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193025_【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

193025_【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

发布时间： 2025-09-07 14:57:57

文件大小： 共计 221 个文件 ，合计: 15.6GB

发布者： 意志定的狐狸13

资源来源： 夸克网盘夸克网盘

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193025_【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程 193025_【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程 2.7GB

第27章 EM算法 第27章 EM算法 195.3MB

125、EM算法要解决的问题.mp4 125、EM算法要解决的问题.mp4 36.3MB

127、EM算法求解实例.mp4 127、EM算法求解实例.mp4 68.3MB

128、Jensen不等式.mp4 128、Jensen不等式.mp4 37.6MB

129、GMM模型.mp4 129、GMM模型.mp4 32.0MB

126、隐变量问题.mp4 126、隐变量问题.mp4 21.0MB

第7章 线性回归算法 第7章 线性回归算法 197.9MB

041、线性回归算法概述.mp4 041、线性回归算法概述.mp4 50.9MB

042、误差项分析.mp4 042、误差项分析.mp4 45.0MB

045、线性回归求解.mp4 045、线性回归求解.mp4 38.1MB

044、目标函数推导.mp4 044、目标函数推导.mp4 32.4MB

043、似然函数求解.mp4 043、似然函数求解.mp4 31.4MB

第17章 Python文本数据分析 第17章 Python文本数据分析 296.3MB

091、TF-IDF关键词提取.mp4 091、TF-IDF关键词提取.mp4 66.5MB

089、相似度计算.mp4 089、相似度计算.mp4 34.1MB

092、LDA建模.mp4 092、LDA建模.mp4 43.4MB

088、文本分析与关键词提取.mp4 088、文本分析与关键词提取.mp4 32.6MB

093、基于贝叶斯算法的新闻分类.mp4 093、基于贝叶斯算法的新闻分类.mp4 70.8MB

090、新闻数据与任务简介.mp4 090、新闻数据与任务简介.mp4 48.9MB

第19章 SVM调参实例 第19章 SVM调参实例 157.0MB

102、Sklearn求解支持向量机.mp4 102、Sklearn求解支持向量机.mp4 69.7MB

103、SVM参数调节.mp4 103、SVM参数调节.mp4 87.3MB

第5章 可视化库Matplotlib 第5章 可视化库Matplotlib 284.5MB

029、条形图与散点图.mp4 029、条形图与散点图.mp4 66.6MB

027、折线图绘制.mp4 027、折线图绘制.mp4 50.1MB

028、子图操作.mp4 028、子图操作.mp4 74.3MB

030、柱形图与盒形.mp4 030、柱形图与盒形.mp4 58.1MB

031、绘图细节设置.mp4 031、绘图细节设置.mp4 35.4MB

第32章 Xgboost集成算法 第32章 Xgboost集成算法 244.8MB

156、Xgboost目标函数推导.mp4 156、Xgboost目标函数推导.mp4 32.5MB

154、集成算法思想.mp4 154、集成算法思想.mp4 14.2MB

160、Adaboost算法概述.mp4 160、Adaboost算法概述.mp4 42.2MB

158、Xgboost安装.mp4 158、Xgboost安装.mp4 18.4MB

157、Xgboost求解实例.mp4 157、Xgboost求解实例.mp4 40.3MB

155、Xgboost基本原理.mp4 155、Xgboost基本原理.mp4 26.5MB

159、Xgboost实例演示.mp4 159、Xgboost实例演示.mp4 70.7MB

第28章 GMM聚类实践 第28章 GMM聚类实践 121.2MB

130、GMM实例.mp4 130、GMM实例.mp4 68.1MB

131、GMM聚类.mp4 131、GMM聚类.mp4 53.2MB

第21章 降维算法：线性判别分析 第21章 降维算法：线性判别分析 134.7MB

110、线性判别分析求解.mp4 110、线性判别分析求解.mp4 45.2MB

109、线性判别分析要优化的目标.mp4 109、线性判别分析要优化的目标.mp4 42.7MB

108、线性判别分析要解决的问题.mp4 108、线性判别分析要解决的问题.mp4 46.8MB

第34章 推荐系统实战 第34章 推荐系统实战 317.8MB

172、使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4 172、使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4 46.3MB

171、得出商品推荐结果.mp4 171、得出商品推荐结果.mp4 50.3MB

170、Surprise库使用方法.mp4 170、Surprise库使用方法.mp4 46.4MB

173、模型架构.mp4 173、模型架构.mp4 52.9MB

175、训练网络模型.mp4 175、训练网络模型.mp4 47.1MB

169、Surprise库与数据简介.mp4 169、Surprise库与数据简介.mp4 31.5MB

174、损失函数定义.mp4 174、损失函数定义.mp4 43.3MB

第25章 聚类算法-DBSCAN 第25章 聚类算法-DBSCAN 185.2MB

121、DBSCAN工作流程.mp4 121、DBSCAN工作流程.mp4 65.7MB

122、DBSCAN迭代可视化展示.mp4 122、DBSCAN迭代可视化展示.mp4 50.0MB

120、DBSCAN聚类算法.mp4 120、DBSCAN聚类算法.mp4 69.5MB

第16 章贝叶斯算法 第16 章贝叶斯算法 167.9MB

083、贝叶斯算法概述.mp4 083、贝叶斯算法概述.mp4 18.9MB

085、贝叶斯拼写纠错实例.mp4 085、贝叶斯拼写纠错实例.mp4 30.7MB

084、贝叶斯推导实例.mp4 084、贝叶斯推导实例.mp4 20.2MB

086、垃圾邮件过滤实例.mp4 086、垃圾邮件过滤实例.mp4 38.3MB

087、贝叶斯实现拼写检查器.mp4 087、贝叶斯实现拼写检查器.mp4 59.7MB

第37章 时间序列-ARIMA模型 第37章 时间序列-ARIMA模型 200.9MB

191、ARIMA模型.mp4 191、ARIMA模型.mp4 26.2MB

190、数据平稳性与差分法.mp4 190、数据平稳性与差分法.mp4 40.2MB

192、相关函数评估方法.mp4 192、相关函数评估方法.mp4 41.3MB

193、建立AIRMA模型.mp4 193、建立AIRMA模型.mp4 32.4MB

194、参数选择.mp4 194、参数选择.mp4 60.8MB

第31章 Mnist手写字体与验证码识别 第31章 Mnist手写字体与验证码识别 240.6MB

148、Pooling层原理与参数.mp4 148、Pooling层原理与参数.mp4 40.2MB

149、卷积网络参数配置.mp4 149、卷积网络参数配置.mp4 41.0MB

152、验证码识别任务概述.mp4 152、验证码识别任务概述.mp4 52.9MB

147、Tensorflow构造卷积神经网络参数.mp4 147、Tensorflow构造卷积神经网络参数.mp4 50.2MB

151、CNN在mnist数据集上的效果.mp4 151、CNN在mnist数据集上的效果.mp4 56.3MB

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