描述：集齐人工智能十大经典算法、百张知识脑图，带你轻松上手实战。
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目录：
01-1课程内容和理念.mp4，2024/9/6 14:39，60.86 MB
01-2初识机器学习.mp4，2024/9/6 14:39，36.89 MB
01-3课程使用的技术栈.mp4，2024/9/6 14:40，37.01 MB
02-1本章总览.mp4，2024/9/6 14:49，7.86 MB
02-2数据长什么样:常见数据集、典型实例、如何使用.mp4，2024/9/6 14:51，35.28 MB
02-3研究哪些问题:分类、回归等.mp4，2024/9/6 14:49，39.98 MB
02-4如何分门别类:监督、无监督、强化学习等.mp4，2024/9/6 14:49，29.27 MB
02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4，2024/9/6 14:50，35.12 MB
03-10Numpy数组矩阵运算:一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4，2024/9/6 14:50，32.97 MB
03-11Numpy数组统计运算:常用的都在这儿了.mp4，2024/9/6 14:50，16.03 MB
03-12Numpy数组arg运算和排序.mp4，2024/9/6 14:51，18.39 MB
03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4，2024/9/6 14:52，23.67 MB
03-14Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置,mp4，2024/9/6 14:52，22.99 MMB
03-1本章总览:相互关系与学习路线.mp4，2024/9/6 14:52，9.16 MB
03-2Anaconda图形化操作.mp4，2024/9/6 14:52，15.87 MB
03-3Anaconda命令行操作.mp4，2024/9/6 14:53，18.94 MB
03-4JupyterNotebook基础使用.mp4，2024/9/6 14:54，19.82 MB
03-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp4，2024/9/6 14:53，14.99 MB
03-6Numpy基础:安装与性能对比.mp4，2024/9/6 14:53，15.47 MB
03-7Numpy数组创建:特定数组、等差数组、随机数组.mp4，2024/9/高淇_java基础300集6 14:53，36.91 MB
03-8Numpy数组基础索引:索引和切片.mp4，2024/9/6 14:54，16.82 MB
03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作,mp4，2024/9/6 14:55，18.71 MB
04-1本章总览.mp4，2024/9/6 14:54，12.11 MB
04-2KNN算法核心思想和原理.mp4，2024/9/6 14:54，39.42 MB
04-3KNN分类任务代码实现.mp4，2024/9/6 14:55，32.76 MB
04-4数据集划分:训练集与预测集.mp4，2024/9/6 14:55，31.74 MB
04-5模型评价.mp4，2024/9/6 14:55，33.82 MB
04-6超参数.mp4，2024/9/6 14:55，30.33 MB
04-7特征归一化.mp4，2024/9/6 14:55，27.78 MB
04-8KNN回归任务代码实现.mp4，2024/9/6 14:55，29.45 MB
04-9KNN优缺点和适用条件.mp4，2024/9/6 14:55，20.86 MB
05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4，2024/9/6 14:55，18.03 MB
05-11线性算法优缺点和适用条件,mp4，2024/9/6 14:56，21.56 MB
05-1本章总览.mp4，2024/9/6 14:56，14.52 MB
05-2线性回归核心思想和原理.mp4，2024/9/6 14:56，40.35 MB
05-3逻辑回归核心思想和原理,mp4，2024/9/6 14:56，25.37 MB
05-4线性回归代码实现.mp4，2024/9/6 14:56，27.96 MB
05-5模型评价:MSE、RMSE、MAE和R方.mp4，2024/9/6 14:56，29.13 MB
05-6多项式回归代码实现.mp4，2024/9/6 14:56，19.65 MB
05-7逻辑回归算法.mp4，2024/9/6 14:56，21.81 MB
05-8线性逻辑回归代码实现.mp4，2024/9/6 14:56，28.49 MB
05-9多分类策略.mp4，2024/9/6 14:56，8.68 MB
06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4，2024/9/6 14:56，23.94 MB
06-11模型泛化.mp4，2024/9/6 14:56，24.56 MB
06-12评价指标:混淆矩阵、精准率和召回率,mp4，2024/9/6 14:56，36.52 MB
06-13评价指标:ROC曲线.mp4，2024/9/6 14:57，33.8 MB
06-1本章总览.mp4，2024/9/6 14:57，30.55 MB
06-2损失函数.mp4，2024/9/6 14:57，39.35 MB
06-3梯度下降,mp4，2024/9/6 14:57，35.66 MB
06-4决策边界.mp4，2024/9/6 14:57，25.28 MB
06-5过拟合与欠拟合.mp4，2024/9/6 14:57，25.13 MB
06-6学习曲线.mp4，2024/9/6 14:57，26.73 MB
06-7交叉验证.mp4，2024/9/6 14:57，23.9 MB
06-8模型误差.mp4，2024/9/6 14:57，42.8 MB
06-9正则化.mp4，2024/9/6 14:57，45.01 MB
07-1本章总览.mp4，2024/9/6 14:57，14.39 MB
07-2决策树核心思想和原理.mp4，2024/9/6 14:57，22.73 MB
07-3信息熵.mp4，2024/9/6 14:57，39.7 MB
07-4决策树分类任务代码实现.mp4，2024/9/6 14:57，38.72 MB
07-5基尼系数.mp4，2024/9/6 14:58，19.63 MB
07-6决策树剪枝.mp4，2024/9/6 14:58，25.97 MB
07-7决策树回归任务代码实现.mp4，2024/9/6 14:57，12.6 MB
07-8决策树优缺点和适用条件.mp4，2024/9/6 14:57，16.52 MB
08-1本章总览.mp4，2024/9/6 14:58，26.78 MB
08-2神经网络核心思想和原理.mp4，2024/9/6 14:58，56.43 MB
08-3激活函数.mp4，2024/9/6 14:58，36.11 MB
08-4正向传播与反向传播.mp4，2024/9/6 14:58，23.42 MB
08-5梯度下降优化算法.mp4，2024/9/6 14:58，36.83 MB
08-6神经网络简单代码实现.mp4，2024/9/6 14:58，28.88 MB
08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4，2024/9/6 14:58，28.5 MB
08-8模型选择.mp4，2024/9/6 14:58，39.68 MMB
08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4，2024/9/6 14:58，20.2 MB
09-10SVM优缺点和适用条件.mp4，2024/9/6 14:59，11.32 MB
09-1本章总览.mp4，2024/9/6 14:59，35.65 MB
09-2SVM核心思想和原理,mp4，2024/9/6 14:59，15.71 MB
09-3硬间隔SVM.mp4，2024/9/6 14:59，33.05 MB
09-4SVM软间隔.mp4，2024/9/6 14:59，25.49 MB
09-5线性SVM分类任务代码实现.mp4，2024/9/6 15:00，17.88 MB
09-6非线性SVM:核技巧.mp4，2024/9/6 15:00，35.3 MB
09-7SVM核函数.mp4，2024/9/6 15:00，21.91 MB
09-8非线性SVM代码实现.mp4，2024/9/6 15:00，22.93 MB
09-9SVM回归任务代码实现.mp4，2024/9/6 15:00，14.35 MB
10-1本章总览.mp4，2024/9/6 15:00，22.39 MB
10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4，2024/9/6 15:00，31.95 MB
10-3朴素贝叶斯分类.mp4，2024/9/6 15:00，20.3 MB
10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4，2024/9/6 15:00，27.24 MB
10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4，2024/9/6 15:00，23.65 MB
10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4，2024/9/6 15:00，25.46 MB
11-1本章总览.mp4，2024/9/6 15:00，14.58 MB
11-2集成学习核心思想和原理.mp4，2024/9/6 15:00，19.98 MB
11-3集成学习代码实现.mp4，2024/9/6 15:00，24.36 MB
11-4并行策略:Bagging、00B等方法.mp4，2024/9/6 15:00，38.79 MB
11-5并行策略:随机森林.mp4，2024/9/6 15:01，17.55 MB
11-6串行策略:Boosting.mp4，2024/9/6 15:01，27.39 MB
11-7结合策略:Stacking方法.mp4，2024/9/6 15:01，13.32 MB
11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4，2024/9/6 15:01，24.86 MB
12-1本章总览.mp4，2024/9/6 15:01，9.93 MB
12-2聚类算法核心思想和原理.mp4，2024/9/6 15:01，16.26 MB
12-3k-means和分层聚类.mp4，2024/9/6 15:01，22.78 MB
12-4聚类算法代码实现.mp4，2024/9/6 15:01，21.93 MB
12-5聚类评估代码实现.mp4，2024/9/6 15:01，20.3 MB
12-6聚类算法优缺点和适用条件,mp4，2024/9/6 15:01，19.69 MB
13-1本章总览.mp4，2024/9/6 15:01，17.31 MB
13-2PCA核心思想和原理,mp4，2024/9/6 15:01，25.38 MB
13-3PCA求解算法.mp4，2024/9/6 15:02，21.56 MB
13-4PCA算法代码实现.mp4，2024/9/6 15:01，15.17 MB
13-5降维任务代码实现.mp4，2024/9/6 15:01，23.61 MB
13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4，2024/9/6 15:01，13.79 MB
13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4，2024/9/6 15:02，28.39 MB
13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4，2024/9/6 15:01，9.45 MB
14-1本章总览.mp4，2024/9/6 15:02，13.97 MB
14-2概率图模型核心思想和原理,mp4，2024/9/6 15:02，52.82 MB
14-3EM算法参数估计,mp4，2024/9/6 15:02，20.45 MB
14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4，2024/9/6 15:03，43.03 MB
14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4，2024/9/6 15:02，11.6 MB
15-1本章总览.mp4，2024/9/6 15:02，8.53 MB
15-2泰坦尼克生还预测.mp4，2024/9/6 15:02，61.96 MB
15-3房价预测.mp4，2024/9/6 15:02，67.17 MB
15-4交易反欺诈代码实现.mp4，2024/9/6 15:02，35.9 MB
15-5如何深入研究机器学习.mp4，2024/9/6 15:02，11.51 MB
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