Ι 课程介绍
* 课程时间：2023年（会员免费包更新）
* 课程包括：视频+课程资料
* 课程售价：¥16.9元（会员&永久会员免费）
* 课程目录：如下
01-01-机器学习概述_ev.mp4 24.97M
02-01线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数_ev.mp4 19.32M
02-02-梯度下降法._ev.mp4 19.87M
02-03-梯度下降法代码实现_ev.mp4 12.10M
02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题_ev.mp4 22.06M
02-05-线性回归代码实现_ev.mp4 22.98M
02-06-线性回归代码实现-做特征归一化_ev.mp4 24.44M
02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降_ev.mp4 9.47M
02-08-模型评价 · 几种常见的模型评价指标_ev.mp4 20.23M
02-09-欠拟合与过拟合_ev.mp4 10.56M
02-10-Ridge回归求解与代码实现_ev.mp4 18.12M
02-11-LASSO回归求解_ev.mp4 19.27M
02-12-LASSO回归求解举例说明_ev.mp4 10.19M
02-13-LASSO回归代码实现_ev.mp4 14.44M
02-14-最小二乘法求线性回归_ev.mp4 15.60M
02-15-最小二乘法代码实现_ev.mp4 7.89M
02-【实战】使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet_ev.mp4 17.57M
02-【案例】波士顿房价预测(上)_ev.mp4 26.36M
02-【案例】-波士顿房价预测(下)_ev.mp4 35.76M
03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数_ev.mp4 14.73M
03-02-逻辑回归求解_ev.mp4 18.93M
03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式_ev.mp4 11.80M
03-04-逻辑回归代码实现(上)_ev.mp4 27.68M
03-04-逻辑回归代码实现(下)_ev.mp4 24.64M
03-06-逻辑回归的正则化_ev.mp4 16.91M
03-07-逻辑回归实现多分类方法_ev.mp4 23.18M
03-08-【实战】使用Sklearn实现逻辑回归_ev.mp4 15.05M
03-【案例】鸢尾花分类_ev.mp4 40.30M
03-【案例】手写数字识别_ev.mp4 33.42M
04-01-决策树简介、熵_ev.mp4 16.24M
04-02条件熵及计算举例_ev.mp4 12.17M
04-03信息增益、ID3算法_ev.mp4 14.94M
04-04决策树代码实现(1-熵的计算)_ev.mp4 16.37M
04-05决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征).mp4 61.47M
04-06决策树代码实现(3-类别投票表决).mp4 16.16M
04-07决策树代码实现( 4-决策树递归生成，决策树对新数据进行预测).mp4 42.30M
04-08 C4.5算法.mp4 10.89M
04-09基尼指数(Gini Index)生成决策树.mp4 19.25M
04-10决策树剪枝.mp4 18.28M
04-11决策树处理连续值与缺失值.mp4 22.08M
04-12多变量决策树.mp4 11.93M
04-【实战】Sklearn实现决策树.mp4 55.44M
04-【案例】：使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍、数据预处理).mp4 60.43M
04-【案例】：使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标).mp4 31.40M
04-【案例】：使用决策树进行个人信用风险评估(3.模型评估，优化).mp4 28.04M
05-01-贝叶斯决策简介.mp4 20.79M
05-02-贝叶斯决策模型.mp4 9.85M
05-03-朴素贝叶斯模型.mp4 19.96M
05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程).mp4 62.68M
05-05-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程).mp4 20.60M
05-06-拉普拉斯修正及代码实现.mp4 41.67M
05-07-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.mp4 10.46M
05-08-Sklearn实现朴素贝叶斯.mp4 21.03M
05-【案例】垃圾邮件识别(1.实现原理).mp4 16.83M
05-【案例】垃圾邮件识别(2.代码实现).mp4 60.09M
06-01-支持向量机简介.mp4 10.32M
06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数).mp4 34.10M
06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.mp4 25.79M
06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件.mp4 27.44M
06-05-目标函数求解(1.对偶问题、先对w、b求极小).mp4 25.59M
06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大).mp4 13.59M
06-07-SVM求解举例.mp4 51.48M
06-08-线性支持向量机的目标函数.mp4 17.85M
06-09-线性支持向量机目标函数优化.mp4 25.69M
06-10-非线性支持向量机简介.mp4 30.38M
06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp4 10.81M
06-12-SMO算法推导结果.mp4 25.92M
06-13-1SVM代码实现之简易版(上).mp4 94.70M
06-14-1SVM代码实现之简易版(下).mp4 29.72M
06-15-2SVM代码实现之改进版.mp4 51.44M
06-16-3SVM代码实现之引进核函数版.mp4 41.33M
06-17-SMO算法推导过程1.mp4 19.30M
06-18-SMO算法推导过程2.mp4 21.80M
06-19-SMO算法推导过程3.mp4 9.79M
06-20-SMO算法推导过程4.mp4 16.71M
06-21-SVM总结.mp4 11.25M
06-【实战】-Sklearn实现SVM1.mp4 18.10M
06-【实战】-Sklearn实现SVM2-3，输出常用属性值，使用高斯核.mp4 36.23M
06-【实战】-Sklearn实现SVM4，调参.mp4 28.60M
06-【案例】使用SVM完成人脸识别.mp4 73.50M
07-01-K-means基本原理及推导.mp4 14.87M
07-02-K-means中距离计算方法.mp4 14.11M
07-03-K-means代码实现(1原生代码实现).mp4 55.45M
07-04-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).mp4 12.49M
07-05-层次聚类原理及距离计算.mp4 14.70M
07-06层次聚类举例.mp4 10.35M
07-07Sklearn实现层次聚类.mp4 14.51M
07-08密度聚类.mp4 15.78M
07-09Sklearn实现密度聚类.mp4 11.52M
07-10-高斯混合模型介绍.mp4 17.87M
07-11-高斯混合模型参数估计.mp4 28.87M
07-12高斯混合模型原生代码实现.mp4 57.40M
07-13 Sklearn实现高斯混合模型.mp4 19.92M
07-【案例】对亚洲足球队进行聚类分析.mp4 19.43M
08-01-主成分分析介绍.mp4 17.59M
08-02协方差矩阵的特征值分解算法.mp4 16.92M
08-03协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.mp4 39.02M
08-04基于数据矩阵的奇异值分解算法.mp4 14.39M
08-05基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.mp4 19.36M
08-【实战】-Sklearn实现PCA.mp4 21.84M
08-【案例】PCA实现照片压缩.mp4 37.58M
09-01-集成学习介绍.mp4 7.84M
09-02-Voting能够提高准确度的原因.mp4 18.06M
09-03-Voting原理.mp4 10.71M
09-04-Voting代码实现.mp4 26.56M
09-05-Bagging与随机森林及其代码实现.mp4 49.44M
09-09-GBDT之提升和提升树概念.mp4 46.73M
09-10-GBDT梯度提升树.mp4 15.56M
09-11-XGBoost介绍，目标函数，正则项.mp4 22.86M
09-12-XGBoost求解.mp4 25.37M
09-13-XGBoost树结构生成.mp4 13.13M
09-14-XGBoost代码实现1.mp4 77.71M
09-15-XGBoost代码实现2.mp4 73.58M
09-16-Stacking.mp4 18.52M
09-17-Stacking 代码实现.mp4 18.72M
10-【银行营销策略分析】-01 数据说明.mp4 47.19M
10-【银行营销策略分析】-02探索性分析.mp4 36.81M
10-【银行营销策略分析】-03数据预处理与特征工程.mp4 69.53M
10-【银行营销策略分析】-04模型训练.mp4 49.71M
10-【信用卡发欺诈模型】-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法.mp4 40.11M
10-【信用卡发欺诈模型】-02采样之上采样.mp4 61.55M
10-【信用卡发欺诈模型】-03采样之下采样.mp4 49.54M
10-【信用卡发欺诈模型】-04建模与调参.mp4 58.75M
└──机器学习算法应用实战.zip 429.56M
