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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-1-31 11:28:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
    最适合小白学习的人工智能 机器学习课程 价值2280 分享给大家

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    课程目录
    1 课程介绍.mp4
    2 Python基本知识.mp4
    3 Windows下安装Anaconda.mp4
    4 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
    5 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
    6 Python工作环境.mp4
    7 Python基本语法.mp4
    8 Python对象.mp4
    9 Python流程控制.mp4
    10 函数的定义与使用.mp4
    11 闭包和装饰器.mp4
    12 Python的面向对象编程1.mp4
    13 Python的面向对象编程2.mp4
    14 输入输出.mp4
    15 字符和编码.mp4
    16 正则表达式.mp4
    17 课程介绍.mp4
    18 Numpy基础.mp4
    19 多维数组类型_ndarray.mp4
    20 创建ndarray.mp4
    21 numpy中的数据类型.mp4
    22 ndarray的文件IO.mp4
    23 操作多维数组ndarray.mp4
    24 选择ndarray的元素_索引.mp4
    25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4
    26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
    27 改变ndarray的形状.mp4
    28 ndarray的基本运算.mp4
    29 numpy进阶.mp4
    30 广播_不同维度数组运算.mp4
    31 复制和视图.mp4
    32 附1_Windows下安装Anaconda.mp4
    33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
    34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
    35 scipy简介.mp4
    36 线性代数基础知识_向量.mp4
    37 线性代数基础知识_矩阵.mp4
    38 特征值和特征向量.mp4
    39 解线性方程组.mp4
    40 最小二乘法.mp4
    41 本章引言.mp4
    42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4
    43 Pandas数据查看.mp4
    44 Pandas数据选择.mp4
    45 Pandas数据修改与基本运算1.mp4
    46 Pandas数据修改与基本运算2.mp4
    47 Pandas数据修改与基本运算3.mp4
    48 Pandas数据加载.mp4
    49 Pandas多层索引.mp4
    50 Pandas数据变形之关联.mp4
    51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4
    52 Pandas数据变形之数据重塑.mp4
    53 本章引言.mp4
    54 Matplotlib主要绘图类型_上.mp4
    55 Matplotlib主要绘图类型_下.mp4
    56 Matplotlib主要绘图参数.mp4
    57 Matplotlib主要绘图装饰函数.mp4
    58 Matplotlib文字标注与注释.mp4
    59 Matplotlib子图.mp4
    60 本章引言.mp4
    61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4
    62 数据挖掘的六大任务.mp4
    63 数据挖掘的方法论(CRISP-DM).mp4
    64 预测模型的构建和应用流程.mp4
    65 机器学习算法及分类.mp4
    66 数据挖掘与数据仓库和OLAP.mp4
    67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4
    68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4
    69 本章引言.mp4
    70 认识数据.mp4
    71 描述性统计分析.mp4
    72 分类变量的分析方法.mp4
    73 连续变量的分析方法.mp4
    74 相关性分析.mp4
    75 基本空间与随机事件.mp4
    76 事件的关系与运算.mp4
    77 事件的概率.mp4
    78 随机变量的分布.mp4
    79 期望与方差.mp4
    80 联合分布.mp4
    81 条件分布与条件期望.mp4
    82 正态分布.mp4
    83 总体与样本.mp4
    84 样本均值与方差.mp4
    85 次序统计量与分位数.mp4
    86 矩法估计.mp4
    87 极大似然估计.mp4
    88 贝叶斯估计.mp4
    89 区间估计.mp4
    90 假设检验.mp4
    91 多元线性回归(上).mp4
    92 多元线性回归(下).mp4
    93 判别分析(上).mp4
    94 判别分析(下).mp4
    95 数据处理.mp4
    96 系统聚类法.mp4
    97 动态聚类法.mp4
    98 主成分分析.mp4
    99 样本主成分及其应用.mp4
    100 附1-sclklt-learn引导篇.mp4
    101 附2-Oange引导篇.mp4
    102 附3-Xgboost安装篇.mp4
    103 课程概述.mp4
    104 特征构造的常用方法.mp4
    105 用户RFM行为特征提取(代码演示).mp4
    106 用户RFM行为特征提取.mp4
    107 特征转换之连续变量无量纲化.mp4
    108 特征转换之连续变量数据变换.mp4
    109 连续变量特征转换(代码演示).mp4
    110 特征转换之连续变量离散化.mp4
    111 类别变量编码(代码演示).mp4
    112 特征转换之类别变量编码.mp4
    113 日期型变量处理(代码演示).mp4
    114 特征转换之缺失值处理(代码演示).mp4
    115 特征转换之缺失值处理.mp4
    116 特征转换之特征组合(代码演示).mp4
    117  特征转换之特征组合.mp4
    118 数据降维概述.mp4
    119 数据降维之主成分分析(PCA).mp4
    120 数据降维之主成分分析(PCA代码演示).mp4
    121 数据降维之线性判别分析法(LDA).mp4
    122 数据降维之线性判别分析法(LDA代码演示).mp4
    123 特征选择概述.mp4
    124 单特征重要性评估.mp4
    125 单特征重要性评估(代码演示).mp4
    126 课程总结.mp4
    127 本章引言.mp4
    128 构建你的第一个简单分类模型.mp4
    129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示.mp4
    130 用测试集对模型进行交叉验证.mp4
    131 尝试其他的分类算法.mp4
    132 准备一个更好的训练集.mp4
    133 将多个模型的预测结果融合起来.mp4
    134 模型优化的三个要素.mp4
    135 本章引言.mp4
    136 偏差与方差_过拟合与欠拟合.mp4
    137 通过学习曲线诊断偏差和方差.mp4
    138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合.mp4
    139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4
    140 模型交叉验证方法之k折交叉验证.mp4
    141 模型评估指标之准确率和召回率.mp4
    142 模型评估指标之收益曲线.mp4
    143 模型评估指标之ROC与AUC.mp4
    144 模型评估指标之KS值.mp4
    145 本章引言.mp4
    146 什么是逻辑回归.mp4
    147 逻辑回归模型参数求解.mp4
    148 逻辑回归模型正则化方法.mp4
    149 逻辑回归代码示例.mp4
    150 逻辑回归模型结果解释.mp4
    151 逻辑回归模型自动化调参.mp4
    152 逻辑回归的多分类问题.mp4
    153 类别型特征变量转换.mp4
    154 连续型特征变量转换.mp4
    155 特征变量的组合.mp4
    156 预测概率转换为分数.mp4
    157 本章总结.mp4
    158 本章引言.mp4
    159 什么是K近邻.mp4
    160 K近邻之距离度量.mp4
    161 K近邻算法基本原理.mp4
    162 K近邻算法代码演示.mp4
    163 K近邻参数优化.mp4
    164 特征标准化和转换.mp4
    165 K近邻总结.mp4
    166 本章引言.mp4
    167 什么是决策树.mp4
    168 决策树属性分裂基本概念.mp4
    169 决策树节点不纯度.mp4
    170 决策树最佳分裂.mp4
    171 决策树算法对比.mp4
    172 决策树剪枝.mp4
    173 决策树代码演示.mp4
    174 决策树参数调优.mp4
    175 决策树总结.mp4
    176 本章引言.mp4
    177  什么是支持向量机.mp4
    178 支持向量机算法基本原理.mp4
    179 支持向量机代码演示.mp4
    180 支持向量机参数优化.mp4
    181 支持向量机总结.mp4
    182 本章引言.mp4
    183 贝叶斯公式.mp4
    184  朴素贝叶斯分类原理.mp4
    185 朴素贝叶斯代码演示.mp4
    186 朴素贝叶斯总结.mp4
    187 课程概述.mp4
    188 相关和回归.mp4
    189 一元线性回归模型.mp4
    190 最小二乘法.mp4
    191 一元线性回归excel操作.mp4
    192 一元线性回归python操作.mp4
    193 课程总结.mp4
    194 多元线性回归模型.mp4
    195 多重共线性概念.mp4
    196 逐步回归方法.mp4
    197 过拟合与正则化.mp4
    198 多元线性回归excel操作.mp4
    199 多元线性回归python操作.mp4
    200 非线性回归简介.mp4
    201 非线性回归在Excel中的操作.mp4
    202 非线性回归在python的操作.mp4
    203  回归模型常用评估指标.mp4
    204 回归树(CART)基本原理.mp4
    205 回归树代码演示.mp4
    206 课程概述.mp4
    207 什么是聚类分析.mp4
    208  相似度与距离度量.mp4
    209 聚类之K均值算法.mp4
    210 K均值算法代码演示.mp4
    211 K均值算法调参.mp4
    212 聚类模型评估指标.mp4
    213 聚类分析总结.mp4
    214  什么是关联规则.mp4
    215 关联规则Apriori算法.mp4
    216 关联规则的lift指标.mp4
    217 关联规则的理解与应用.mp4
    218 关联规则代码演示.mp4
    219 关联规则总结.mp4
    220 课程总结.mp4
    221 什么是推荐系统.mp4
    222 基于Item的协同过滤算法.mp4
    223 基于User的协同过滤算法.mp4
    224 SVD矩阵分解算法.mp4
    225 机器学习经典案例:垃圾邮件过滤模型.mp4
    226 机器学习经典案例:KNN算法实现手写字体识别.mp4
    227 机器学习经典案例:餐馆菜肴推荐系统.mp4
    228 课程概述.mp4
    229 模型融合基本概念.mp4
    230 Voting和Averaging融合.mp4
    231 Bagging融合.mp4
    232 Boosting融合.mp4
    233 随机森林算法基本原理.mp4
    234 随机森林算法(分类)代码演示.mp4
    235 随机森林算法(回归)代码演示.mp4
    236 Adaboost算法基本原理.mp4
    237 Adaboost算法(分类)代码演示.mp4
    238 Adaboost算法(回归)代码演示.mp4
    239 GBDT算法基本原理.mp4
    240 GBDT算法(分类)代码演示.mp4
    241 GBDT算法(回归)代码演示.mp4
    242 Xgboost基本介绍.mp4
    243 Xgboost算法(分类)代码演示.mp4
    244 Xgboost算法(回归)代码演示.mp4
    245 课程总结.mp4
    246 文本分析的基本概念.mp4
    247 文本特征表示方法(词袋模型).mp4
    248 TF-IDF算法.mp4
    249 词表征方法(词向量).mp4
    250 神经网络与深度学习.mp4
    251 卷积神经网络CNN介绍.mp4
    252  循环神经网络RNN介绍.mp4
    253 深度学习的应用场景.mp4
    254 背景与部分原理.mp4
    255 模型原理.mp4
    256 数据.mp4
    257 代码.mp4
    258 总结.mp4
    259 项目概述.mp4
    260 数据观察.mp4
    261 基于item的协同过滤推荐.mp4
    262 基于user的协同过滤推荐.mp4
    263 基于SVD的协同过滤推荐.mp4
    264 项目概述.mp4
    265 opencv的安装及使用.mp4
    266 图像特征_颜色直方图.mp4
    267 用随机森林构建图像分类模型.mp4
    268 对新图片进行分类预测.mp4
    269 项目概述.mp4
    270 对文档进行分词.mp4
    271 用TFIDF和词袋表示文档特征.mp4
    272 用word2vec词向量表示文档特征.mp4
    273 训练文档分类模型.mp4
    274 模型效果的评估.mp4
    275 对新文档进行分类预测.mp4
    276 预测房价项目概述.mp4
    277 数据理解和整体探索.mp4
    278 数据清洗.mp4
    279 特征转换、衍生、组合.mp4
    280 特征筛选.mp4
    281 模型训练.mp4
    282 对新数据进行预测.mp4
    283 项目概述.mp4
    284 从交易数据中提取RFM特征.mp4
    285 客户RFM分析.mp4
    286 响应预测模型训练和选择.mp4
    287 模型部署和应用.mp4
    288 项目概述.mp4
    289 CT图像的预处理技术.mp4
    290 图像数据的增强(augmentation).mp4
    291 训练图像分割模型.mp4
    292 训练三维卷积神经网络.mp4
    293 模型串联+项目总结.mp4
    AI机器学习课程配套资料(PPT和代码和软件).rar
    阶段1:第2节、第3节、第4节、第5节课件代码资料.rar
    阶段1:第2节+第3节+第4节+第5节代码课件修正版.rar
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  • TA的每日心情

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    很强大,不错的网站
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    感谢分享 很强大
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    啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦
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    很强大的课程,收获满满
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