Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能

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本套课程高清无加密，MP4格式任意播放器可打开，附带配套课程资料下载。
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。

目录：

1-1  什么是机器学习  (2014).mp4
1-2 课程涵盖的内容和理念  (1325).mp4
1-3 课程所使用的主要技术栈  (1410).mp4
2-1 机器学习世界的数据  (1827).mp4
2-2 机器学习的主要任务  (1600).mp4
2-3  监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习  (1738).mp4
2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习  (1153).mp4
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考  (1200).mp4
2-6 课程使用环境搭建  (1308).mp4
3-1 Jupyter Notebook基础  (1842).mp4
3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令  (2051).mp4
3-3 Numpy数据基础  (1106).mp4
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)  (1916).mp4
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作  (1815).mp4
3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割  (1800).mp4
3-7 Numpy中的矩阵运算  (2311).mp4
3-8 Numpy中的聚合运算  (1319).mp4
3-9 Numpy中的arg运算  (1112).mp4
3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing  (2236).mp4
3-11 Matplotlib数据可视化基础  (1805).mp4
3-12 数据加载和简单的数据探索  (1249).mp4
4-1 k近邻算法基础  (2242).mp4
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装  (2222).mp4
4-3 训练数据集，测试数据集  (2246).mp4
4-4 分类准确度  (1920).mp4
4-5 超参数  (2136).mp4
4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数  (1724).mp4
4-7 数据归一化  (1527).mp4
4-8 scikit-learn中的Scaler  (1924).mp4
4-9 更多有关k近邻算法的思考  (1022).mp4
5-1 简单线性回归  (1806).mp4
5-2 最小二乘法  (1127).mp4
5-3 简单线性回归的实现  (1409).mp4
5-4 向量化  (1202).mp4
5-5 衡量线性回归法的指标：MSE，RMSE和MAE  (2245).mp4
5-6 最好的衡量线性回归法的指标：R Squared  (1628).mp4
5-7 多元线性回归和正规方程解  (1558).mp4
5-8 实现多元线性回归  (1308).mp4
5-9 使用scikit-learn解决回归问题  (1242).mp4
5-10 线性回归的可解释性和更多思考  (1153).mp4
6-1 什么是梯度下降法  (1620).mp4
6-2 模拟实现梯度下降法  (2011).mp4
6-3 线性回归中的梯度下降法  (1056).mp4
6-4 实现线性回归中的梯度下降法  (1406).mp4
6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化  (2214).mp4
6-6 随机梯度下降法  (1734).mp4
6-7  scikit-learn中的随机梯度下降法  (1540).mp4
6-8  如何确定梯度计算的准确性？调试梯度下降法  (1629).mp4
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论  (0837).mp4
7-1 什么是PCA  (1745).mp4
7-2 使用梯度上升法求解PCA问题  (0910).mp4
7-3 求数据的主成分PCA  (2009).mp4
7-4 求数据的前n个主成分  (1736).mp4
7-5 高维数据映射为低维数据  (1929).mp4
7-6 scikit-learn中的PCA  (1857).mp4
7-7 试手MNIST数据集  (1206).mp4
7-9 使用PCA对数据进行降噪  (1000).mp4
7-10 人脸识别与特征脸  (1357).mp4
8-1 什么是多项式回归  (1138).mp4
8-2  scikit-learn中的多项式回归与Pipeline  (1626).mp4
8-3 过拟合与欠拟合  (1422).mp4
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集  (1609).mp4
8-5  学习曲线  (1528).mp4
8-6  验证数据集与交叉验证  (2520).mp4
8-7 偏差方差平衡  (1516).mp4
8-8  模型泛化与岭回归   (1915).mp4
8-9  LASSO  (1659).mp4
8-10  L1, L2和**性网络  (1425).mp4
9-1 什么是逻辑回归  (1607).mp4
9-2 逻辑回归的损失函数  (1500).mp4
9-3  逻辑回归损失函数的梯度  (1750).mp4
9-4 实现逻辑回归算法  (1429).mp4
9-5 决策边界  (2109).mp4
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征  (1509).mp4
9-7 scikit-learn中的逻辑回归  (1722).mp4
9-8  OvR与OvO  (1909).mp4
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵  (1506).mp4
10-2 精准率和召回率  (1151).mp4
10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率  (1542).mp4
10-4 F1 Score  (1742).mp4
10-5 精准率和召回率的平衡  (2018).mp4
10-6 精准率-召回率曲线  (1421).mp4
10-7 ROC曲线  (1652).mp4
10-8 多分类问题中的混淆矩阵  (1330).mp4
11-1 什么是SVM  (1354).mp4
11-2 SVM背后的最优化问题  (1921).mp4
11-3 Soft Margin SVM  (1612).mp4
11-4 scikit-learn中的SVM  (2123).mp4
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数  (1243).mp4
11-6 到底什么是核函数  (1531).mp4
11-7 RBF核函数  (2046).mp4
11-8 RBF核函数中的gamma  (1339).mp4
11-9 SVM思想解决回归问题  (1046).mp4
12-1 什么是决策树  (1201).mp4
12-2 信息熵  (1630).mp4
12-3 使用信息熵寻找最优划分  (2020).mp4
12-4 基尼系数  (1741).mp4
12-5 CART与决策树中的超参数  (1504).mp4
12-6 决策树解决回归问题  (0815).mp4
12-7 决策树的局限性  (0816).mp4
13-1 什么是集成学习  (1635).mp4
13-2 Soft Voting Classifier  (1430).mp4
13-3 Bagging 和 Pasting  (1652).mp4
13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论  (1440).mp4
13-5 随机森林和 Extra-Trees  (1314).mp4
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting  (1530).mp4
13-7 Stacking  (0846).mp4
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油！  (0832).mp4
coding-169-master.zip

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ver***

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memory***

Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能 感谢分享，先收藏啦

sakur***

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11387***

这个帖子不回对不起自己！我想我是一天也不能离开三六五网络学院。

尼泊尔***

随机森林和 Extra-Trees

10315***

谢谢分享!!!!

sds***

看到这样的帖子我就顶了

ARM***

kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk

华强***

看起来不错