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  • python3机器学习

    python3机器学习 最后编辑:2023-11-26
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    课程目录

    /2-113-python3机器学习/
    │├─1-1 什么是机器学习.mp4 113.9MB
    │├─1-2 课程涵盖的内容和理念.mp4 90.2MB
    │├─1-3 课程所使用的主要技术栈.mp4 59.8MB
    │├─2-1 机器学习世界的数据.mp4 84.3MB
    │├─2-2 机器学习的主要任务.mp4 126.5MB
    │├─2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习.mp4 93.6MB
    │├─2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习.mp4 33.4MB
    │├─2-5 和机器学习相关的哲学思考.mp4 36.8MB
    │├─3-1 jupyter notebook基础.mp4 169.2MB
    │├─3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4 190.7MB
    │├─3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4 153.5MB
    │├─3-12 数据加载和简单的数据探索.mp4 112.9MB
    │├─3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4 189.5MB
    │├─3-3 Numpy数据基础.mp4 68.2MB
    │├─3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4 188.1MB
    │├─3-5 Numpy数组的基本操作.mp4 119.1MB
    │├─3-6 Numpy数组的合并与分割.mp4 156.5MB
    │├─3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 206MB
    │├─3-8 Numpy中的聚合运算.mp4 107.9MB
    │├─3-9 Numpy中的arg运算.mp4 95.4MB
    │├─4-1 k近邻算法基础.mp4 136.8MB
    │├─4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装.mp4 206.3MB
    │├─4-3 训练数据集,测试数据集.mp4 213.3MB
    │├─4-4 分类准确度.mp4 174.8MB
    │├─4-5 超参数.mp4 207.2MB
    │├─4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4 168.1MB
    │├─4-7 数据归一化.mp4 105.9MB
    │├─4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4 185.3MB
    │├─4-9 更多有关k近邻算法的思考.mp4 33MB
    │├─5-1 简单线性回归.mp4 63.9MB
    │├─5-10 线性回归的可解性和更多思考.mp4 86.8MB
    │├─5-2 最小二乘法.mp4 33.5MB
    │├─5-3 简单线性回归的实现.mp4 130.4MB
    │├─5-4 向量化.mp4 105.4MB
    │├─5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4 183.3MB
    │├─5-6 最好的衡量线性回归法的指标 R Squared.mp4 109.9MB
    │├─5-7 多元线性回归和正规方程解.mp4 44MB
    │├─5-8 实现多元线性回归.mp4 118.7MB
    │├─5-9 使用scikit-learn解决回归问题.mp4 118.2MB
    │├─6-1 什么是梯度下降法.mp4 44.2MB
    │├─6-2 模拟实现梯度下降法.mp4 185.4MB
    │├─6-3 线性回归中的梯度下降法.mp4 70.4MB
    │├─6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 136.9MB
    │├─6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 203.3MB
    │├─6-6 随机梯度下降法.mp4 160.2MB
    │├─6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4 132.4MB
    │├─6-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4 113.1MB
    │├─6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 24.8MB
    │├─7-1 什么是PCA.mp4 51.1MB
    │├─7-2 使用梯度上升法求解PCA问题.mp4 27.4MB
    │├─7-3 求数据的主成分PCA.mp4 178.6MB
    │├─7-4 求数据的前n个主成分.mp4 125.3MB
    │├─7-5 高维数据映射为低维数据.mp4 168.6MB
    │├─7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 172.4MB
    │├─7-7 试手MNIST数据集.mp4 112.9MB
    │├─7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 99.2MB
    │├─7-9 人脸识别与特征脸.mp4 131.9MB
    │├─8-1 什么是多项式回归.mp4 75.1MB
    │├─8-10 L1,L2和弹性网络.mp4 34.2MB
    │├─8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline.mp4 146.5MB
    │├─8-3 过拟合与前拟合.mp4 131.7MB
    │├─8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 144.4MB
    │├─8-5 学习曲线.mp4 134.3MB
    │├─8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 222.6MB
    │├─8-7 偏差方差平衡.mp4 57.8MB
    │├─8-8 模型泛化与岭回归.mp4 180.3MB
    │├─8-9 LASSO.mp4 115.1MB
    │├─9-1 什么是逻辑回归.mp4 58MB
    │├─9-2 逻辑回归的损失函数.mp4 55.9MB
    │├─9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4 80.3MB
    │├─9-4 实现逻辑回归算法.mp4 123.4MB
    │├─9-5 决策边界.mp4 193.5MB
    │├─9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4 137.4MB
    │├─9-7 scikit-learn中的逻辑回归.mp4 167.1MB
    │├─9-8 OvR与OvO.mp4 124.9MB
    │├─project (1).zip 5.6KB

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    • 2023-11-26Hi,初次和大家见面了,请多关照!

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