HM-人工智能机器学习系统班【VIP】
——/L4：人工智能机器学习系统班/
├──0-代码
| ├──第1-3章：Python基础
| | └──Python基础代码.zip174.65kb
| ├──第10章：Ricequant回测选股分析实战
| | └──1_simple_demo.txt2.13kb
| ├──第12章：因子策略选股实例
| | └──2_因子策略.txt2.72kb
| ├──第14章：因子打分选股实战
| | └──3_因子打分选股.txt3.29kb
| ├──第17章：fbprophet时间序列预测神器
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──data
| | ├──images
| | ├──__pycache__
| | ├──1-Stocker Analysis .ipynb798.35kb
| | ├──2-Stocker Prediction.ipynb1.06M
| | └──stocker.py40.72kb
| ├──第19章：Matplotlib工具包实战
| | └──Matplotlib绘图.zip3.69M
| ├──第20章：Seaborn
| | ├──4-REG.ipynb771.56kb
| | ├──5-category.ipynb658.21kb
| | ├──6-FacetGrid.ipynb839.22kb
| | ├──7-Heatmap.ipynb326.68kb
| | ├──f1.png141.53kb
| | ├──iris.data4.59kb
| | ├──Seaborn-1Style.ipynb1.54M
| | ├──Seaborn-2Color.ipynb169.10kb
| | ├──Seaborn-3Var.ipynb315.82kb
| | └──Untitled.ipynb489.91kb
| ├──第4章：Numpy
| | └──numpy代码.zip16.79kb
| ├──第5章：Pandas
| | └──tushare工具包.zip3.89kb
| ├──第11章：因子数据预处理.zip876.33kb
| ├──第13章：因子分析实战.zip1.20M
| ├──第15章：基于回归的策略分析.zip935.39kb
| ├──第16章：聚类与统计策略分析.zip1004.71kb
| ├──第18章：深度学习时间序列预测.zip14.02M
| ├──第6章：金融时间序列分析.zip588.16kb
| ├──第7章：双均线交易策略实例.zip747.87kb
| ├──第8章：策略评估指标.zip363.20kb
| └──第9章：量化交易解读.zip165.93kb
├──1-Al课程所需安装软件教程
| ├──1.AI课程所需安装软件教程.mp416.18M
| ├──2.Python环境安装和搭建.mp448.10M
| ├──3.Anaconda基础讲解和使用的教程.mp444.39M
| ├──4.Pytorch (CPU版本安装).mp410.86M
| └──5.PyCharm安装和配置.mp416.95M
├──2-Python快速入门
| ├──1.Python环境配置.mp467.89M
| ├──10.Python循环.mp437.76M
| ├──11.函数定义.mp445.75M
| ├──12.模块与包.mp443.34M
| ├──13.异常处理模块.mp462.95M
| ├──14.文件操作.mp438.76M
| ├──15.类的基本定义.mp442.11M
| ├──16.类的属性操作.mp440.53M
| ├──17.时间操作.mp423.91M
| ├──18.Python练习题-1.mp437.44M
| ├──19.Python练习题-2.mp458.22M
| ├──2.anaconda环境安装和搭建.mp447.53M
| ├──3.Python简介.mp451.47M
| ├──4.Python数据类型.mp426.53M
| ├──5.Python列表.mp440.68M
| ├──6.Python元组.mp421.42M
| ├──7.Python集合.mp431.32M
| ├──8.Python字典.mp431.10M
| └──9.Python条件判断.mp417.50M
├──3-Python数据科学必备工具包实战
| ├──1.科学计算库-Numpy
| | ├──1-Numpy概述.mp428.24M
| | ├──10-四则运算.mp428.09M
| | ├──11-随机模块.mp448.38M
| | ├──12-文件读写.mp421.35M
| | ├──13-数组保存.mp439.25M
| | ├──14-练习题-1.mp429.02M
| | ├──15-练习题-2.mp440.39M
| | ├──16-练习题-3.mp456.12M
| | ├──2-Array数组.mp430.05M
| | ├──3-数组结构.mp458.10M
| | ├──4-数组类型.mp419.58M
| | ├──5-数值运算.mp441.87M
| | ├──6-排序操作.mp436.56M
| | ├──7-数组形状操作.mp450.89M
| | ├──8-数组生成函数.mp440.27M
| | └──9-常用生成函数.mp424.54M
| ├──2.数据分析处理库-Pandas
| | ├──1-Pandas概述.mp432.21M
| | ├──10-数据透视表.mp441.49M
| | ├──11-时间操作.mp437.35M
| | ├──12-时间序列操作.mp426.49M
| | ├──13-Pandas常用操作.mp448.13M
| | ├──14-Pandas常用操作2.mp442.98M
| | ├──15-Groupby操作延伸.mp464.63M
| | ├──16-字符串操作.mp430.46M
| | ├──17-索引进阶.mp435.07M
| | ├──18-Pandas绘图操作.mp453.90M
| | ├──19-大数据处理技巧.mp498.27M
| | ├──2-Pandas基本操作.mp435.93M
| | ├──3-Pandas索引.mp433.83M
| | ├──4-groupby操作.mp433.30M
| | ├──5-数值运算.mp443.27M
| | ├──6-对象操作.mp438.62M
| | ├──7-对象操作2.mp439.53M
| | ├──8-merge操作.mp441.50M
| | └──9-显示设置.mp422.24M
| ├──3.可视化库-Matplotlib
| | ├──1-Matplotlib概述.mp438.82M
| | ├──10-绘图细节设置2.mp442.75M
| | ├──11-直方图与散点图.mp456.65M
| | ├──12-3D图绘制.mp467.11M
| | ├──13-pie图.mp446.46M
| | ├──14-子图布局.mp433.64M
| | ├──15-结合pandas与sklearn.mp445.88M
| | ├──2-子图与标注.mp470.33M
| | ├──3-风格设置.mp416.35M
| | ├──4-条形图.mp442.48M
| | ├──5-条形图细节.mp445.67M
| | ├──6-条形图外观.mp446.34M
| | ├──7-盒图绘制.mp427.47M
| | ├──8-盒图细节.mp445.15M
| | └──9-绘图细节设置.mp443.86M
| └──4.可视化库-Seaborn
| | ├──0-课程简介.mp47.84M
| | ├──1-整体布局风格设置.mp427.55M
| | ├──10-Facetgrid绘制多变量.mp419.46M
| | ├──11-热度图绘制.mp448.80M
| | ├──2-风格细节设置.mp415.69M
| | ├──3-调色板.mp432.95M
| | ├──4-调色板颜色设置.mp424.71M
| | ├──5-单变量分析绘图.mp431.93M
| | ├──6-回归分析绘图.mp427.65M
| | ├──7-多变量分析绘图.mp434.83M
| | ├──8-分类属性绘图.mp432.47M
| | └──9-Facetgrid使用方法.mp427.60M
├──4-人工智能-必备数学课程
| ├──1.高等数学基础
| | ├──1-函数.mp411.78M
| | ├──2-极限.mp415.89M
| | ├──3-无穷小与无穷大.mp414.66M
| | ├──4-连续性与导数.mp420.51M
| | ├──5-偏导数.mp415.77M
| | ├──6-方向导数.mp419.38M
| | └──7-梯度.mp430.69M
| ├──10.熵与激活函数
| | ├──1-熵的概念.mp410.27M
| | ├──2-熵的大小意味着什么.mp437.50M
| | ├──3-激活函数.mp413.83M
| | └──4-激活函数的问题.mp421.60M
| ├──11.回归分析
| | ├──1-回归分析概述.mp421.71M
| | ├──10-高阶与分类变量实例.mp434.55M
| | ├──11-案例：汽车价格预测任务概述.mp428.93M
| | ├──12-案例：缺失值填充.mp438.19M
| | ├──13-案例：特征相关性.mp461.62M
| | ├──14-案例：预处理问题.mp419.60M
| | ├──15-案例：回归求解.mp443.16M
| | ├──2-回归方程定义.mp410.94M
| | ├──3-误差项的定义.mp419.01M
| | ├──4-最小二乘法推导与求解.mp426.60M
| | ├──5-回归方程求解小例子.mp416.71M
| | ├──6-回归直线拟合优度.mp426.61M
| | ├──7-多元与曲线回归问题.mp421.52M
| | ├──8-Python工具包介绍.mp417.41M
| | └──9-statsmodels回归分析.mp424.76M
| ├──12.假设检验
| | ├──1-假设检验基本思想.mp436.14M
| | ├──10-Python假设检验实例.mp456.00M
| | ├──11-Python卡方检验实例.mp425.54M
| | ├──2-左右侧检验与双侧检验.mp448.93M
| | ├──3-Z检验基本原理.mp419.37M
| | ├──4-Z检验实例.mp461.04M
| | ├──5-T检验基本原理.mp457.82M
| | ├──6-T检验实例.mp424.38M
| | ├──7-T检验应用条件.mp428.74M
| | ├──8-卡方检验.mp454.03M
| | └──9-假设检验中的两类错误.mp451.01M
| ├──13.相关分析
| | ├──1-相关分析概述.mp429.95M
| | ├──2-皮尔森相关系数.mp425.70M
| | ├──3-计算与检验.mp466.12M
| | ├──4-斯皮尔曼等级相关.mp455.36M
| | ├──5-肯德尔系数.mp430.48M
| | ├──6-质量相关分析.mp450.69M
| | └──7-偏相关与复相关.mp438.27M
| ├──14.方差分析
| | ├──1-方差分析概述.mp420.47M
| | ├──2-方差的比较.mp446.85M
| | ├──3-方差分析计算方法.mp460.66M
| | ├──4-方差分析中的多重比较.mp430.53M
| | ├──5-多因素方差分析.mp445.47M
| | └──6-Python方差分析实例.mp430.10M
| ├──15.聚类分析
| | ├──1-层次聚类概述.mp419.58M
| | ├──2-层次聚类流程.mp453.83M
| | ├──3-层次聚类实例.mp454.22M
| | ├──4-1-KMEANS算法概述.mp418.52M
| | ├──4-2-KMEANS工作流程.mp414.37M
| | ├──4-3-KMEANS迭代可视化展示.mp428.46M
| | ├──5-1-DBSCAN聚类算法.mp419.38M
| | ├──5-2-DBSCAN工作流程.mp428.04M
| | ├──5-3-DBSCAN可视化展示.mp421.06M
| | ├──6-1-多种聚类算法概述.mp46.96M
| | └──6-2-聚类案例实战.mp462.47M
| ├──16.贝叶斯分析
| | ├──1-贝叶斯分析概述.mp429.32M
| | ├──10-MCMC概述.mp448.27M
| | ├──11-PYMC3概述.mp426.70M
| | ├──12-模型诊断.mp442.31M
| | ├──13-模型决策.mp464.23M
| | ├──2-概率的解释.mp425.79M
| | ├──3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp424.63M
| | ├──4-贝叶斯算法概述.mp411.38M
| | ├──5-贝叶斯推导实例.mp411.97M
| | ├──6-贝叶斯拼写纠错实例.mp418.65M
| | ├──8-贝叶斯解释.mp443.61M
| | └──9-经典求解思路.mp435.12M
| ├──2.微积分
| | ├──1-微积分基本想法.mp414.18M
| | ├──2-微积分的解释.mp417.79M
| | ├──3-定积分.mp418.95M
| | ├──4-定积分性质.mp411.65M
| | └──5-牛顿-莱布尼茨公式.mp428.66M
| ├──3.泰勒公式与拉格朗日
| | ├──1-泰勒公式出发点.mp413.65M
| | ├──2-一点一世界.mp420.93M
| | ├──3-阶数的作用.mp418.54M
| | ├──4-阶乘的作用.mp415.07M
| | ├──5-拉格朗日乘子法.mp426.94M
| | └──6-求解拉格朗日乘子法.mp426.16M
| ├──4.线性代数基础
| | ├──1-行列式概述.mp412.66M
| | ├──2-矩阵与数据的关系.mp419.72M
| | ├──3-矩阵基本操作.mp426.52M
| | ├──4-矩阵的几种变换.mp412.15M
| | ├──5-矩阵的秩.mp429.87M
| | └──6-内积与正交.mp427.40M
| ├──5.特征值与矩阵分解
| | ├──1-特征值与特征向量.mp415.53M
| | ├──2-特征空间与应用.mp410.08M
| | ├──3-SVD要解决的问题.mp415.67M
| | ├──4-特征值分解.mp412.53M
| | └──5-SVD矩阵分解.mp430.87M
| ├──6.随机变量
| | ├──1-离散型随机变量.mp416.89M
| | ├──2-连续型随机变量.mp426.37M
| | ├──3-简单随机抽样.mp44.98M
| | ├──4-似然函数.mp416.80M
| | └──5-极大似然估计.mp424.07M
| ├──7.概率论基础
| | ├──1-概率与频率.mp415.06M
| | ├──10-期望求解.mp421.02M
| | ├──11-马尔科夫不等式.mp419.78M
| | ├──12-切比雪夫不等式.mp429.66M
| | ├──13-后验概率估计.mp422.98M
| | ├──14-贝叶斯拼写纠错实例.mp418.65M
| | ├──15-垃圾邮件过滤实例.mp422.90M
| | ├──2-古典概型.mp416.07M
| | ├──3-条件概率.mp420.17M
| | ├──4-条件概率小例子.mp415.77M
| | ├──5-独立性.mp418.73M
| | ├──6-二维离散型随机变量.mp419.68M
| | ├──7-二维连续型随机变量.mp414.42M
| | ├──8-边缘分布.mp425.11M
| | └──9-期望.mp410.96M
| ├──8.数据科学你得知道的几种分布
| | ├──1-正态分布.mp476.64M
| | ├──2-二项式分布.mp449.60M
| | ├──3-泊松分布.mp469.74M
| | ├──4-均匀分布.mp411.86M
| | ├──5-卡方分布.mp433.64M
| | └──6-beta分布.mp459.81M
| └──9.核函数变换
| | ├──1-核函数的目的.mp415.76M
| | ├──2-线性核函数.mp411.64M
| | ├──3-多项式核函数.mp49.27M
| | ├──4-核函数实例.mp424.57M
| | ├──5-高斯核函数.mp419.92M
| | └──6-参数的影响.mp421.02M
├──5-机器学习算法精讲及其案例应用
| ├──1.线性回归原理推导
| | ├──1-回归问题概述.mp420.04M
| | ├──2-误差项定义.mp427.03M
| | ├──3-独立同分布的意义.mp424.89M
| | ├──4-似然函数的作用.mp429.63M
| | ├──5-参数求解.mp431.35M
| | ├──6-梯度下降通俗解释.mp421.25M
| | ├──7-参数更新方法.mp425.31M
| | └──8-优化参数设置.mp427.28M
| ├──10.聚类算法实验分析
| | ├──1-Kmenas算法常用操作.mp442.17M
| | ├──10-半监督学习.mp448.10M
| | ├──11-DBSCAN算法.mp455.93M
| | ├──2-聚类结果展示.mp413.35M
| | ├──3-建模流程解读.mp430.37M
| | ├──4-不稳定结果.mp418.54M
| | ├──5-评估指标-Inertia.mp448.53M
| | ├──6-如何找到合适的K值.mp435.07M
| | ├──7-轮廓系数的作用.mp442.74M
| | ├──8-Kmenas算法存在的问题.mp434.73M
| | └──9-应用实例-图像分割.mp440.19M
| ├──11.决策树原理
| | ├──1-决策树算法概述.mp424.75M
| | ├──2-熵的作用.mp423.18M
| | ├──3-信息增益原理.mp430.77M
| | ├──4-决策树构造实例.mp425.55M
| | ├──5-信息增益率与gini系数.mp418.53M
| | ├──6-预剪枝方法.mp425.52M
| | ├──7-后剪枝方法.mp424.92M
| | └──8-回归问题解决.mp418.59M
| ├──12.决策树代码实现
| | ├──1-整体模块概述.mp411.87M
| | ├──2-递归生成树节点.mp428.21M
| | ├──3-整体框架逻辑.mp420.73M
| | ├──4-熵值计算.mp440.64M
| | ├──5-数据集切分.mp427.89M
| | ├──6-完成树模型构建.mp428.25M
| | └──7-测试算法效果.mp422.99M
| ├──13.决策树实验分析
| | ├──1-树模型可视化展示.mp422.29M
| | ├──2-决策边界展示分析.mp441.78M
| | ├──3-树模型预剪枝参数作用.mp427.67M
| | └──4-回归树模型.mp428.35M
| ├──14.集成算法原理
| | ├──1-随机森林算法原理.mp432.27M
| | ├──2-随机森林优势与特征重要性指标.mp426.43M
| | ├──3-提升算法概述.mp423.14M
| | └──4-stacking堆叠模型.mp420.25M
| ├──15.集成算法实验分析
| | ├──1-构建实验数据集.mp420.03M
| | ├──10-集成参数对比分析.mp485.77M
| | ├──11-模型提前停止策略.mp431.64M
| | ├──12-停止方案实施.mp448.87M
| | ├──13-堆叠模型.mp422.98M
| | ├──2-硬投票与软投票效果对比.mp469.35M
| | ├──3-Bagging策略效果.mp422.86M
| | ├──4-集成效果展示分析.mp425.24M
| | ├──5-OOB袋外数据的作用.mp48.05M
| | ├──6-特征重要性热度图展示.mp437.95M
| | ├──7-Adaboost算法概述.mp414.43M
| | ├──8-Adaboost决策边界效果.mp437.60M
| | └──9-GBDT提升算法流程.mp424.02M
| ├──16.支持向量机原理推导
| | ├──1-支持向量机要解决的问题.mp420.00M
| | ├──2-距离与数据定义.mp420.42M
| | ├──3-目标函数推导.mp426.21M
| | ├──4-拉格朗日乘子法求解.mp422.01M
| | ├──5-化简最终目标函数.mp416.86M
| | ├──6-求解决策方程.mp432.30M
| | ├──7-软间隔优化.mp436.10M
| | ├──8-核函数的作用.mp433.15M
| | └──9-知识点总结.mp426.27M
| ├──17.支持向量机实验分析
| | ├──1-支持向量机所能带来的效果.mp429.64M
| | ├──2-决策边界可视化展示.mp434.50M
| | ├──3-软间隔的作用.mp432.99M
| | ├──4-非线性SVM.mp422.88M
| | └──5-核函数的作用与效果.mp468.35M
| ├──18.神经网络算法原理
| | ├──1-深度学习要解决的问题.mp420.40M
| | ├──10-神经网络架构细节.mp437.48M
| | ├──11-神经元个数对结果的影响.mp458.66M
| | ├──12-正则化与激活函数.mp429.15M
| | ├──13-神经网络过拟合解决方法.mp440.51M
| | ├──2-深度学习应用领域.mp450.03M
| | ├──3-计算机视觉任务.mp417.88M
| | ├──4-视觉任务中遇到的问题.mp432.88M
| | ├──5-得分函数.mp418.91M
| | ├──6-损失函数的作用.mp431.08M
| | ├──7-前向传播整体流程.mp439.09M
| | ├──8-返向传播计算方法.mp425.66M
| | └──9-神经网络整体架构.mp430.53M
| ├──19.神经网络代码实现
| | ├──1-神经网络整体框架概述.mp422.18M
| | ├──10-完成全部迭代更新模块.mp466.21M
| | ├──11-手写字体识别数据集.mp440.13M
| | ├──12-算法代码错误修正.mp455.49M
| | ├──13-模型优化结果展示.mp454.74M
| | ├──14-测试效果可视化展示.mp463.15M
| | ├──2-参数初始化操作.mp442.95M
| | ├──3-矩阵向量转换.mp431.99M
| | ├──4-向量反变换.mp435.33M
| | ├──5-完成前向传播模块.mp436.36M
| | ├──6-损失函数定义.mp435.93M
| | ├──7-准备反向传播迭代.mp430.19M
| | ├──8-差异项计算.mp440.26M
| | └──9-逐层计算.mp438.90M
| ├──2.线性回归代码实现
| | ├──1-线性回归整体模块概述.mp414.74M
| | ├──10-非线性回归.mp449.83M
| | ├──2-初始化步骤.mp424.50M
| | ├──3-实现梯度下降优化模块.mp440.15M
| | ├──4-损失与预测模块.mp447.36M
| | ├──5-数据与标签定义.mp444.48M
| | ├──6-训练线性回归模型.mp445.27M
| | ├──7-得到线性回归方程.mp436.19M
| | ├──8-整体流程debug解读.mp434.44M
| | └──9-多特征回归模型.mp462.77M
| ├──20.贝叶斯算法原理
| | ├──1-贝叶斯要解决的问题.mp414.38M
| | ├──2-贝叶斯公式推导.mp419.54M
| | ├──3-垃圾邮件过滤实例.mp422.90M
| | └──4-拼写纠错实例.mp433.09M
| ├──21.贝叶斯代码实现
| | ├──1-朴素贝叶斯算法整体框架.mp418.32M
| | ├──2-邮件数据读取.mp416.37M
| | ├──3-预料表与特征向量构建.mp434.36M
| | ├──4-分类别统计词频.mp432.10M
| | ├──5-贝叶斯公式对数变换.mp429.75M
| | └──6-完成预测模块.mp435.31M
| ├──22.关联规则实战分析
| | ├──1-关联规则概述.mp421.62M
| | ├──2-支持度与置信度.mp432.92M
| | ├──3-提升度的作用.mp440.97M
| | ├──4-Python实战关联规则.mp434.04M
| | ├──5-数据集制作.mp432.78M
| | └──6-电影数据集题材关联分析.mp457.10M
| ├──23.关联规则代码实现
| | ├──1-Apripri算法整体流程.mp433.47M
| | ├──2-数据集demo.mp412.11M
| | ├──3-扫描模块.mp423.57M
| | ├──4-拼接模块.mp421.60M
| | ├──5-挖掘频繁项集.mp426.48M
| | ├──6-规则生成模块.mp426.11M
| | ├──7-完成全部算法流程.mp430.17M
| | └──8-规则结果展示.mp429.22M
| ├──24.词向量word2vec通俗解读
| | ├──1-词向量模型通俗解释.mp421.74M
| | ├──2-模型整体框架.mp427.60M
| | ├──3-训练数据构建.mp415.87M
| | ├──4-CBOW与Skip-gram模型.mp423.86M
| | └──5-负采样方案.mp429.54M
| ├──25.代码实现word2vec词向量模型
| | ├──1-数据与任务流程.mp445.71M
| | ├──2-数据清洗.mp427.63M
| | ├──3-batch数据制作.mp451.57M
| | ├──4-网络训练.mp449.14M
| | └──5-可视化展示.mp449.63M
| ├──26.线性判别分析降维算法原理解读
| | ├──1-线性判别分析要解决的问题.mp420.32M
| | ├──2-线性判别分析要优化的目标.mp419.47M
| | ├──3-线性判别分析求解.mp420.06M
| | ├──4-实现线性判别分析进行降维任务.mp432.54M
| | └──5-求解得出降维结果.mp420.46M
| ├──27.主成分分析降维算法原理解读
| | ├──1-PCA基本概念.mp448.27M
| | ├──2-方差与协方差.mp425.82M
| | ├──3-PCA结果推导.mp434.36M
| | └──4-PCA降维实例.mp453.24M
| ├──28.隐马尔科夫模型
| | ├──1-马尔科夫模型.mp417.52M
| | ├──10-维特比算法.mp443.14M
| | ├──2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp418.75M
| | ├──3-组成与要解决的问题.mp414.87M
| | ├──4-暴力求解方法.mp428.03M
| | ├──5-复杂度计算.mp415.30M
| | ├──6-前向算法.mp436.18M
| | ├──7-前向算法求解实例.mp433.39M
| | ├──8-Baum-Welch算法.mp426.89M
| | └──9-参数求解.mp417.25M
| ├──29.HMM应用实例
| | ├──1-hmmlearn工具包.mp419.58M
| | ├──2-工具包使用方法.mp455.64M
| | ├──3-中文分词任务.mp413.46M
| | └──4-实现中文分词.mp435.81M
| ├──3.模型评估方法
| | ├──1-Sklearn工具包简介.mp436.91M
| | ├──2-数据集切分.mp426.24M
| | ├──3-交叉验证的作用.mp447.61M
| | ├──4-交叉验证实验分析.mp465.28M
| | ├──5-混淆矩阵.mp424.21M
| | ├──6-评估指标对比分析.mp452.89M
| | ├──7-阈值对结果的影响.mp445.09M
| | └──8-ROC曲线.mp431.84M
| ├──4.线性回归实验分析
| | ├──1-实验目标分析.mp420.94M
| | ├──10-模型复杂度.mp442.89M
| | ├──11-样本数量对结果的影响.mp461.27M
| | ├──12-正则化的作用.mp434.34M
| | ├──13-岭回归与lasso.mp452.40M
| | ├──14-实验总结.mp456.84M
| | ├──2-参数直接求解方法.mp425.08M
| | ├──3-预处理对结果的影响.mp455.53M
| | ├──4-梯度下降模块.mp421.08M
| | ├──5-学习率对结果的影响.mp432.85M
| | ├──6-随机梯度下降得到的效果.mp445.01M
| | ├──7-MiniBatch方法.mp431.70M
| | ├──8-不同策略效果对比.mp433.65M
| | └──9-多项式回归.mp438.17M
| ├──5.逻辑回归算法解读
| | ├──1-逻辑回归算法原理.mp423.45M
| | └──2-化简与求解.mp429.95M
| ├──6.逻辑回归代码实现
| | ├──1-多分类逻辑回归整体思路.mp420.99M
| | ├──10-准备测试数据.mp441.32M
| | ├──11-决策边界绘制.mp456.29M
| | ├──12-非线性决策边界.mp422.91M
| | ├──2-训练模块功能.mp443.34M
| | ├──3-完成预测模块.mp437.10M
| | ├──4-优化目标定义.mp438.49M
| | ├──5-迭代优化参数.mp450.28M
| | ├──6-梯度计算.mp449.06M
| | ├──7-得出最终结果.mp455.89M
| | ├──8-鸢尾花数据集多分类任务.mp427.79M
| | └──9-训练多分类模型.mp448.22M
| ├──7.逻辑回归实验分析
| | ├──1-逻辑回归实验概述.mp452.54M
| | ├──2-概率结果随特征数值的变化.mp419.90M
| | ├──3-可视化展示.mp425.14M
| | ├──4-坐标棋盘制作.mp438.75M
| | ├──5-分类决策边界展示分析.mp461.87M
| | └──6-多分类-softmax.mp461.29M
| ├──8.聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
| | ├──1-KMEANS算法概述.mp418.52M
| | ├──2-KMEANS工作流程.mp414.37M
| | ├──3-KMEANS迭代可视化展示.mp428.46M
| | ├──4-DBSCAN聚类算法.mp419.38M
| | ├──5-DBSCAN工作流程.mp428.04M
| | └──6-DBSCAN可视化展示.mp421.06M
| └──9.Kmeans代码实现
| | ├──1-Kmeans算法模块概述.mp410.12M
| | ├──2-计算得到簇中心点.mp424.56M
| | ├──3-样本点归属划分.mp426.25M
| | ├──4-算法迭代更新.mp428.30M
| | ├──5-鸢尾花数据集聚类任务.mp432.74M
| | └──6-聚类效果展示.mp452.99M
├──6-机器学习算法建模实战项目
| ├──1.项目实战-交易数据异常检测
| | ├──1-任务目标解读.mp436.46M
| | ├──10-混淆矩阵评估分析.mp454.87M
| | ├──11-测试集遇到的问题.mp423.83M
| | ├──12-阈值对结果的影响.mp437.99M
| | ├──13-SMOTE样本生成策略.mp428.62M
| | ├──14-过采样效果与项目总结.mp442.76M
| | ├──2-项目挑战与解决方案制定.mp448.92M
| | ├──3-数据标准化处理.mp450.45M
| | ├──4-下采样数据集制作.mp424.08M
| | ├──5-交叉验证.mp427.47M
| | ├──6-数据集切分.mp423.90M
| | ├──7-模型评估方法与召回率.mp433.69M
| | ├──8-正则化惩罚项.mp431.92M
| | └──9-训练逻辑回归模型.mp470.36M
| ├──2.基于随机森林的气温预测实战
| | ├──1-基于随机森林的气温预测任务概述.mp440.18M
| | ├──2-基本随机森林模型建立.mp441.40M
| | ├──3-可视化展示与特征重要性.mp483.47M
| | ├──4-加入新的数据与特征.mp449.42M
| | ├──5-数据与特征对结果的影响.mp444.39M
| | ├──6-效率对比分析.mp454.15M
| | ├──7-网格与随机参数选择.mp437.12M
| | ├──8-随机参数选择方法实践.mp443.27M
| | └──9-调参优化细节.mp450.94M
| ├──3.贝叶斯新闻分类实战
| | ├──1-新闻数据与任务概述.mp425.08M
| | ├──2-中文分词与停用词过滤.mp434.85M
| | ├──3-文本关键词提取.mp471.13M
| | ├──4-词袋模型.mp444.39M
| | ├──5-贝叶斯建模结果.mp449.21M
| | └──6-TF-IDF特征分析对比.mp444.02M
| ├──4.推荐系统实战
| | ├──1-音乐推荐任务概述.mp464.52M
| | ├──2-数据集整合.mp453.94M
| | ├──3-基于物品的协同过滤.mp463.14M
| | ├──4-物品相似度计算与推荐.mp463.44M
| | ├──5-SVD矩阵分解.mp430.87M
| | └──6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp483.20M
| ├──5.fbprophe时间序列预测
| | ├──1-fbprophet股价预测任务概述.mp477.60M
| | ├──2-时间序列分析.mp471.38M
| | ├──3-fbprophet时间序列预测实例.mp486.65M
| | ├──4-亚马逊股价趋势.mp456.12M
| | └──5-突变点调参.mp480.32M
| └──6.京东用户购买意向预测
| | ├──1-项目与数据介绍.mp464.61M
| | ├──10-行为特征.mp424.87M
| | ├──11-累积行为特征.mp434.38M
| | ├──12-Xgboost模型.mp416.20M
| | ├──2-数据挖掘流程.mp458.16M
| | ├──3-数据检查.mp438.20M
| | ├──4-构建用户特征表单.mp443.07M
| | ├──5-构建商品特征表单.mp426.71M
| | ├──6-数据探索概述.mp430.00M
| | ├──7-购买因素分析.mp423.67M
| | ├──8-特征工程.mp463.75M
| | └──9-基本特征构造.mp457.95M
└──环境
| ├──解释器环境
| | ├──08_AI大模型之Python基础_Python的解释器.mp469.00M
| | ├──09_AI大模型之Python基础_Python的安装.mp4107.44M
| | ├──10_AI大模型之Python基础_Pycharm的安装.mp489.50M
| | ├──11_AI大模型之Python基础_Pycharm的配置.mp4137.86M
| | ├──jetbrains.zip2.37M
| | ├──pycharm-professional-2024.3.1.1.exe818.05M
| | ├──pycharm.txt2.70kb
| | ├──python-3.12.8-amd64.exe25.79M
| | └──Python-3.12.8.tgz25.82M
| ├──00_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍.mp4111.00M
| ├──01_AI大模型之Numpy_Pandas_window上安装Anaconda.mp4157.13M
| ├──02_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安装Anaconda.mp4117.83M
| ├──03_AI大模型之Numpy_Pandas_conda相关命令.mp473.32M
| ├──04_AI大模型之Numpy_Pandas_jupyter介绍.mp477.97M
| ├──05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中集成Jupyter.mp4129.74M
| ├──06_AI大模型之Numpy_Pandas_切换conda环境.mp4102.51M
| ├──Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh1.03G
| └──Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe950.52M
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