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您的位置:首页 > 综合教程 》 机器学习必修经典算法与Python实战:用Python实战机器学习经典算法
  • 教程简介
    想系统学习机器学习经典算法并实践应用?机器学习必修经典算法与Python实战课程,以Python为工具,带你深入学习线性回归、决策树、神经网络等经典算法,通过大量代码实现和案例分析,助你掌握机器学习的核心算法和实践技巧。
    以下云资源目录树快照生成于[11个月前],该学习资料由夸克云用户[心旷*怡的青蛙]分享(只展示大部分文件和目录)
    机器学习必修经典算法与Python实战:用Python实战机器学习经典算法1.84 GB(mp4视频100节;)
    12-4-12-4聚类算法代码实现.mp419.54MB
    12-3-12-3k-means和分层聚类.mp415.32MB
    12-2-12-2聚类算法核心思想和原理.mp410.82MB
    12-1-12-1本章总览.mp46.53MB
    11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件.mp416.02MB
    11-7-11-7结合策略:Stacking方法.mp413.77MB
    11-6-11-6串行策略:Boosting.mp420.6MB
    11-5-11-5并行策略:随机森林.mp412.59MB
    11-4-11-4并行策略:Bagging、OOB等方法.mp436.75MB
    11-3-11-3集成学习代码实现.mp421.9MB
    11-2-11-2集成学习核心思想和原理.mp413.27MB
    11-1-11-1本章总览.mp49.12MB
    10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp420.17MB
    10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp419.65MB
    10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp420.05MB
    10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp413.53MB
    10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp424.07MB
    10-1-10-1本章总览.mp415.02MB
    09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp410.8MB
    09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp421.88MB
    09-7-9-7SVM核函数.mp415.93MB
    09-6-9-6非线性SVM:核技巧.mp435.32MB
    09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp414.73MB
    09-4-9-4SVM软间隔.mp417.52MB
    09-3-9-3硬间隔SVM.mp422.09MB
    09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp413.5MB
    09-1-9-1本章总览.mp432.26MB
    09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp410.46MB
    08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp412.97MB
    08-8-8-8模型选择.mp430.8MB
    08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp420.62MB
    08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp422.91MB
    08-5-8-5梯度下降优化算法.mp423.82MB
    08-4-8-4正向传播与反向传播.mp418.65MB
    08-3-8-3激活函数.mp424.51MB
    08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp443.38MB
    08-1-8-1本章总览.mp419.32MB
    07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp414.28MB
    07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp410.28MB
    07-6-7-6决策树剪枝.mp424.11MB
    07-5-7-5基尼系数.mp419.14MB
    07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp429.95MB
    07-3-7-3信息熵.mp432.81MB
    07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp415.5MB
    07-1-7-1本章总览.mp410.43MB
    06-9-6-9正则化.mp431.18MB
    06-8-6-8模型误差.mp426.42MB
    06-7-6-7交叉验证.mp418.61MB
    06-6-6-6学习曲线.mp421.41MB
    06-5-6-5过拟合与欠拟合.mp419.57MB
    06-4-6-4决策边界.mp420.83MB
    06-3-6-3梯度下降.mp431.44MB
    06-2-6-2损失函数.mp433.02MB
    06-1-6-1本章总览.mp418.97MB
    06-13-6-13评价指标:ROC曲线.mp426.31MB
    06-12-6-12评价指标:混淆矩阵、精准率和召回率.mp427.7MB
    06-11-6-11模型泛化.mp416.6MB
    06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp420.52MB
    05-9-5-9多分类策略.mp46.4MB
    05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp420.39MB
    05-7-5-7逻辑回归算法.mp414.97MB
    05-6-5-6多项式回归代码实现.mp417.24MB
    05-5-5-5模型评价:MSE、RMSE、MAE和R方.mp422.75MB
    05-4-5-4线性回归代码实现.mp422.67MB
    05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp417.25MB
    05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp428.36MB
    05-1-5-1本章总览.mp410.11MB
    05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp413.75MB
    05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp415.07MB
    04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp419.31MB
    04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp422.22MB
    04-7-4-7特征归一化.mp422.05MB
    04-6-4-6超参数.mp424.08MB
    04-5-4-5模型评价.mp426.17MB
    04-4-4-4数据集划分:训练集与预测集.mp425.15MB
    04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp427.6MB
    04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp419.99MB
    04-1-4-1本章总览.mp47.01MB
    03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp411.62MB
    03-8-3-8Numpy数组基础索引:索引和切片.mp410.94MB
    03-7-3-7Numpy数组创建:特定数组、等差数组、随机数组.mp421.86MB
    03-6-3-6Numpy基础:安装与性能对比.mp49.49MB
    03-5-3-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp49.62MB
    03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp414.53MB
    03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp410.04MB
    03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp47.89MB
    03-14-3-14Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置.mp412.67MB
    03-1-3课程使用的技术栈.mp418.29MB
    03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp415.09MB
    03-1-3-1本章总览:相互关系与学习路线.mp45.46MB
    03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp411.56MB
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    02-2-2-2数据长什么样:常见数据集、典型实例、如何使用.mp413.93MB
    02-1-2初识机器学习.mp418.49MB
    02-1-2-1本章总览.mp45.14MB
    01-1-1课程内容和理念.mp427.13MB
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    Python数据分析与机器学习实战 《机器学习算法精讲》视频课程 机器学习 算法 实战

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