人工智能机器学习课程适合新手入门-最接地气的人工智能课程_6.83GB
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目录：【人工智能机器学习课程适合新手入门-最接地气的人工智能课程】
240GBDT算法（分类）代码演示_ok.mp4
196逐步回归方法_ok.mp4
169决策树节点不纯度_ok.mp4
102附3-Xgboost安装篇_ok.mp4
37线X代数基础知识_矩阵_ok.mp4
178支持向量机算法基本原理_ok.mp4
237Adaboost算法（分类）代码演示_ok.mp4
179支持向量机代码演示_ok.mp4
114特征转换之缺失值处理（代码演示）_ok.mp4
101附2-Oange引导篇_ok.mp4
225机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型_ok.mp4
143模型评估指标之ROC与AUC_ok.mp4
153类别型特征变量转换_ok.mp4
164特征标准化和转换_ok.mp4
17课程介绍_ok.mp4
110特征转换之连续变量离散化_ok.mp4
11闭包和装饰器_ok.mp4
109连续变量特征转换（代码演示）_ok.mp4
137通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4
116特征转换之特征组合（代码演示）_ok.mp4
72分类变量的分析方法_ok.mp4
39解线X方程组_ok.mp4
264项目概述_ok.mp4
220课程总结_ok.mp4
171决策树算法对比_ok.mp4
96系统聚类法_ok.mp4
34附3_虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4
231Bagging融合_ok.mp4
160K近邻之距离度量_ok.mp4
59Matplotlib子图_ok.mp4
239GBDT算法基本原理_ok.mp4
150逻.ji回归模型结果解释_ok.mp4
293模型串联+项目总结_ok.mp4
193课程总结_ok.mp4
58Matplotlib文字标注与注释_ok.mp4
21numpy中的数据类型_ok.mp4
61快速理解数据挖掘和机器学习_ok.mp4
201非线X回归在Excel中的操作_ok.mp4
4虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4
10函数的定义与使用_ok_ok.mp4
257代码_ok.mp4
76事件的关系与运算_ok.mp4
187课程概述_ok.mp4
254背景与部分原理_ok.mp4
51Pandas数据变形之分组与聚合_ok.mp4
144模型评估指标之KS值_ok.mp4
192一元线X回归python操作_ok.mp4
121数据降维之线X判别分析法（LDA）_ok.mp4
265opencv的安装及使用_ok.mp4
291训练图像分割模型_ok.mp4
46Pandas数据修改与基本运算2_ok.mp4
266图像特征_颜色直方图_ok.mp4
172决策树剪枝_ok.mp4
290图像数据的增强(augmentation)_ok.mp4
185朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4
29numpy进阶_ok.mp4
138通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4
263基于SVD的协同过滤推荐_ok.mp4
84样本均值与方差_ok.mp4
212聚类模型评估指标_ok.mp4
283项目概述_ok.mp4
83总体与样本_ok.mp4
194多元线X回归模型_ok.mp4
243Xgboost算法（分类）代码演示_ok.mp4
287模型部署和应用_ok.mp4
123特征选择概述_ok.mp4
88贝叶斯估计_ok.mp4
168决策树属X分裂基本概念_ok.mp4
183贝叶斯公式_ok.mp4
191一元线X回归excel操作_ok.mp4
139模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4
186朴素贝叶斯总结_ok.mp4
148逻.ji回归模型正则化方法_ok.mp4
157本章总结_ok.mp4
156预测概率转换为分数_ok.mp4
155特征变量的组合_ok.mp4
154连续型特征变量转换_ok.mp4
113日期型变量处理（代码演示）_ok.mp4
68如何成为一名优秀的数据科学家_ok.mp4
108特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4
167什么是决策树_ok.mp4
42Pandas安装&数据结构介绍_ok.mp4
219关联规则总结_ok.mp4
50Pandas数据变形之关联_ok.mp4
211K均值算法调参_ok.mp4
145本章引言_ok.mp4
97动态聚类法_ok.mp4
233随机森林算法基本原理_ok.mp4
165K近邻总结_ok.mp4
67数据挖掘和机器学习的应用案例_ok.mp4
111类别变量编码（代码演示）_ok.mp4
18Numpy基础_ok.mp4
77事件的概率_ok.mp4
47Pandas数据修改与基本运算3_ok.mp4
274模型效果的评估_ok.mp4
23操作多维数组ndarray_ok.mp4
95数据处理_ok.mp4
35scipy简介_ok.mp4
232Boosting融合_ok.mp4
115特征转换之缺失值处理_ok.mp4
136偏差与方差_过拟合与欠拟合_ok.mp4
180支持向量机参数优化_ok.mp4
166本章引言_ok.mp4
49Pandas多层索引_ok.mp4
200非线X回归简介_ok.mp4
252循环神经网络RNN介绍_ok.mp4
31复制和视图_ok.mp4
66数据挖掘与数据仓库和OLAP_ok.mp4
91多元线X回归（上）_ok.mp4
203回归模型常用评估指标_ok.mp4
173决策树代码演示_ok.mp4
210K均值算法代码演示_ok.mp4
16正则表达式_ok.mp4
82正态分布_ok.mp4
53本章引言_ok.mp4
28ndarray的基本运算_ok.mp4
161K近邻算法基本原理_ok.mp4
74相关X分析_ok.mp4
272用word2vec词向量表示文档特征_ok.mp4
93判别分析（上）_ok.mp4
10函数的定义与使用_ok.mp4
135本章引言_ok.mp4
130用测试集对模型进行交叉验证_ok.mp4
276预测房价项目概述_ok.mp4
44Pandas数据选择_ok.mp4
104特征构造的常用方法_ok.mp4
189一元线X回归模型_ok.mp4
78随机变量的分布_ok.mp4
100附1-sclklt-learn引导篇_ok.mp4
197过拟合与正则化_ok.mp4
206课程概述_ok.mp4
128构建你的第一个简单分类模型_ok.mp4
121数据降维之线X判别分析法（LDA）~1_ok.mp4
132准备一个更好的训练集_ok.mp4
107特征转换之连续变量无量纲化_ok.mp4
55Matplotlib主要绘图类型_下_ok.mp4
259项目概述_ok.mp4
69本章引言_ok.mp4
253深度学习的应用场景_ok.mp4
170决策树最佳分裂_ok.mp4
85次序统计量与分位数_ok.mp4
1课程介绍_ok.mp4
262基于user的协同过滤推荐_ok.mp4
273训练文档分类模型_ok.mp4
226机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别~1_ok.mp4
218关联规则代码演示_ok.mp4
224SVD矩阵分解算法_ok.mp4
79期望与方差_ok.mp4
216关联规则的lift指标_ok.mp4
19多维数组类型_ndarray_ok.mp4
45Pandas数据修改与基本运算1_ok.mp4
99样本主成分及其应用_ok.mp4
226机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别_ok.mp4
38特征值和特征向量_ok.mp4
54Matplotlib主要绘图类型_上_ok.mp4
215关联规则Apriori算法_ok.mp4
190最小二乘法_ok.mp4
141模型评估指标之准确率和召回率_ok.mp4
133将多个模型的预测结果融合起来_ok.mp4
7Python基本语法_ok.mp4
176本章引言_ok.mp4
236Adaboost算法基本原理_ok.mp4
92多元线X回归（下）_ok.mp4
256数据_ok.mp4
227机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统_ok.mp4
188相关和回归_ok.mp4
223基于User的协同过滤算法_ok.mp4
181支持向量机总结_ok.mp4
22ndarray的文件IO_ok.mp4
209聚类之K均值算法_ok.mp4
81条件分布与条件期望_ok.mp4
124单特征重要X评估_ok.mp4
27改变ndarray的形状_ok.mp4
251卷积神经网络CNN介绍_ok.mp4
250神经网络与深度学习_ok.mp4
198多元线X回归excel操作_ok.mp4
234随机森林算法（分类）代码演示_ok.mp4
94判别分析（下）_ok.mp4
126课程总结_ok.mp4
57Matplotlib主要绘图装饰函数_ok.mp4
70认识数据_ok.mp4
24选择ndarray的元素_索引_ok.mp4
235随机森林算法（回归）代码演示_ok.mp4
289CT图像的预处理技术_ok.mp4
25选择ndarray的元素_索引数组_ok.mp4
286响应预测模型训练和选择_ok.mp4
247文本特征表示方法（词袋模型）_ok.mp4
56Matplotlib主要绘图参数_ok.mp4
103课程概述_ok.mp4
147逻.ji回归模型参数求解_ok.mp4
244Xgboost算法（回归）代码演示_ok.mp4
261基于item的协同过滤推荐_ok.mp4
14输入输出_ok.mp4
48Pandas数据加载_ok.mp4
32附1_Windows下安装安aconda_ok.mp4
90假设检验_ok.mp4
255模型原理_ok.mp4
258总结_ok.mp4
140模型交叉验证方法之k折交叉验证_ok.mp4
146什么是逻.ji回归_ok.mp4
268对新图片进行分类预测_ok.mp4
284从交易数据中提取RFM特征_ok.mp4
288项目概述_ok.mp4
9Python流程控制_ok.mp4
217关联规则的理解与应用_ok.mp4
119数据降维之主成分分析（PCA）_ok.mp4
65机器学习算法及分类_ok.mp4
228课程概述_ok.mp4
120数据降维之主成分分析（PCA代码演示）_ok.mp4
222基于Item的协同过滤算法_ok.mp4
162K近邻算法代码演示_ok.mp4
40最小二乘法_ok.mp4
199多元线X回归python操作_ok.mp4
285客户RFM分析_ok.mp4
105用户RFM行为特征提取（代码演示）_ok.mp4
177什么是支持向量机_ok.mp4
2Python基本知识_ok.mp4
30广播_不同维度数组运算_ok.mp4
3Windows下安装安aconda_ok.mp4
245课程总结_ok.mp4
127本章引言_ok.mp4
271用TFIDF和词袋表示文档特征_ok.mp4
221什么是推荐系统_ok.mp4
278数据清洗_ok.mp4
279特征转换、衍生、组合_ok.mp4
241GBDT算法（回归）代码演示_ok.mp4
64预测模型的构建和应用流程_ok.mp4
43Pandas数据查看_ok.mp4
182本章引言_ok.mp4
41本章引言_ok.mp4
151逻.ji回归模型自动化调参_ok.mp4
117特征转换之特征组合_ok.mp4
20创建ndarray_ok.mp4
159什么是K近邻_ok.mp4
195多重共线X概念_ok.mp4
112特征转换之类别变量编码_ok.mp4
142模型评估指标之收益曲线_ok.mp4
149逻.ji回归代码示例_ok.mp4
26选择ndarray的元素_布尔数组_ok.mp4
280特征筛选_ok.mp4
269项目概述_ok.mp4
87极大似然估计_ok.mp4
270对文档进行分词_ok.mp4
184朴素贝叶斯分类原理_ok.mp4
174决策树参数调优_ok.mp4
131尝试其他的分类算法_ok.mp4
12Python的面向对象编程1_ok.mp4
213聚类分析总结_ok.mp4
175决策树总结_ok.mp4
152逻.ji回归的多分类问题_ok.mp4
229模型融合基本概念_ok.mp4
80联合分布_ok.mp4
86矩法估计_ok.mp4
242Xgboost基本介绍_ok.mp4
275对新文档进行分类预测_ok.mp4
13Python的面向对象编程2_ok.mp4
122数据降维之线X判别分析法（LDA代码演示）_ok.mp4
214什么是关联规则_ok.mp4
292训练三维卷积神经网络_ok.mp4
98主成分分析_ok.mp4
62数据挖掘的六大任务_ok.mp4
71描述X统计分析_ok.mp4
249词表征方法（词向量）_ok.mp4
6Python工作环境_ok.mp4
238Adaboost算法（回归）代码演示_ok.mp4
60本章引言_ok.mp4
281模型训练_ok.mp4
230Voting和Averaging融合_ok.mp4
125单特征重要X评估（代码演示）_ok.mp4
36线X代数基础知识_向量_ok.mp4
15字符和编码_ok.mp4
73连续变量的分析方法_ok.mp4
202非线X回归在python的操作_ok.mp4
208相似度与距离度量_ok.mp4
118数据降维概述_ok.mp4
260数据观察_ok.mp4
63数据挖掘的方法论（CRISP-DM）_ok.mp4
282对新数据进行预测_ok.mp4
75基本空间与随机事件_ok.mp4
33附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4
52Pandas数据变形之数据重塑_ok.mp4
248TF-IDF算法_ok.mp4
246文本分析的基本概念_ok.mp4
134模型优化的三个要素_ok.mp4
5虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4
163K近邻参数优化_ok.mp4
89区间估计_ok.mp4
277数据理解和整体探索_ok.mp4
205回归树代码演示_ok.mp4
129构建你的第一个简单分类模型_代码演示_ok.mp4
207什么是聚类分析_ok.mp4
158本章引言_ok.mp4
267用随机森林构建图像分类模型_ok.mp4
8Python对象_ok.mp4
106用户RFM行为特征提取_ok.mp4
204回归树（CART）基本原理_ok.mp4
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