机器学习经典算法精讲视频课-含线X回归代码、聚类算法实验等_4.20GB

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文件名称：	机器学习经典算法精讲视频课-含线X回归代码、聚类算法实验等wr1_共：4.20GB
文件总数量：	160条
压缩文件数量：	9条
压缩文件比：	5.62%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2023-03-30 15:55:15

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第六章：逻辑回归代码实现/第二章：逻辑回归/12-非线X决策边界】
    12-非线X决策边界.mp4　[22.60MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/课程简介】
    Python机器学习实训营.docx　[11.28KB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/5-逻辑回归代码实现】
    逻辑回归-代码实现.zip　[5.03MB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/3-线X回归实验分析】
    线X回归-实验.zip　[643.26KB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第九章：Kmeans代码实现/第三章：聚类-Kmeans/1-Kmeans算法模块概述】
    Kmeans算法模块概述.mp4　[9.91MB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/13-集成算法原理】
    3-决策树与集成算法.pdf　[1.00MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第三章：模型评估方法/分类模型评估/4-交叉验证实验分析】
    4-交叉验证实验分析.mp4　[64.46MB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/3-模型评估方法】
    模型评估方法.ipynb　[91.17KB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第六章：逻辑回归代码实现/第二章：逻辑回归/9-训练多分类模型】
    9-训练多分类模型.mp4　[47.67MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第三章：模型评估方法/分类模型评估/7-阈值对结果的影响】
    7-阈值对结果的影响.mp4　[44.62MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第六章：逻辑回归代码实现/第二章：逻辑回归/10-准备测试数据】
    10-准备测试数据.mp4　[40.82MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第四章：线X回归实验分析/线X回归/13-岭回归与lasso】
    13-岭回归与lasso.mp4　[91.35MB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/11-决策树代码实现】
    决策树-代码实现.zip　[6.14KB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/14-集成算法实验分析/mldata】
    mnist-original.mat　[52.87MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十二章：决策树代码实现/第五章：决策树/2-递归生成树节点】
    2-递归生成树节点.mp4　[27.73MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第四章：线X回归实验分析/线X回归/10-模型复杂度】
    10-模型复杂度.mp4　[64.94MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十章：聚类算法实验分析/聚类/3-建模流程解读】
    3-建模流程解读__232032.mp4　[49.17MB]
    3-建模流程解读.mp4　[49.17MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第五章：逻辑回归原理推导】
    1-逻辑回归算法原理.mp4　[22.99MB]
    2-化简与求解.mp4　[29.44MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第九章：Kmeans代码实现/第三章：聚类-Kmeans/2-计算得到簇中心点】
    2-计算得到簇中心点.mp4　[24.11MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十一章：决策树原理】
    5-信息增益率与gini系数.mp4　[18.20MB]
    3-信息增益原理.mp4　[30.29MB]
    2-熵的作用.mp4　[22.82MB]
    6-预剪枝方法.mp4　[25.08MB]
    1-决策树算法概述.mp4　[24.28MB]
    4-决策树构造实例.mp4　[25.13MB]
    7-后剪枝方法.mp4　[24.55MB]
    8-回归问题解决.mp4　[18.26MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十章：聚类算法实验分析/聚类/10-半监督学习】
    10-半监督学习__232033.mp4　[47.42MB]
    10-半监督学习.mp4　[47.42MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十章：聚类算法实验分析/聚类/1-Kmenas算法常用操作】
    1-Kmenas算法常用操作__232034.mp4　[41.66MB]
    1-Kmenas算法常用操作.mp4　[41.66MB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/6-逻辑回归实验分析】
    逻辑回归-实验.zip　[1.69MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第六章：逻辑回归代码实现/第二章：逻辑回归/4-优化目标定义】
    4-优化目标定义.mp4　[37.97MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第四章：线X回归实验分析/线X回归/7-MiniBatch方法】
    7-MiniBatch方法.mp4　[31.22MB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/10-决策树原理】
    3-决策树与集成算法.pdf　[1.00MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第四章：线X回归实验分析/线X回归/12-正则化的作用】
    12-正则化的作用.mp4　[33.81MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十章：聚类算法实验分析/聚类/4-不稳定结果】
    4-不稳定结果.mp4　[18.31MB]
    4-不稳定结果__232028.mp4　[18.31MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第九章：Kmeans代码实现/第三章：聚类-Kmeans/4-算法迭代更新】
    4-算法迭代更新.mp4　[27.90MB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/机器学习算法PPT】
    1-AI入学指南.pdf　[658.64KB]
    8-xgboost.pdf　[932.11KB]
    10-EM算法.pdf　[811.44KB]
    3-决策树与集成算法.pdf　[1.00MB]
    11-神经网络.pdf　[11.69MB]
    5-贝叶斯算法.pdf　[539.45KB]
    2-回归算法.pdf　[1.19MB]
    6-支持向量机.pdf　[1.29MB]
    时间序列分析.pdf　[767.26KB]
    文本分析.pdf　[522.20KB]
    4-聚类算法.pdf　[788.32KB]
    12-word2vec.pdf　[2.36MB]
    9-LDA与PCA算法.pdf　[1.03MB]
    7-推荐系统.pdf　[1.97MB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/14-集成算法实验分析】
    随机森林与集成算法-实验.zip　[11.87MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十二章：决策树代码实现/第五章：决策树/5-数据集切分】
    5-数据集切分.mp4　[27.50MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第四章：线X回归实验分析/线X回归/6-随机梯度下降得到的效果】
    6-随机梯度下降得到的效果.mp4　[44.29MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第三章：模型评估方法/分类模型评估/2-数据集切分】
    2-数据集切分.mp4　[25.84MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第二章：线X回归代码实现/第一章：线X回归/10-非线X回归】
    10-非线X回归.mp4　[49.20MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十二章：决策树代码实现/第五章：决策树/1-整体模块概述】
    1-整体模块概述.mp4　[11.67MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十二章：决策树代码实现/第五章：决策树/4-熵值计算】
    4-熵值计算.mp4　[40.08MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第四章：线X回归实验分析/线X回归/14-实验总结】
    14-实验总结.mp4　[56.16MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第九章：Kmeans代码实现/第三章：聚类-Kmeans/6-聚类效果展示】
    6-聚类效果展示.mp4　[52.36MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第六章：逻辑回归代码实现/第二章：逻辑回归/5-迭代优化参数】
    5-迭代优化参数.mp4　[49.85MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十三章：决策树实验分析/决策树/3-树模型预剪枝参数作用】
    3-树模型预剪枝参数作用.mp4　[42.67MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/课程简介/项目截图】
    QQ截图.png　[256.27KB]
    QQ截图.png　[137.83KB]
    QQ截图.png　[140.93KB]
    1.png　[160.05KB]
    QQ截图.png　[103.51KB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第三章：模型评估方法/分类模型评估/5-混淆矩阵】
    5-混淆矩阵.mp4　[23.78MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第八章：聚类算法-Kmeans&Dbscan原理】
    1-KMEANS算法概述.mp4　[28.93MB]
    3-KMEANS迭代可视化展示.mp4　[31.70MB]
    2-KMEANS工作流程.mp4　[23.11MB]
    4-DBSCAN聚类算法.mp4　[29.35MB]
    5-DBSCAN工作流程.mp4　[41.60MB]
    6-DBSCAN可视化展示.mp4　[32.96MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第三章：模型评估方法/分类模型评估/6-评估指标对比分析】
    6-评估指标对比分析.mp4　[52.22MB]

目录：【02.机器学习算法课件资料/部分代码资料/8-Kmeans代码实现】
    Kmeans-代码实现.zip　[5.03MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第三章：模型评估方法/分类模型评估/1-Sklearn工具包简介】
    1-Sklearn工具包简介.mp4　[36.64MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十二章：决策树代码实现/第五章：决策树/6-完成树模型构建】
    6-完成树模型构建.mp4　[27.91MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十章：聚类算法实验分析/聚类/7-轮廓系数的作用】
    7-轮廓系数的作用.mp4　[42.23MB]
    7-轮廓系数的作用__232028.mp4　[42.23MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第九章：Kmeans代码实现/第三章：聚类-Kmeans/5-鸢尾花数据集聚类任务】
    5-鸢尾花数据集聚类任务.mp4　[32.25MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第九章：Kmeans代码实现/第三章：聚类-Kmeans/3-样本点归属划分】
    3-样本点归属划分.mp4　[25.84MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十三章：决策树实验分析/决策树/4-回归树模型】
    4-回归树模型.mp4　[41.67MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第四章：线X回归实验分析/线X回归/2-参数直接求解方法】
    2-参数直接求解方法.mp4　[24.60MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十章：聚类算法实验分析/聚类/2-聚类结果展示】
    2-聚类结果展示__232030.mp4　[19.58MB]
    2-聚类结果展示.mp4　[19.58MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第四章：线X回归实验分析/线X回归/11-样本数量对结果的影响】
    11-样本数量对结果的影响.mp4　[60.40MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十章：聚类算法实验分析/聚类/5-评估指标-Inertia】
    5-评估指标-Inertia.mp4　[48.12MB]
    5-评估指标-Inertia__232027.mp4　[48.12MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十三章：决策树实验分析/决策树/2-决策边界展示分析】
    2-决策边界展示分析.mp4　[41.20MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第十章：聚类算法实验分析/聚类/6-如何找到合适的K值】
    6-如何找到合适的K值__232026.mp4　[34.70MB]
    6-如何找到合适的K值.mp4　[34.70MB]

目录：【01.机器学习经典算法精讲视频课程/第二章：线X回归代码实现/第一章：线X回归】
    2-初始化步骤.mp4　[24.11MB]
    3-实现梯度下降优化模块.mp4　[39.59MB]
    7-得到线X回归方程.mp4　[35.81MB]
    1-线X回归整体模块概述.mp4　[14.45MB]