM核函数.mp4 09-7SVM核函数.mp4 21.9MB

09-3硬间隔SVM.mp4 09-3硬间隔SVM.mp4 33.1MB

11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 24.9MB

06-13评价指标：ROC曲线.mp4 06-13评价指标：ROC曲线.mp4 33.8MB

11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 38.8MB

11-1本章总览.mp4 11-1本章总览.mp4 14.6MB

05-2线性回归核心思想和原理.mp4 05-2线性回归核心思想和原理.mp4 40.3MB

10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 25.5MB

12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 16.3MB

10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 32.0MB

06-3梯度下降.mp4 06-3梯度下降.mp4 35.7MB

09-9SVM回归任务代码实现.mp4 09-9SVM回归任务代码实现.mp4 14.3MB

10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 27.2MB

11-3集成学习代码实现.mp4 11-3集成学习代码实现.mp4 24.4MB

11-6串行策略：Boosting.mp4 11-6串行策略：Boosting.mp4 27.4MB

09-8非线性SVM代码实现.mp4 09-8非线性SVM代码实现.mp4 22.9MB

06-5过拟合与欠拟合.mp4 06-5过拟合与欠拟合.mp4 25.1MB

09-6非线性SVM：核技巧.mp4 09-6非线性SVM：核技巧.mp4 35.3MB

11-7结合策略：Stacking方法.mp4 11-7结合策略：Stacking方法.mp4 13.3MB

06-4决策边界.mp4 06-4决策边界.mp4 25.3MB

05-4线性回归代码实现.mp4 05-4线性回归代码实现.mp4 28.0MB

13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 9.5MB

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