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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文件名称：	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炔_共：6.83GB
文件总数量：	296条
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文件创建时间：	2023-03-06 18:00:51

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　[11.46MB]
    196逐步回归方法_ok.mp4　[13.47MB]
    169决策树节点不纯度_ok.mp4　[21.28MB]
    102附3-Xgboost安装篇_ok.mp4　[17.59MB]
    37线X代数基础知识_矩阵_ok.mp4　[14.78MB]
    178支持向量机算法基本原理_ok.mp4　[12.69MB]
    237Adaboost算法（分类）代码演示_ok.mp4　[16.68MB]
    179支持向量机代码演示_ok.mp4　[11.97MB]
    114特征转换之缺失值处理（代码演示）_ok.mp4　[7.36MB]
    101附2-Oange引导篇_ok.mp4　[28.12MB]
    225机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型_ok.mp4　[206.24MB]
    143模型评估指标之ROC与AUC_ok.mp4　[16.65MB]
    153类别型特征变量转换_ok.mp4　[17.80MB]
    164特征标准化和转换_ok.mp4　[23.49MB]
    17课程介绍_ok.mp4　[4.59MB]
    110特征转换之连续变量离散化_ok.mp4　[21.08MB]
    11闭包和装饰器_ok.mp4　[15.54MB]
    109连续变量特征转换（代码演示）_ok.mp4　[21.41MB]
    137通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4　[26.69MB]
    116特征转换之特征组合（代码演示）_ok.mp4　[5.90MB]
    72分类变量的分析方法_ok.mp4　[38.33MB]
    39解线X方程组_ok.mp4　[5.49MB]
    264项目概述_ok.mp4　[10.21MB]
    220课程总结_ok.mp4　[3.62MB]
    171决策树算法对比_ok.mp4　[10.61MB]
    96系统聚类法_ok.mp4　[17.98MB]
    34附3_虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4　[25.87MB]
    231Bagging融合_ok.mp4　[12.45MB]
    160K近邻之距离度量_ok.mp4　[6.53MB]
    59Matplotlib子图_ok.mp4　[18.15MB]
    239GBDT算法基本原理_ok.mp4　[21.75MB]
    150逻.ji回归模型结果解释_ok.mp4　[13.20MB]
    293模型串联+项目总结_ok.mp4　[93.38MB]
    193课程总结_ok.mp4　[7.29MB]
    58Matplotlib文字标注与注释_ok.mp4　[20.45MB]
    21numpy中的数据类型_ok.mp4　[16.13MB]
    61快速理解数据挖掘和机器学习_ok.mp4　[24.14MB]
    201非线X回归在Excel中的操作_ok.mp4　[8.94MB]
    4虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4　[12.01MB]
    10函数的定义与使用_ok_ok.mp4　[52.54MB]
    257代码_ok.mp4　[53.08MB]
    76事件的关系与运算_ok.mp4　[17.23MB]
    187课程概述_ok.mp4　[5.11MB]
    254背景与部分原理_ok.mp4　[41.38MB]
    51Pandas数据变形之分组与聚合_ok.mp4　[48.12MB]
    144模型评估指标之KS值_ok.mp4　[12.48MB]
    192一元线X回归python操作_ok.mp4　[13.53MB]
    121数据降维之线X判别分析法（LDA）_ok.mp4　[14.25MB]
    265opencv的安装及使用_ok.mp4　[15.91MB]
    291训练图像分割模型_ok.mp4　[115.53MB]
    46Pandas数据修改与基本运算2_ok.mp4　[73.69MB]
    266图像特征_颜色直方图_ok.mp4　[31.83MB]
    172决策树剪枝_ok.mp4　[14.30MB]
    290图像数据的增强(augmentation)_ok.mp4　[111.34MB]
    185朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4　[14.73MB]
    29numpy进阶_ok.mp4　[1.48MB]
    138通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4　[16.21MB]
    263基于SVD的协同过滤推荐_ok.mp4　[29.85MB]
    84样本均值与方差_ok.mp4　[17.13MB]
    212聚类模型评估指标_ok.mp4　[25.55MB]
    283项目概述_ok.mp4　[16.70MB]
    83总体与样本_ok.mp4　[26.72MB]
    194多元线X回归模型_ok.mp4　[4.97MB]
    243Xgboost算法（分类）代码演示_ok.mp4　[22.37MB]
    287模型部署和应用_ok.mp4　[22.54MB]
    123特征选择概述_ok.mp4　[14.10MB]
    88贝叶斯估计_ok.mp4　[16.54MB]
    168决策树属X分裂基本概念_ok.mp4　[6.52MB]
    183贝叶斯公式_ok.mp4　[10.72MB]
    191一元线X回归excel操作_ok.mp4　[16.86MB]
    139模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4　[24.56MB]
    186朴素贝叶斯总结_ok.mp4　[2.57MB]
    148逻.ji回归模型正则化方法_ok.mp4　[11.84MB]
    157本章总结_ok.mp4　[8.83MB]
    156预测概率转换为分数_ok.mp4　[20.51MB]
    155特征变量的组合_ok.mp4　[16.65MB]
    154连续型特征变量转换_ok.mp4　[12.05MB]
    113日期型变量处理（代码演示）_ok.mp4　[14.60MB]
    68如何成为一名优秀的数据科学家_ok.mp4　[21.36MB]
    108特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4　[6.94MB]
    167什么是决策树_ok.mp4　[12.26MB]
    42Pandas安装&数据结构介绍_ok.mp4　[41.59MB]
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    50Pandas数据变形之关联_ok.mp4　[44.74MB]
    211K均值算法调参_ok.mp4　[14.94MB]
    145本章引言_ok.mp4　[2.56MB]
    97动态聚类法_ok.mp4　[23.04MB]
    233随机森林算法基本原理_ok.mp4　[24.84MB]
    165K近邻总结_ok.mp4　[6.56MB]
    67数据挖掘和机器学习的应用案例_ok.mp4　[32.55MB]
    111类别变量编码（代码演示）_ok.mp4　[12.06MB]
    18Numpy基础_ok.mp4　[2.58MB]
    77事件的概率_ok.mp4　[20.50MB]
    47Pandas数据修改与基本运算3_ok.mp4　[68.64MB]
    274模型效果的评估_ok.mp4　[17.47MB]
    23操作多维数组ndarray_ok.mp4　[2.63MB]
    95数据处理_ok.mp4　[19.51MB]
    35scipy简介_ok.mp4　[5.03MB]
    232Boosting融合_ok.mp4　[6.51MB]
    115特征转换之缺失值处理_ok.mp4　[14.71MB]