最新公告
  • 优质资源共享持续更新,优质的服务和体验 如何充值SVIP/如何免费获取会员
  • Python3入门机器学习 经典算法与应用 bobo

    Python3入门机器学习 经典算法与应用 bobo 最后编辑:2021-12-31
    资源介绍: mp4格式 超清画质 资料齐全 包更新一手资源网盘在线学习

    | ├──第1章 欢迎来到Python3玩转机器学习
    | | ├──1-1 什么是机器学习.mp4 55.66M
    | | ├──1-2课程涵盖的内容和理念.mp4 42.64M
    | | └──1-3课程所使用的技术栈.mp4 56.89M
    | ├──第2章 机器学习基础
    | | ├──2-1 机器学习的数据.mp4 48.34M
    | | ├──2-2 机器学习的主要任务.mp4 58.97M
    | | ├──2-3 监督学习、非监督学习....mp4 47.35M
    | | ├──2-4 批量、在线学习、参数、非参数学习.mp4 24.84M
    | | ├──2-5 哲学思考.mp4 24.97M
    | | └──2-6 课程使用环境搭建.mp4 91.78M
    | ├──第3章 Jupyter Notebook ,numpy
    | | ├──3-1 Jupyter Notebook基础.mp4 88.54M
    | | ├──3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4 103.36M
    | | ├──3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4 101.25M
    | | ├──3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp4 73.13M
    | | ├──3-2Jupter Notebook 中的魔法命令.mp4 103.49M
    | | ├──3-3 Numpy 数据基础.mp4 39.05M
    | | ├──3-4 创建Numpy 数据和矩阵.mp4 103.14M
    | | ├──3-5 Numpy数组和矩阵的基本操作.mp4 66.29M
    | | ├──3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割.mp4 81.22M
    | | ├──3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 120.38M
    | | ├──3-8 Numpy 中的聚合运算.mp4 72.34M
    | | └──3-9 Numpy中的arg运算.mp4 50.83M
    | ├──第4章 最基础的分类算法
    | | ├──4-1 K近邻算法.mp4 74.44M
    | | ├──4-2 scikit-learn机器学习算法封装.mp4 145.12M
    | | ├──4-3 训练数据集.mp4 122.47M
    | | ├──4-4 分类准确度.mp4 130.51M
    | | ├──4-5 超参数.mp4 92.30M
    | | ├──4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4 131.02M
    | | ├──4-7 数据归一化.mp4 56.81M
    | | ├──4-8 Scikit-learn中的Scaler.mp4 115.75M
    | | └──4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4 22.66M
    | ├──第5章 线性回归法
    | | ├──5-1 简单线性回归.mp4 43.75M
    | | ├──5-10 线性回归的可解释性.mp4 61.85M
    | | ├──5-2 最小乘法.mp4 24.65M
    | | ├──5-3 简单线性回归的实现.mp4 75.69M
    | | ├──5-4 衡量线性回归的指标.mp4 56.59M
    | | ├──5-5 R Squared.mp4 90.33M
    | | ├──5-6 最好的衡量线性回归法的指标.mp4 56.12M
    | | ├──5-7多元线性回归和正规方程解.mp4 33.28M
    | | ├──5-8 实现多元线性回归.mp4 78.59M
    | | └──5-9 使用Scilit-learn解决回归问题.mp4 82.34M
    | ├──第6章 梯度下降法
    | | ├──6-1 什么是梯度下降法.mp4 33.49M
    | | ├──6-2线性回归中的梯度下降法.mp4 109.29M
    | | ├──6-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 35.27M
    | | ├──6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 84.18M
    | | ├──6-5 梯度下降法的向量化.mp4 108.59M
    | | ├──6-6 随机梯度下降法.mp4 77.40M
    | | ├──6-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4 130.65M
    | | ├──6-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 59.09M
    | | └──6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 18.08M
    | ├──第7章 PCA与梯度上升法
    | | ├──7-1 什么是PCA.mp4 37.78M
    | | ├──7-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 20.17M
    | | ├──7-3 求数据的主成分.mp4 96.85M
    | | ├──7-4 高维数据映射为低维数据().mp4 73.25M
    | | ├──7-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 92.26M
    | | ├──7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 111.24M
    | | ├──7-7 试手MNIST数据集.mp4 61.85M
    | | ├──7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 67.71M
    | | └──7-9 人脸识别与特征脸.mp4 69.10M
    | ├──第8章 多项式回归与模型泛化
    | | ├──8-1 什么是多项式回归.mp4 53.41M
    | | ├──8-10 L1,L2弹性网络.mp4 26.47M
    | | ├──8-2 scikit-learn 中的多项式回归.mp4 80.46M
    | | ├──8-3 过拟合与欠拟合.mp4 109.96M
    | | ├──8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 103.78M
    | | ├──8-5 学习曲线.mp4 79.53M
    | | ├──8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 132.98M
    | | ├──8-7 偏差方差平衡.mp4 35.51M
    | | ├──8-8 模型泛化与岭回归.mp4 106.05M
    | | └──8-9 LASSO.mp4 69.89M
    | ├──第9章 逻辑回归
    | | ├──9-1 什么是逻辑回归.mp4 37.33M
    | | ├──9-2 逻辑回归的损失函数.mp4 36.88M
    | | ├──9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4 48.94M
    | | ├──9-4 实现逻辑回归算法.mp4 141.51M
    | | ├──9-5 决策边界.mp4 98.85M
    | | ├──9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4 72.41M
    | | ├──9-7 scikt-learn中的逻辑回归.mp4 85.09M
    | | └──9-8 OvR与OvO.mp4 65.86M

    | ├──第10章 评价分类结果
    | | ├──10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4 32.12M
    | | ├──10-2 准确率和召回率.mp4 27.28M
    | | ├──10-3 现实混淆矩阵.mp4 87.66M
    | | ├──10-4 F1 Score.mp4 61.67M
    | | ├──10-5 准确率和召回率的平衡.mp4 79.09M
    | | ├──10-6 准确率召回率曲线.mp4 91.92M
    | | ├──10-7 ROC曲线.mp4 58.24M
    | | └──10-8 多分类问题中的混淆矩阵.mp4 78.56M
    | ├──第11章 支撑向量机SVM
    | | ├──11-1 什么是SVM.mp4 31.40M
    | | ├──11-2 svm背后的最优化问题.mp4 44.39M
    | | ├──11-3 Soft Margin SVM.mp4 35.41M
    | | ├──11-4 Scikit-learn 中的SVM.mp4 89.58M
    | | ├──11-5 SVM中使用多项式特征和核函数.mp4 61.53M
    | | ├──11-6 什么是核函数.mp4 36.60M
    | | ├──11-7RBF核函数.mp4 46.77M
    | | ├──11-8 RBF核函数中的gamma.mp4 57.67M
    | | └──11-9 SVM思想解决回归问题.mp4 36.03M
    | ├──第12章 决策树
    | | ├──12-1 什么是决策树.mp4 38.37M
    | | ├──12-2 信息熵.mp4 39.82M
    | | ├──12-3 - 12-5.mp4 252.76M
    | | └──12-6 - 12-7 .mp4 51.70M
    | ├──第13章 集成学习和随机森林
    | | └──13章.mp4 419.11M
    | ├──第14章 更多机器学习算法
    | | └──14章 学习scikit-learn文档,大家加油!.mp4 160.37M

    猜你在找

    免责声明: 1、本站信息来自网络,版权争议与本站无关 2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与本站享有帖子相关版权 3、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和本站的同意 4、本帖部分内容转载自其它媒体,但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责 5、用户所发布的一切软件的解密分析文章仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。 6、您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。 7、请支持正版软件、得到更好的正版服务。 8、如有侵权请立即告知本站(邮箱suppport_77@126.com),本站将及时予与删除 9、本站所发布的一切破解补丁、注册机和注册信息及软件的解密分析文章和视频仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。本站信息来自网络,版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序,请支持正版软件,购买注册,得到更好的正版服务。如有侵权请邮件与我们联系处理。
    vipc9资源站 » Python3入门机器学习 经典算法与应用 bobo

    常见问题FAQ

    视频格式是什么?
    不加密,网盘在线学习
    怎么发货?
    自动发货,提供百度云链接和提取码【如失效点击网站右侧联系客服】】
    有些资源没更新完结怎么办?
    本站资源包更新至完结,后续可以点击链接获取
    有问题不懂的怎么办
    可以咨询qq客服
    • 27145会员总数(位)
    • 8985资源总数(个)
    • 13本周发布(个)
    • 1 今日发布(个)
    • 1519稳定运行(天)

    提供最优质的资源集合

    加入我们
  • © 2024 it僧院 . All rights reserved      
  • 升级SVIP尊享更多特权立即升级