rk0191-mksz-0169-Python3入门机器学习_经典算法与应用
——/mksz-0169-Python3入门机器学习_经典算法与应用/├──第01章 欢迎来到Python3玩转机器学习
| ├──1-1 什么是机器学习.mp465.58M
| ├──1-2课程涵盖的内容和理念.mp442.64M
| └──1-3课程所使用的技术栈.mp456.89M
├──第02章 机器学习基础
| ├──2-1 机器学习的数据.mp448.90M
| ├──2-2 机器学习的主要任务.mp458.97M
| ├──2-3 监督学习、非监督学习....mp447.35M
| ├──2-4 批量、在线学习、参数、非参数学习.mp424.84M
| ├──2-5 哲学思考.mp424.97M
| └──2-6 课程使用环境搭建.mp491.78M
├──第03章 Jupyter Notebook ,numpy
| ├──3-1 Jupyter Notebook基础.mp482.05M
| ├──3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4103.36M
| ├──3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4101.25M
| ├──3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp473.13M
| ├──3-2Jupter Notebook 中的魔法命令.mp4103.49M
| ├──3-3 Numpy 数据基础.mp439.05M
| ├──3-4 创建Numpy 数据和矩阵.mp4103.14M
| ├──3-5 Numpy数组和矩阵的基本操作.mp466.29M
| ├──3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割.mp481.22M
| ├──3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4120.38M
| ├──3-8 Numpy 中的聚合运算.mp472.34M
| └──3-9 Numpy中的arg运算.mp450.83M
├──第04章 最基础的分类算法
| ├──4-1 K近邻算法.mp474.44M
| ├──4-2 scikit-learn机器学习算法封装.mp4145.12M
| ├──4-3 训练数据集.mp4122.47M
| ├──4-4 分类准确度.mp4130.51M
| ├──4-5 超参数.mp492.30M
| ├──4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4131.02M
| ├──4-7 数据归一化.mp456.81M
| ├──4-8 Scikit-learn中的Scaler.mp4115.75M
| └──4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp422.66M
├──第05章 线性回归法
| ├──5-1 简单线性回归.mp443.75M
| ├──5-10 线性回归的可解释性.mp461.85M
| ├──5-2 最小乘法.mp424.65M
| ├──5-3 简单线性回归的实现.mp475.69M
| ├──5-4 衡量线性回归的指标.mp456.59M
| ├──5-5 R Squared.mp490.33M
| ├──5-6 最好的衡量线性回归法的指标.mp456.12M
| ├──5-7多元线性回归和正规方程解.mp433.28M
| ├──5-8 实现多元线性回归.mp478.59M
| └──5-9 使用Scilit-learn解决回归问题.mp482.34M
├──第06章 梯度下降法
| ├──6-1 什么是梯度下降法.mp433.49M
| ├──6-2线性回归中的梯度下降法.mp4109.29M
| ├──6-3实现线性回归中的梯度下降法.mp435.27M
| ├──6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp484.18M
| ├──6-5 梯度下降法的向量化.mp4108.59M
| ├──6-6 随机梯度下降法.mp477.40M
| ├──6-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4130.65M
| ├──6-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp459.09M
| └──6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp418.08M
├──第07章 PCA与梯度上升法
| ├──7-1 什么是PCA.mp437.78M
| ├──7-2 求数据的主成分PCA问题.mp420.17M
| ├──7-3 求数据的主成分.mp496.85M
| ├──7-4 高维数据映射为低维数据（）.mp473.25M
| ├──7-5 高纬数据映射为低纬数据.mp492.26M
| ├──7-6 scikit-learn中的PCA.mp4111.24M
| ├──7-7 试手MNIST数据集.mp461.85M
| ├──7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp467.71M
| └──7-9 人脸识别与特征脸.mp469.10M
├──第08章 多项式回归与模型泛化
| ├──8-1 什么是多项式回归.mp453.41M
| ├──8-10 L1，L2弹性网络.mp426.47M
| ├──8-2 scikit-learn 中的多项式回归.mp480.46M
| ├──8-3 过拟合与欠拟合.mp4109.96M
| ├──8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4103.78M
| ├──8-5 学习曲线.mp479.53M
| ├──8-6 验证数据集与交叉验证.mp4132.98M
| ├──8-7 偏差方差平衡.mp435.51M
| ├──8-8 模型泛化与岭回归.mp4106.05M
| └──8-9 LASSO.mp469.89M
├──第09章 逻辑回归
| ├──9-1 什么是逻辑回归.mp437.33M
| ├──9-2 逻辑回归的损失函数.mp436.88M
| ├──9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp448.94M
| ├──9-4 实现逻辑回归算法.mp4141.51M
| ├──9-5 决策边界.mp498.85M
| ├──9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp472.41M
| ├──9-7 scikt-learn中的逻辑回归.mp485.09M
| └──9-8 OvR与OvO.mp465.86M
├──第10章 评价分类结果
| ├──10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp432.12M
| ├──10-2 准确率和召回率.mp427.28M
| ├──10-3 现实混淆矩阵.mp487.66M
| ├──10-4 F1 Score.mp461.67M
| ├──10-5 准确率和召回率的平衡.mp479.09M
| ├──10-6 准确率召回率曲线.mp491.92M
| ├──10-7 ROC曲线.mp458.24M
| └──10-8 多分类问题中的混淆矩阵.mp478.56M
├──第11章 支撑向量机SVM
| ├──11-1 什么是SVM.mp431.40M
| ├──11-2 svm背后的最优化问题.mp444.39M
| ├──11-3 Soft Margin SVM.mp435.41M
| ├──11-4 Scikit-learn 中的SVM.mp489.58M
| ├──11-5 SVM中使用多项式特征和核函数.mp461.53M
| ├──11-6 什么是核函数.mp436.60M
| ├──11-7RBF核函数.mp446.77M
| ├──11-8 RBF核函数中的gamma.mp457.67M
| └──11-9 SVM思想解决回归问题.mp436.03M
├──第12章 决策树
| ├──12-1 什么是决策树.mp438.37M
| ├──12-2 信息熵.mp439.82M
| ├──12-3 - 12-5.mp4252.76M
| └──12-6 - 12-7 .mp451.70M
├──第13章 集成学习和随机森林
| └──13章.mp4419.11M
├──第14章 更多机器学习算法
| └──14章 学习scikit-learn文档，大家加油！.mp4160.37M
├──github地址.txt0.07kb
├──ISLR Seventh Printing.pdf10.64M
├──Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf3.57M
└──project.zip124.81kb
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