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2019年最新B站菊安酱主讲的《机器学习实战》10章完整版

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发表于 2020-5-13 03:24:52 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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2019年最新B站菊安酱主讲的《机器学习实战》10章完整版
【课程目录】
01.第1章 k-近邻算法
  任务1:第1期 k-近邻算法(完整版).zip
  任务2: 1.机器学习概述.mp4
  任务3: 2.k-近邻算法原理.mp4
  任务4: 3.k-近邻的python实现.mp4
  任务5: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
  任务6: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
  
02.第2章 决策树
  任务10: 3. 递归构建决策树-.mp4
  任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树-.mp4
  任务12: 5. 决策树的可视化-.mp4
  任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型-.mp4
  任务7:第2期 决策树(完整版).zip
  任务8: 1. 决策树原理简介-.mp4
  任务9: 2. 决策树的构建准备工作-.mp4
  
03.第3章 朴素贝叶斯
  任务14:第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip
  任务15: 1. 朴素贝叶斯概述-.mp4
  任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验-.mp4
  任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤-.mp4
  任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤-.mp4
  任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”-.mp4
  任务20: 6. 算法总结-.mp4
  
04.第4章 Logistic 回归
  任务21:第4期 logistic(完整版).zip
  任务22: 1. logistic原理概述-.mp4
  任务23: 2. 损失函数正则化-.mp4
  任务24: 3. 梯度下降法-.mp4
  任务25: 4. 梯度下降种类解析-.mp4
  任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归-.mp4
  任务27: 6. 病马案例-.mp4
  任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例-.mp4
  任务29: 8. 分类算法大比拼-.mp4
  任务30: 9. 算法总结-.mp4
  
05.第5章 支持向量机
  任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip
  任务32: 1. 支持向量机概述-.mp4
  任务33: 2. 补充数学公式-.mp4
  任务34: 3. smo算法流程-.mp4
  任务35: 4. 简化版smo算法-.mp4
  任务36: 5. 完整版smo算法-.mp4
  任务37: 6. 核函数-.mp4
  任务38: 7. 非线性svm-.mp4
  任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别-.mp4
  任务40: 9. 算法总结-.mp4
  
06.第6章 AdaBoost算法
  任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip
  任务42: 1. 集成算法概念-.mp4
  任务43: 2. adaboost算法步骤-.mp4
  任务44: 3. 构建弱分类器-.mp4
  任务45: 4. adaboost完整版函数-.mp4
  任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用-.mp4
  任务47: 6. 分类器衡量指标-.mp4
  任务48: 7. 样本不均衡问题-.mp4
  任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测-.mp4
  
07.第7章 线性回归
  任务50:第7期 线性回归(完整版).zip
  任务51: 1. 线性回归概述-.mp4
  任务52: 2. 线性回归的损失函数-.mp4
  任务53: 3. 简单线性回归python实现-.mp4
  任务54: 4. 局部加权线性回归-.mp4
  任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄-.mp4
  任务56: 6. 岭回归-.mp4
  任务57: 7. lasso和向前逐步回归-.mp4
  任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据-.mp4
  任务59: 9. 乐高二手成交价预测-.mp4
  
08.第8章 树回归
  任务60:第8期 树回归(完整版).zip
  任务61: 1. 决策树回顾-.mp4
  任务62: 2.cart算法概述-.mp4
  任务63: 3. cart回归树的python实现-.mp4
  任务64: 4. 回归树的sklearn实现-.mp4
  任务65: 5. 树剪枝-.mp4
  任务66: 6. 模型树-.mp4
  任务67: 7. 回归树预测结果-.mp4
  任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果-.mp4
  任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui-.mp4
  
09.第9章 K-均值聚类算法
  任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip
  任务71: 1. 聚类分析概述-.mp4
  任务72: 2. k均值算法原理-.mp4
  任务73: 3. k均值算法的python实现(1)-.mp4
  任务74: 4. k均值算法的python实现(2)-.mp4
  任务75: 5. 算法验证-.mp4
  任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线-.mp4
  任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨-.mp4
  任务78: 8. 二分k均值法(1)-.mp4
  任务79: 9. 二分k均值法(2)-.mp4
  任务80: 10. 聚类模型评价指标-.mp4
  任务81: 11. 轮廓系数的python实现-.mp4
  任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定-.mp4
  任务83: 【附录2】归一化处理-.mp4
  
└10.第10章 关联规则之Apriori
  任务84:课件、代码及数据集下载.zip
  任务85: 1 关联分析概述-.mp4
  任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度-.mp4
  任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度-.mp4
  任务88: 4 关联规则的发现-.mp4
  任务89: 5 apriori原理-.mp4
  任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1)-.mp4
  任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2)-.mp4
  任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3)-.mp4
  任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1)-.mp4
  任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2)-.mp4
  任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式-.mp4
  任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1)-.mp4
  任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2)-.mp4
  任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3)-.mp4
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