Python3入门机器学习经典算法与应用视频资料安_共：9.10GB

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文件名称：	Python3入门机器学习经典算法与应用视频资料安_共：9.10GB
文件总数量：	99条
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文件创建时间：	2020-10-31 19:02:44

目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用】
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用】
    info.txt
    project0.zip
    project(1).zip
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第9章逻辑回归】
    9-8OvR与OvO.mp4
    9-7scikit-learn中的逻辑回归_.mp4
    9-6在逻辑回归中使用多项式特征.mp4
    9-5决策边界.mp4
    9-4实现逻辑回归算法.mp4
    9-3逻辑回归损失函数的梯度.mp4
    9-2逻辑回归的损失函数.mp4
    9-1什么是逻辑回归.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第8章多项式回归与模型泛化】
    8-9LASSO.mp4
    8-8模型泛化与岭回归_.mp4
    8-7偏差方差平衡.mp4
    8-6验证数据集与交叉验证.mp4
    8-5学习曲线.mp4
    8-4为什么要训练数据集与测试数据集.mp4
    8-3过拟合与前拟合.mp4
    8-2scikit-learn中的多项式回归于pipeline.mp4
    8-10L1
    8-1什么是多项式回归_.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第7章PCA与梯度上升法】
    7-9人脸识别与特征脸_.mp4
    7-8使用PCA对数据进行降噪.mp4
    7-7试手MNIST数据集.mp4
    7-6scikit-learn中的PCA_.mp4
    7-5高维数据映射为低维数据.mp4
    7-4求数据的前n个主成分.mp4
    7-3求数据的主成分PCA.mp4
    7-2使用梯度上升法求解PCA问题.mp4
    7-1什么是PCA.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第6章梯度下降法】
    6-9有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4
    6-8如何确定梯度计算的准确性调试梯度下降法_.mp4
    6-7scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4
    6-6随机梯度下降法.mp4
    6-5梯度下降的向量化和数据标准化_.mp4
    6-4实现线性回归中的梯度下降法.mp4
    6-3线性回归中的梯度下降法.mp4
    6-2模拟实现梯度下降法.mp4
    6-1什么是梯度下降法.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第5章线性回归法】
    5-9使用scikit-learn解决回归问题.mp4
    5-8实现多元线性回归.mp4
    5-7多元线性回归和正规方程解_.mp4
    5-6最好的衡量线性回归法的指标RSquared_.mp4
    5-5衡量线性回归法的指标MSE
    5-4向量化.mp4
    5-3简单线性回归的实现.mp4
    5-2最小二乘法.mp4
    5-10线性回归的可解性和更多思考.mp4
    5-1简单线性回归.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第4章最基础的分类算法-k近邻算法kNN】
    4-9更多有关k近邻算法的思考.mp4
    4-8scikit-learn中的Scaler.mp4
    4-7数据归一化_.mp4
    4-6网格搜索与k近邻算法中更多超参数_.mp4
    4-5超参数.mp4
    4-4分类准确度.mp4
    4-3训练数据集，测试数据集.mp4
    4-2scikit-learn中的机器学习算法封装.mp4
    4-1k近邻算法基础.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第2章机器学习基础】
    2-6课程使用环境搭建.mp4
    2-5和机器学习相关的哲学思考.mp4
    2-4批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习.mp4
    2-3监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习_.mp4
    2-2机器学习的主要任务.mp4
    2-1机器学习世界的数据.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第1章欢迎来到Python3玩转机器学习】
    1-3课程所使用的主要技术栈.mp4
    1-2课程涵盖的内容和理念.mp4
    1-1导学.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第14章更多机器学习算法】
    14-1学习scikit-learn文档.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第13章集成学习和随机森林】
    13-7Stacking.mp4
    13-6AdaBoosting和GradientBoosting.mp4
    13-5随机森林和Extra-Trees_.mp4
    13-4oob（Out-of-Bag）和关于Bagging的更多讨论.mp4
    13-3Bagging和Pasting.mp4
    13-2SoftVotingClassifier.mp4
    13-1什么是集成学习.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第12章决策树】
    12-7.mp4
    12-6.mp4
    12-5CART与决策树中的超参数.mp4
    12-4基尼系数_.mp4
    12-3使用信息熵寻找最优划分.mp4
    12-2信息熵.mp4
    12-1.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第11章支撑向量机SVM】
    11-9.mp4
    11-8.mp4
    11-7.mp4
    11-6.mp4
    11-5.mp4
    11-4.mp4
    11-3.mp4
    11-2.mp4
    11-1.mp4
目录：【Python3入门机器学习经典算法与应用/第10章评价分类结果】
    10-8.mp4
    10-7.mp4
    10-6.mp4
    10-5.mp4
    10-4.mp4
    10-3.mp4
    10-2精准率和召回率.mp4
    10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4