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[机器学习] 《机器学习实战》 价值500 2019

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发表于 2020-4-18 09:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
│  介绍.png- l6 F' b3 M# j- {/ ]2 `" h+ ^+ C
│  
  o/ c' s/ s* b+ a9 K├─01.第1章 k-近邻算法
  D+ X1 o+ c4 w, X/ G4 m# }  Y│      任务01:第1期 k-近邻算法(完整版).zip
7 v/ i$ b' W4 }+ {│      任务02: 1.机器学习概述.mp4
9 r+ r6 j. U# Z, ]: F7 F: I' H( e│      任务03: 2.k-近邻算法原理.mp4
! @! ~! S6 C% J; u0 ^' [│      任务04: 3.k-近邻的python实现.mp4" n2 t. G; h+ V& l0 _
│      任务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4' C. F: w: H: |: Z3 [% e/ |
│      任务06: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
8 V1 C. c* B% o2 ]5 \  \│      ( O5 F; Q$ n/ g$ B( S" f6 s* B. `
├─02.第2章 决策树* E! u& `0 R) H1 b& m9 z5 a2 J
│      任务07:第2期 决策树(完整版).zip; O% a) {; h! s7 S
│      任务08: 1. 决策树原理简介.mp4
* n" s; w' a. C2 i) m% k9 M# o9 G│      任务09: 2. 决策树的构建准备工作.mp4
% O* H* `6 m" Q* g3 I* A6 ]' p│      任务10: 3. 递归构建决策树.mp4
; _: k3 W* z1 R0 {│      任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
( p( p' x  z5 \8 _# E( j! |4 g0 G│      任务12: 5. 决策树的可视化.mp4
7 M. i+ W5 x6 M# ]2 d6 Q│      任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
1 P( S  C# R4 j5 ^& q" Z│      9 V7 {9 l- J+ ^! r6 Y2 v. v
├─03.第3章 朴素贝叶斯
8 D# p  K/ M, O8 g9 r* t+ _│      任务14: 第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip
3 n# |$ ^& j2 N9 x8 ]& Y& H: ?│      任务15: 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
7 u& f2 @8 H: ^! k# F% x1 w: Q│      任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
5 d5 ?: Y! x5 X' I  x│      任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4( y# |8 s$ p8 b+ H
│      任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
# K( D/ S6 O. k- x% A3 w# F) z│      任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
! J/ h0 P# ]  T: n' h7 t9 [│      任务20: 6. 算法总结.mp4! y$ i7 R: r3 a6 R: k- E9 U( e! [
│      
& Y" Q& B' b0 w/ z9 J├─04.第4章 Logistic 回归
" ^2 ]0 A; ~+ {, m, k$ _5 r  _! ^│      任务21:第4期 logistic(完整版).zip
: |8 S2 U2 q" ?3 M& n8 g│      任务22: 1. logistic原理概述.mp42 I- B' W& o' i* o) e5 T! h
│      任务23: 2. 损失函数正则化.mp4
) S9 L# k! K: J. T  @" V  a' b│      任务24: 3. 梯度下降法.mp47 w& I2 s# I1 |! I* F6 g. j* G! E
│      任务25: 4. 梯度下降种类解析.mp4" M( j: I8 D, A
│      任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp46 \, a6 v8 c5 w- T9 E% c
│      任务27: 6. 病马案例.mp4
. S( c; A. W, p│      任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4. H, v8 c0 F. s
│      任务29: 8. 分类算法大比拼.mp4
, N( B7 |- u, _1 m9 a; G│      任务30: 9. 算法总结.mp4% t/ e/ I2 R: x4 [2 s, {
│      
( u8 t  x/ u# `3 }; n├─05.第5章 支持向量机
6 v" d( s% u! d: q) l3 A0 |7 I│      任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip( a, s' x. |: h- a% y$ m0 u8 b6 C
│      任务33: 2. 补充数学公式.mp4% q7 o& O4 G  F$ \& ?# @
│      任务34: 3. smo算法流程.mp4
" Y" i3 S& I; _2 J9 Z% m" T- L│      任务35: 4. 简化版smo算法.mp46 U: \3 ?. X0 t! O  k
│      任务36: 5. 完整版smo算法.mp4
$ d8 `7 Z- a. u* L3 `6 \│      任务37: 6. 核函数.mp4) r1 o8 \# U! {% j( j3 E
│      任务38: 7. 非线性svm.mp49 F) Q; |! a) \
│      任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别.mp4
/ d$ s$ F8 `: j* ~* K6 d│      任务40: 9. 算法总结.mp4( G) @8 ?3 f8 g3 f- f. v
│      + y% v0 m6 O5 S# F* D! A  \, g
├─06.第6章 AdaBoost算法
* M- i5 S6 ?; y6 r/ t2 Y0 K│      任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip
* Y" I8 o; ?$ J, i8 w5 t, X( n│      任务42: 1. 集成算法概念.mp45 T2 \7 ]- K8 J1 m! C2 V
│      任务43: 2. adaboost算法步骤.mp48 s/ C% f" X5 K: k$ k
│      任务44: 3. 构建弱分类器.mp4
+ S! K6 l; Q% V% ]* p4 ]: [7 i2 g│      任务45: 4. adaboost完整版函数.mp4
, u2 O; j: W. v- e1 t│      任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp41 ~6 V3 o* M/ u$ {; v
│      任务47: 6. 分类器衡量指标.mp4
- B5 |4 o) a3 a! T- k6 g& @│      任务48: 7. 样本不均衡问题.mp4
$ }" E# b& {( h) |, Z│      任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测.mp4
  _9 b* Q  }) K+ l│      
; p) j% M4 A/ m" Y% h% F├─07.第7章 线性回归
" Z4 K7 u( m- r" r+ ?: c' L│      任务50:第7期 线性回归(完整版).zip$ W' H* M8 M) Q
│      任务51: 1. 线性回归概述.mp4
4 f, p) v8 J7 w  }│      任务52: 2. 线性回归的损失函数.mp4
5 B' g% X/ H, X; @! E│      任务53: 3. 简单线性回归python实现.mp41 ~) |) _; p% K0 r6 q
│      任务54: 4. 局部加权线性回归.mp48 x# S" {4 c6 p9 z
│      任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄.mp4" v" G) o6 X, b7 N9 Z0 D
│      任务56: 6. 岭回归.mp4$ n$ G: V8 Z8 L0 Q, K! @
│      任务57: 7. lasso和向前逐步回归.mp41 t* A* I$ `. t! I# v- t
│      任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
! n" ^0 a# q6 [) m# K( K# ^/ D* I│      任务59: 9. 乐高二手成交价预测.mp4# F5 h% q- H" S' B) @
│      1 p/ A' Z# X7 m% C! O
├─08.第8章 树回归7 X' K6 C9 e( N, ~1 }3 [6 e1 A; d
│      任务60:第8期 树回归(完整版).zip
) c5 Y5 S( A( W│      任务61: 1. 决策树回顾.mp47 R; E# F$ R/ _
│      任务62: 2.cart算法概述.mp4
! a! d( v  @5 `0 z5 J; r: A│      任务63: 3. cart回归树的python实现.mp4" a+ M9 q( E) P
│      任务64: 4. 回归树的sklearn实现.mp4
7 e" Y' U7 Z8 `7 N9 c│      任务65: 5. 树剪枝.mp4
. _' S3 b4 B) i% \; d0 o( a│      任务66: 6. 模型树.mp4; s& A1 T5 m; ~/ c- j
│      任务67: 7. 回归树预测结果.mp48 Y+ N7 e* T6 d. ?: D
│      任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4% k; W8 N3 g3 c' G
│      任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4; ^( E8 o0 i1 p( D
│      1 D1 ~. [2 a& G0 }9 \1 n' i
├─09.第9章 K-均值聚类算法: L  l( A' @- X
│      任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip# e' M7 t  F* I% K! S
│      任务71: 1. 聚类分析概述.mp4
" t1 n, }: X2 a! z3 ]│      任务72: 2. k均值算法原理.mp4
& U/ V: u" x8 U7 s- r2 f/ g│      任务73: 3. k均值算法的python实现(1).mp4! R: L0 @# {, f
│      任务74: 4. k均值算法的python实现(2).mp43 Q. r) V$ j, s3 ^) r% u+ l+ O
│      任务75: 5. 算法验证.mp4
6 f4 x5 F$ M6 s. A8 W5 O│      任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4- n: R9 m- T( ]2 T% c3 t
│      任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4/ y' _" e% ^/ U
│      任务78: 8. 二分k均值法(1).mp4
/ H' B: l" }' D' Y) Q" c, }│      任务79: 9. 二分k均值法(2).mp45 Y! [: Q  @$ ]- j( z
│      任务80: 10. 聚类模型评价指标.mp4
( }* }( b8 N9 o9 A5 @4 |# y9 c│      任务81: 11. 轮廓系数的python实现.mp4+ C9 E. z) Y# Y+ x* [
│      任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
2 O4 W1 l7 k1 T3 M│      任务83: 【附录2】归一化处理.mp4" j; n' u+ j" S. M; r8 X+ Z- Z
│      
2 V( a( ]5 B+ Y( m" D└─10.第10章 关联规则之Apriori4 J) \' f; q+ h$ S
        任务84:课件、代码及数据集下载.zip
- C8 H- s# Z' u2 ]        任务85: 1 关联分析概述.mp4# z9 F; y6 i. r' @
        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp42 R: t% ]( L& r
        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度.mp4" c- h/ W. u2 j2 g; Q
        任务88: 4 关联规则的发现.mp4
( m% b' f* [6 a$ V( b7 v        任务89: 5 apriori原理.mp4$ f& h4 z/ |- b4 {: ?
        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1).mp47 \( S$ p# Q$ \( r+ Z/ H  {
        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2).mp4& n# L4 i+ C; t3 |, f
        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3).mp42 j) K4 u5 Z" \9 q) Y9 b" r; J% `( x
        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1).mp49 l5 X! P' W/ d/ i8 K+ u/ F1 H* D9 s7 n
        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2).mp4: {9 N4 `9 R1 v& y' \7 H" }' Z
        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式.mp45 o# N0 X# i" Q: \9 n9 p
        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp40 n6 l0 P$ E, ?+ n1 t
        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp40 }# H, p9 `& y% r* v- j/ y, a9 ]
        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp45 o8 Z" k6 S  c

, I" J6 [4 k* u, y3 Y下载地址:
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