|
|
菊安酱的《机器学习实战》 CDA数据分析师
〖课程目录〗:
CDA数据分析师 菊安酱的《机器学习实战》 [5.1G]
┣━━01.第1章 k-近邻算法 [310.9M]
┃ ┣━━任务1：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip [2.3M]
┃ ┣━━任务2： 1.机器学习概述.mp4 [17.4M]
┃ ┣━━任务3： 2.k-近邻算法原理.mp4 [32.4M]
┃ ┣━━任务4： 3.k-近邻的python实现.mp4 [64.9M]
┃ ┣━━任务5： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4 [87M]
┃ ┗━━任务6： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4 [106.9M]
┣━━02.第2章 决策树 [400.4M]
┃ ┣━━任务10： 3. 递归构建决策树-.mp4 [60.7M]
┃ ┣━━任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树-.mp4 [15.6M]
┃ ┣━━任务12： 5. 决策树的可视化-.mp4 [87M]
┃ ┣━━任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型-.mp4 [146.2M]
┃ ┣━━任务7：第2期 决策树（完整版）.zip [1.2M]
┃ ┣━━任务8： 1. 决策树原理简介-.mp4 [24.8M]
┃ ┗━━任务9： 2. 决策树的构建准备工作-.mp4 [64.9M]
┣━━03.第3章 朴素贝叶斯 [409.9M]
┃ ┣━━任务14：第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip [37.9M]
┃ ┣━━任务15： 1. 朴素贝叶斯概述-.mp4 [68.7M]
┃ ┣━━任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验-.mp4 [56.5M]
┃ ┣━━任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤-.mp4 [88.7M]
┃ ┣━━任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤-.mp4 [62M]
┃ ┣━━任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”-.mp4 [64.7M]
┃ ┗━━任务20： 6. 算法总结-.mp4 [31.4M]
┣━━04.第4章 Logistic 回归 [475.9M]
┃ ┣━━任务21：第4期 logistic（完整版）.zip [1.9M]
┃ ┣━━任务22： 1. logistic原理概述-.mp4 [53.8M]
┃ ┣━━任务23： 2. 损失函数正则化-.mp4 [41.6M]
┃ ┣━━任务25： 4. 梯度下降种类解析-.mp4 [50.1M]
┃ ┣━━任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归-.mp4 [105M]
┃ ┣━━任务27： 6. 病马案例-.mp4 [46.6M]
┃ ┣━━任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例-.mp4 [89.3M]
┃ ┣━━任务29： 8. 分类算法大比拼-.mp4 [56.6M]
┃ ┗━━任务30： 9. 算法总结-.mp4 [31.1M]
┣━━05.第5章 支持向量机 [722M]
┃ ┣━━任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip [2.3M]
┃ ┣━━任务32： 1. 支持向量机概述-.mp4 [35.8M]
┃ ┣━━任务33： 2. 补充数学公式-.mp4 [108.8M]
┃ ┣━━任务34： 3. smo算法流程-.mp4 [45.3M]
┃ ┣━━任务35： 4. 简化版smo算法-.mp4 [140.4M]
┃ ┣━━任务36： 5. 完整版smo算法-.mp4 [132.8M]
┃ ┣━━任务37： 6. 核函数-.mp4 [24.7M]
┃ ┣━━任务38： 7. 非线性svm-.mp4 [125.1M]
┃ ┣━━任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别-.mp4 [85.1M]
┃ ┗━━任务40： 9. 算法总结-.mp4 [21.6M]
┣━━06.第6章 AdaBoost算法 [505.9M]
┃ ┣━━任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip [1.8M]
┃ ┣━━任务42： 1. 集成算法概念-.mp4 [51.2M]
┃ ┣━━任务43： 2. adaboost算法步骤-.mp4 [26.1M]
┃ ┣━━任务44： 3. 构建弱分类器-.mp4 [69.3M]
┃ ┣━━任务45： 4. adaboost完整版函数-.mp4 [67.4M]
┃ ┣━━任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用-.mp4 [48.9M]
┃ ┣━━任务47： 6. 分类器衡量指标-.mp4 [114.4M]
┃ ┣━━任务48： 7. 样本不均衡问题-.mp4 [52.6M]
┃ ┗━━任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测-.mp4 [74.3M]
┣━━07.第7章 线性回归 [561M]
┃ ┣━━任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip [4.8M]
┃ ┣━━任务51： 1. 线性回归概述-.mp4 [19.7M]
┃ ┣━━任务52： 2. 线性回归的损失函数-.mp4 [57.7M]
┃ ┣━━任务53： 3. 简单线性回归python实现-.mp4 [41.6M]
┃ ┣━━任务54： 4. 局部加权线性回归-.mp4 [69.8M]
┃ ┣━━任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄-.mp4 [108.6M]
┃ ┣━━任务56： 6. 岭回归-.mp4 [47M]
┃ ┣━━任务57： 7. lasso和向前逐步回归-.mp4 [56.1M]
┃ ┣━━任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据-.mp4 [123.1M]
┃ ┗━━任务59： 9. 乐高二手成交价预测-.mp4 [32.6M]
┣━━08.第8章 树回归 [400.4M]
┃ ┣━━任务60：第8期 树回归（完整版）.zip [2.3M]
┃ ┣━━任务61： 1. 决策树回顾-.mp4 [16.7M]
┃ ┣━━任务62： 2.cart算法概述-.mp4 [39.3M]
┃ ┣━━任务63： 3. cart回归树的python实现-.mp4 [80.6M]
┃ ┣━━任务64： 4. 回归树的sklearn实现-.mp4 [26.1M]
┃ ┣━━任务65： 5. 树剪枝-.mp4 [220B]
┃ ┣━━任务66： 6. 模型树-.mp4 [47.1M]
┃ ┣━━任务67： 7. 回归树预测结果-.mp4 [57.9M]
┃ ┣━━任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果-.mp4 [32.7M]
┃ ┗━━任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui-.mp4 [97.6M]
┣━━09.第9章 K-均值聚类算法 [552.2M]
┃ ┣━━任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip [3.5M]
┃ ┣━━任务71： 1. 聚类分析概述-.mp4 [16.8M]
┃ ┣━━任务72： 2. k均值算法原理-.mp4 [12.3M]
┃ ┣━━任务73： 3. k均值算法的python实现（1）-.mp4 [40M]
┃ ┣━━任务74： 4. k均值算法的python实现（2）-.mp4 [80.6M]
┃ ┣━━任务75： 5. 算法验证-.mp4 [22.7M]
┃ ┣━━任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线-.mp4 [40.2M]
┃ ┣━━任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨-.mp4 [51.7M]
┃ ┣━━任务78： 8. 二分k均值法（1）-.mp4 [30.6M]
┃ ┣━━任务79： 9. 二分k均值法（2）-.mp4 [78.9M]
┃ ┣━━任务80： 10. 聚类模型评价指标-.mp4 [47.4M]
┃ ┣━━任务81： 11. 轮廓系数的python实现-.mp4 [70M]
┃ ┣━━任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定-.mp4 [30.3M]
┃ ┗━━任务83： 【附录2】归一化处理-.mp4 [27.1M]
┣━━10.第10章 关联规则之Apriori [838.6M]
┃ ┣━━任务84：课件、代码及数据集下载.zip [2.8M]
┃ ┣━━任务85： 1 关联分析概述-.mp4 [29.5M]
┃ ┣━━任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度-.mp4 [29M]
┃ ┣━━任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度-.mp4 [26.9M]
┃ ┣━━任务88： 4 关联规则的发现-.mp4 [14.8M]
┃ ┣━━任务89： 5 apriori原理-.mp4 [24.6M]
┃ ┣━━任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）-.mp4 [100.4M]
┃ ┣━━任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）-.mp4 [41.6M]
┃ ┣━━任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）-.mp4 [38.2M]
┃ ┣━━任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）-.mp4 [118.1M]
┃ ┣━━任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）-.mp4 [115M]
┃ ┣━━任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式-.mp4 [89.8M]
┃ ┣━━任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）-.mp4 [92.1M]
┃ ┣━━任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）-.mp4 [58.9M]
┃ ┗━━任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）-.mp4 [56.9M]
〖百度网盘下载地址〗:
---------------------------------华丽分割线--------------------------------华丽分割线-------------------华丽分割线-------------------------华丽分割线----------------
〖下载地址失效反馈〗:
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。反馈地址：http://www.51shequ.cn/forum-70-1.html
〖赞助VIP免学币下载全站资源〗:
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：
〖客服24小时咨询〗:
有任何问题，请点击左侧QQ咨询。 |
|
发表于 2021-1-5 13:01:06
发表于 2021-2-3 19:16:30
发表于 2021-3-23 09:54:56
发表于 2021-5-1 06:42:10
