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Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016)(更多IT教程 58xueke.com).pdf3.57 mb
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第1章 欢迎来到Python3玩转机器学习(更多IT教程 58xueke.com)
1-1 什么是机器学习(更多IT教程 58xueke.com).mp455.66 mb
1-2课程涵盖的内容和理念(更多IT教程 58xueke.com).mp442.64 mb
1-3课程所使用的技术栈(更多IT教程 58xueke.com).mp456.89 mb
第2章 机器学习基础(更多IT教程 58xueke.com)
2-1 机器学习的数据(更多IT教程 58xueke.com).mp448.34 mb
2-2 机器学习的主要任务(更多IT教程 58xueke.com).mp458.97 mb
2-3 监督学习、非监督学习…(更多IT教程 58xueke.com).mp447.35 mb
2-4 批量、在线学习、参数、非参数学习(更多IT教程 58xueke.com).mp424.84 mb
2-5 哲学思考(更多IT教程 58xueke.com).mp424.97 mb
2-6 课程使用环境搭建(更多IT教程 58xueke.com).mp491.78 mb
第3章 Jupyter Notebook ,numpy(更多IT教程 58xueke.com)
3-1 Jupyter Notebook基础(更多IT教程 58xueke.com).mp488.54 mb
3-2Jupter Notebook 中的魔法命令(更多IT教程 58xueke.com).mp4103.49 mb
3-3 Numpy 数据基础(更多IT教程 58xueke.com).mp439.05 mb
3-4 创建Numpy 数据和矩阵(更多IT教程 58xueke.com).mp4103.14 mb
3-5 Numpy数组和矩阵的基本操作(更多IT教程 58xueke.com).mp466.29 mb
3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割(更多IT教程 58xueke.com).mp481.22 mb
3-7 Numpy中的矩阵运算(更多IT教程 58xueke.com).mp4120.38 mb
3-8 Numpy 中的聚合运算(更多IT教程 58xueke.com).mp472.34 mb
3-9 Numpy中的arg运算(更多IT教程 58xueke.com).mp450.83 mb
3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing(更多IT教程 58xueke.com).mp4103.36 mb
3-11 Matplotlib数据可视化基础(更多IT教程 58xueke.com).mp4101.25 mb
3-12 数据加载和简单的数据搜索(更多IT教程 58xueke.com).mp473.13 mb
第4章 最基础的分类算法(更多IT教程 58xueke.com)
4-1 K近邻算法(更多IT教程 58xueke.com).mp474.44 mb
4-2 scikit-learn机器学习算法封装(更多IT教程 58xueke.com).mp4145.12 mb
4-3 训练数据集(更多IT教程 58xueke.com).mp4122.47 mb
4-4 分类准确度(更多IT教程 58xueke.com).mp4130.51 mb
4-5 超参数(更多IT教程 58xueke.com).mp492.3 mb
4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数(更多IT教程 58xueke.com).mp4131.02 mb
4-7 数据归一化(更多IT教程 58xueke.com).mp456.81 mb
4-8 Scikit-learn中的Scaler(更多IT教程 58xueke.com).mp4115.75 mb
4-9 更多有关K近邻算法的思考(更多IT教程 58xueke.com).mp422.66 mb
第5章 线性回归法(更多IT教程 58xueke.com)
5-1 简单线性回归(更多IT教程 58xueke.com).mp443.75 mb
5-2 最小乘法(更多IT教程 58xueke.com).mp424.65 mb
5-3 简单线性回归的实现(更多IT教程 58xueke.com).mp475.69 mb
5-4 衡量线性回归的指标(更多IT教程 58xueke.com).mp456.59 mb
5-5 R Squared(更多IT教程 58xueke.com).mp490.33 mb
5-6 最好的衡量线性回归法的指标(更多IT教程 58xueke.com).mp456.12 mb
5-7多元线性回归和正规方程解(更多IT教程 58xueke.com).mp433.28 mb
5-8 实现多元线性回归(更多IT教程 58xueke.com).mp478.59 mb
5-9 使用Scilit-learn解决回归问题(更多IT教程 58xueke.com).mp482.34 mb
5-10 线性回归的可解释性(更多IT教程 58xueke.com).mp461.85 mb
第6章 梯度下降法(更多IT教程 58xueke.com)
6-1 什么是梯度下降法(更多IT教程 58xueke.com).mp433.49 mb
6-2线性回归中的梯度下降法(更多IT教程 58xueke.com).mp4109.29 mb
6-3实现线性回归中的梯度下降法(更多IT教程 58xueke.com).mp435.27 mb
6-4 实现线性回归中的梯度下降法(更多IT教程 58xueke.com).mp484.18 mb
6-5 梯度下降法的向量化(更多IT教程 58xueke.com).mp4108.59 mb
6-6 随机梯度下降法(更多IT教程 58xueke.com).mp477.4 mb
6-7 scikit-learn中的梯度下降法(更多IT教程 58xueke.com).mp4130.65 mb
6-8有关梯度下降法的更多深入讨论(更多IT教程 58xueke.com).mp459.09 mb
6-9 有关梯度下降法的更多讨论(更多IT教程 58xueke.com).mp418.08 mb
第7章 PCA与梯度上升法(更多IT教程 58xueke.com)
7-1 什么是PCA(更多IT教程 58xueke.com).mp437.78 mb
7-2 求数据的主成分PCA问题(更多IT教程 58xueke.com).mp420.17 mb
7-3 求数据的主成分(更多IT教程 58xueke.com).mp496.85 mb
7-4 高维数据映射为低维数据()(更多IT教程 58xueke.com).mp473.25 mb
7-5 高纬数据映射为低纬数据(更多IT教程 58xueke.com).mp492.26 mb
7-6 scikit-learn中的PCA(更多IT教程 58xueke.com).mp4111.24 mb
7-7 试手MNIST数据集(更多IT教程 58xueke.com).mp461.85 mb
7-8 使用PCA对数据进行降噪(更多IT教程 58xueke.com).mp467.71 mb
7-9 人脸识别与特征脸(更多IT教程 58xueke.com).mp469.1 mb
第8章 多项式回归与模型泛化(更多IT教程 58xueke.com)
8-1 什么是多项式回归(更多IT教程 58xueke.com).mp453.41 mb
8-2 scikit-learn 中的多项式回归(更多IT教程 58xueke.com).mp480.46 mb
8-3 过拟合与欠拟合(更多IT教程 58xueke.com).mp4109.96 mb
8-4 为什么要训练数据集与测试数据集(更多IT教程 58xueke.com).mp4103.78 mb
8-5 学习曲线(更多IT教程 58xueke.com).mp479.53 mb
8-6 验证数据集与交叉验证(更多IT教程 58xueke.com).mp4132.98 mb
8-7 偏差方差平衡(更多IT教程 58xueke.com).mp435.51 mb
8-8 模型泛化与岭回归(更多IT教程 58xueke.com).mp4106.05 mb
8-9 LASSO(更多IT教程 58xueke.com).mp469.89 mb
8-10 L1,L2弹性网络(更多IT教程 58xueke.com).mp426.47 mb
第9章 逻辑回归(更多IT教程 58xueke.com)
9-1 什么是逻辑回归(更多IT教程 58xueke.com).mp437.33 mb
9-2 逻辑回归的损失函数(更多IT教程 58xueke.com).mp436.88 mb
9-3 逻辑回归损失函数的梯度(更多IT教程 58xueke.com).mp448.94 mb
9-4 实现逻辑回归算法(更多IT教程 58xueke.com).mp4141.51 mb
9-5 决策边界(更多IT教程 58xueke.com).mp498.85 mb
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征(更多IT教程 58xueke.com).mp472.41 mb
9-7 scikt-learn中的逻辑回归(更多IT教程 58xueke.com).mp485.09 mb
9-8 OvR与OvO(更多IT教程 58xueke.com).mp465.86 mb
第10章 评价分类结果(更多IT教程 58xueke.com)
10-1准确度的陷阱和混淆矩阵(更多IT教程 58xueke.com).mp432.12 mb
10-2 准确率和召回率(更多IT教程 58xueke.com).mp427.28 mb
10-3 现实混淆矩阵(更多IT教程 58xueke.com).mp487.66 mb
10-4 F1 Score(更多IT教程 58xueke.com).mp461.67 mb
10-5 准确率和召回率的平衡(更多IT教程 58xueke.com).mp479.09 mb
10-6 准确率召回率曲线(更多IT教程 58xueke.com).mp491.92 mb
10-7 ROC曲线(更多IT教程 58xueke.com).mp458.24 mb
10-8 多分类问题中的混淆矩阵(更多IT教程 58xueke.com).mp478.56 mb
第11章 支撑向量机SVM(更多IT教程 58xueke.com)
11-1 什么是SVM(更多IT教程 58xueke.com).mp431.4 mb
11-2 svm背后的最优化问题(更多IT教程 58xueke.com).mp444.39 mb
11-3 Soft Margin SVM(更多IT教程 58xueke.com).mp435.41 mb
11-4 Scikit-learn 中的SVM(更多IT教程 58xueke.com).mp489.58 mb
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数(更多IT教程 58xueke.com).mp461.53 mb
11-6 什么是核函数(更多IT教程 58xueke.com).mp436.6 mb
11-7RBF核函数(更多IT教程 58xueke.com).mp446.77 mb
11-8 RBF核函数中的gamma(更多IT教程 58xueke.com).mp457.67 mb
11-9 SVM思想解决回归问题(更多IT教程 58xueke.com).mp436.03 mb
第12章 决策树(更多IT教程 58xueke.com)
12-1 什么是决策树(更多IT教程 58xueke.com).mp438.37 mb
12-2 信息熵(更多IT教程 58xueke.com).mp439.82 mb
12-3 – 12-5(更多IT教程 58xueke.com).mp4252.76 mb
12-6 – 12-7 (更多IT教程 58xueke.com).mp451.7 mb
第13章 集成学习和随机森林(更多IT教程 58xueke.com)
13章(更多IT教程 58xueke.com).mp4419.11 mb
第14章 更多机器学习算法(更多IT教程 58xueke.com)
14章 学习scikit-learn文档,大家加油!(更多IT教程 58xueke.com).mp4160.37 mb

bobo老师特为机器学习初学者量身打造,使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力。

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