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课程目录
01-1-1课程内容和理念.mp4
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
02-2-2-2数据长什么样:常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
02-3-2-3研究哪些问题:分类、回归等.mp4
02-4-2-4如何分门别类:机器学习与数据挖掘监督、无监督、强化学习等.mp4
02-5-2-汇编语言课程5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
03-1-3-1本章总览:相互关系与学习路线机器学习.mp4
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算:一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
03-11-3-11Numpy数组统计运算:常用的语言汇编语言的特点都在这儿了.mp4
03-12-3-12Numpy数组arg运算和瞿玮老婆照片排序.mp4
03-13-3算法课程有哪些-13Numpy数组神奇索引和布尔索引编程设计师.mp4
03-1编程设计师是做什么的4-3-1编程设计模式4Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp4
03-6-3-6编程设计思路怎么写Numpy基础:安装与性能对比.mp4
03-7-瞿玮老婆照片3-经典汇编语言教程7Numpy数组创建:特定数python完整教程组、等差数组、随机数组.mp4
03-8-3-8Numpy数组基础索引:索引和切片.mpython系列教程p4
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆编程设计工资一般多少分操作.mp4
04-1-4-1本章总览.mp编程设计师是做什么的4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
04-4编程设计模式-4-4数据集划分:训练编程设计是什么职业集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-机器学习 python4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9瞿玮年龄KNN优缺点和适用条件.mp4
05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-语言汇编程序包括5-10复杂逻辑回编程设计笔记本电脑推荐归及代码实现.mp4
05-11-5-11线性算法优缺python经典教程点和适用条件.mp4
05-2-5-瞿伟教授2线性回归核心思想和原理.mp4
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
05-5-5-5模型评价:MSE、RMSE、MAE和R方.mp4瞿伟教授
05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4
05-7-5-7逻辑回归算法.mp4
05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp4
05-9-5-9多分类策略.mp4
06-1-6-1本章总览.mp4
06-1瞿伟教授0-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp4
06-11-6-11算法课程报告模型泛化.mp4
06-12-6-12评python教程100例价指标:混淆矩阵、精准率和召回率.mp4
06-13-6-13评价指标:ROC曲线.mp4
06-2-6-2损失函数.mp4
06计算机汇编语言-3-6-3梯度下降.mp4
06-4-6-4决策边界.mp4
06-5-6-5汇编语言经典教材过拟合与欠拟合.mp4
06-6-6-6学习曲线.mp算法课程设计4
06-7-6-7交叉验证.mp4
06-8-6-8模型误差.m汇编语言课程p4
06-9-6-9正则化.mp4
07-1-7-1本章总览.mp4
07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp4
07-3-7-3信息熵.mp4
07-4-7-4决策树分类任务代python完整教程码实现.mp4
07-5-7-5基尼系数.mp4
07-6-7-6决策树剪枝.mp4
07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4
07-8-7-8决策树优缺点和适用条机器学习实战件.mp4
08-1-8-1本章总览.mp4
08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp4
08-3-8-3激活函数.mp4
08-4-8-4正向传播与反向传播.mp4
08-5-8-5梯度下降优化算法.mp4
08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp4
08-7-8-7梯度消失和梯python经典教程度爆炸.mp4
08-8-8-8模型选择.mp4
08计算机汇编语言-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp4
09-1-9-1瞿玮简介本章总览.mp4
09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp4
09-2-9-python经典教程2SVM核心思想和原理.mp4
09-3-9-3硬间隔SVM.mp4
09-4-9-4SVM软间隔.mp4
09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp4
09-6-9-6非线性SV算法课程推荐M:核技巧.mp4
09-7-9-7SVM核函数.mp4编程设计一个简单的计算器程序
09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp4
09-9-9-9SVM回归任务代码实现.机器学习实战mp4
10-1-10-1本章总览.mp4
10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4
10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp4
10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.m汇编语言经典案例p4
10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4
1汇编语言经典教材0-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4
11-1-11-1本章总览.mp4
11-2-11-2集成学习核心思想和原理.mp4
11-3-11-3集成学习代码实现.mp4
11-4-11-4并行策略:Bagging、OOB等方法.编程设计模式mp4机器学习实战
11python详细教程-5-11-5并行策略:随机森林.mp4
11-6-11-6串行策略:Boosting.mp4
11-7-11-7结合策略:Stac瞿玮简介king方法.mp4
11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4
12瞿玮简介-1-12-1本章总览.mp4
12-2-12-2聚类算法核心思想和原理.mp4
12-3-12-3k-means和分层聚类.mp4
12-4-12-4聚类算法代码实现.mp4
12-5-12-5聚类评估代码实现.mp4
12-6-12-6聚类算瞿玮的老婆个人资料法优缺点和适用条件.mp4
13-1-13-1本章总览.mp4
13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp4
13-3-13算法课程设计心得体会-3PCA求解算法.mp4
13-4-13-4PCA算法代码实现.mp4
13-5-13-5降维任务代码实现.mp4
13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4
13-7-13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4
13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4
14-1-14-1本章总览.mp4
14-2-14-2概率图模型核心思想和原理.mp4
14-3-14-3EM算法参数估计.mp4
14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4
14-计算机汇编语言5-14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4
15瞿炜个人资料-1-15-1本章总览.mp4
15-2-15-2泰坦尼克生还预测.mp4
15-3-15-3房价预测.mp4
15-4-15-4交易反欺诈代码实现.mp4
15-5-15-5如何深入研究机器学习.mp4
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