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腾讯课堂 机器学习必修课：经典算法与Python实战人工智能
〖课程目录〗:
腾讯课堂 机器学习必修课：经典算法与Python实战人工智能
├──01.欢迎来到机器学习的世界（3节）
| ├──1-1 课程内容和理念.mp4 27.13M
| ├──1-2 初识机器学习.mp4 18.49M
| └──1-3 课程使用的技术栈.mp4 18.29M
├──02.机器学习概述（5节）
| ├──2-1 本章总览.mp4 5.14M
| ├──2-2 数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 13.93M
| ├──2-3 研究哪些问题：分类、回归等.mp4 17.48M
| ├──2-4 如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 16.70M
| └──2-5 机器学习的七大常见误区和局限.mp4 21.79M
├──03.快速掌握四大必备工具（上）（5节）
| ├──3-1 本章总览：相互关系与学习路线.mp4 5.46M
| ├──3-2 Anaconda图形化操作.mp4 7.89M
| ├──3-3 Anaconda命令行操作.mp4 10.04M
| ├──3-4 JupyterNotebook基础使用.mp4 14.53M
| └──3-5 JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 9.62M
├──04.快速掌握四大必备工具（下）（9节）
| ├──4-1 Numpy基础：安装与性能对比.mp4 9.49M
| ├──4-2 Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 21.86M
| ├──4-3 Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 10.94M
| ├──4-4 Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 11.62M
| ├──4-5 Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 18.84M
| ├──4-6 Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 9.80M
| ├──4-7 Numpy数组arg运算和排序.mp4 11.56M
| ├──4-8 Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 15.09M
| └──4-9 Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 12.67M
├──05.“近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法（9节）
| ├──5-1 本章总览.mp4 7.01M
| ├──5-2 KNN算法核心思想和原理.mp4 19.99M
| ├──5-3 KNN分类任务代码实现.mp4 27.60M
| ├──5-4 数据集划分：训练集与预测集.mp4 25.15M
| ├──5-5 模型评价.mp4 26.17M
| ├──5-6 超参数.mp4 24.08M
| ├──5-7 特征归一化.mp4 22.05M
| ├──5-8 KNN回归任务代码实现.mp4 22.22M
| └──5-9 KNN优缺点和适用条件.mp4 19.31M
├──06.“大禹治水，庖丁解牛”的线性算法（上）（5节）
| ├──6-1 本章总览.mp4 10.11M
| ├──6-2 线性回归核心思想和原理.mp4 28.36M
| ├──6-3 逻辑回归核心思想和原理.mp4 17.25M
| ├──6-4 线性回归代码实现.mp4 22.67M
| └──6-5 模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 22.75M
├──07.“大禹治水，庖丁解牛的线性算法”（下）（6节）
| ├──7-1 多项式回归代码实现.mp4 17.24M
| ├──7-2 逻辑回归算法.mp4 14.97M
| ├──7-3 线性逻辑回归代码实现.mp4 20.39M
| ├──7-4 多分类策略.mp4 6.40M
| ├──7-5 复杂逻辑回归及代码实现.mp4 15.07M
| └──7-6 线性算法优缺点和适用条件.mp4 13.75M
├──08.“解一卷而众篇明”之核心概念精讲（上）（7节）
| ├──8-1 本章总览.mp4 18.97M
| ├──8-2 损失函数.mp4 33.02M
| ├──8-3 梯度下降.mp4 31.44M
| ├──8-4 决策边界.mp4 20.83M
| ├──8-5 过拟合与欠拟合.mp4 19.57M
| ├──8-6 学习曲线.mp4 21.41M
| └──8-7 交叉验证.mp4 18.61M
├──09.“解一卷而众篇明”之核心概念精讲（下）（6节）
| ├──9-1 模型误差.mp4 26.42M
| ├──9-2 正则化.mp4 31.18M
| ├──9-3 LASSO和岭回归代码实现.mp4 20.52M
| ├──9-4 模型泛化.mp4 16.60M
| ├──9-5 评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 27.70M
| └──9-6 评价指标：ROC曲线.mp4 26.31M
├──10.“分而治之，逐个击破”的决策树（8节）
| ├──10-1 本章总览.mp4 10.43M
| ├──10-2 决策树核心思想和原理.mp4 15.50M
| ├──10-3 信息熵.mp4 32.81M
| ├──10-4 决策树分类任务代码实现.mp4 29.95M
| ├──10-5 基尼系数.mp4 19.14M
| ├──10-6 决策树剪枝.mp4 24.11M
| ├──10-7 决策树回归任务代码实现.mp4 10.28M
| └──10-8 决策树优缺点和适用条件.mp4 14.28M
├──11.“失败是成功之母”的神经网络（9节）
| ├──11-1 本章总览.mp4 19.32M
| ├──11-2 神经网络核心思想和原理.mp4 43.38M
| ├──11-3 激活函数.mp4 24.51M
| ├──11-4 正向传播与反向传播.mp4 18.65M
| ├──11-5 梯度下降优化算法.mp4 23.82M
| ├──11-6 神经网络简单代码实现.mp4 22.91M
| ├──11-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 20.62M
| ├──11-8 模型选择.mp4 30.80M
| └──11-9 神经网络优缺点和适用条件.mp4 12.97M
├──12.“欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机（10节）
| ├──12-1 本章总览.mp4 32.26M
| ├──12-10 SVM优缺点和适用条件.mp4 10.46M
| ├──12-2 SVM核心思想和原理.mp4 13.50M
| ├──12-3 硬间隔SVM.mp4 22.09M
| ├──12-4 SVM软间隔.mp4 17.52M
| ├──12-5 线性SVM分类任务代码实现.mp4 14.73M
| ├──12-6 非线性SVM：核技巧.mp4 35.32M
| ├──12-7 SVM核函数.mp4 15.93M
| ├──12-8 非线性SVM代码实现.mp4 21.88M
| └──12-9 SVM回归任务代码实现.mp4 10.80M
├──13.“是非考于前，成败验于后”的贝叶斯方法（6节）
| ├──13-1 本章总览.mp4 15.02M
| ├──13-2 贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 24.07M
| ├──13-3 朴素贝叶斯分类.mp4 13.53M
| ├──13-4 朴素贝叶斯的代码实现.mp4 20.05M
| ├──13-5 多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 19.65M
| └──13-6 贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 20.17M
├──14.“团结就是力量”的集成学习（8节）
| ├──14-1 本章总览.mp4 9.12M
| ├──14-2 集成学习核心思想和原理.mp4 13.27M
| ├──14-3 集成学习代码实现.mp4 21.90M
| ├──14-4 并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 36.75M
| ├──14-5 并行策略：随机森林.mp4 12.59M
| ├──14-6 串行策略：Boosting.mp4 20.60M
| ├──14-7 结合策略：Stacking方法.mp4 13.77M
| └──14-8 集成学习优缺点和适用条件.mp4 16.02M
├──15.“物以类聚，人以群分”的聚类算法（6节）
| ├──15-1 本章总览.mp4 6.53M
| ├──15-2 聚类算法核心思想和原理.mp4 10.82M
| ├──15-3 分层聚类.mp4 15.32M
| ├──15-4 聚类算法代码实现.mp4 19.54M
| ├──15-5 聚类评估代码实现.mp4 15.94M
| └──15-6 聚类算法优缺点和适用条件.mp4 12.39M
├──16.“射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析（8节）
| ├──16-1 本章总览.mp4 10.07M
| ├──16-2 PCA核心思想和原理.mp4 18.61M
| ├──16-3 PCA求解算法.mp4 20.88M
| ├──16-4 PCA算法代码实现.mp4 12.16M
| ├──16-5 降维任务代码实现.mp4 18.11M
| ├──16-6 PCA在数据降噪中的应用.mp4 10.99M
| ├──16-7 PCA在人脸识别中的应用.mp4 23.00M
| └──16-8 主成分分析优缺点和适用条件.mp4 6.58M
├──17.“见微知著，睹始知终”的概率图模型（5节）
| ├──17-1 本章总览.mp4 9.50M
| ├──17-2 概率图模型核心思想和原理.mp4 34.60M
| ├──17-3 EM算法参数估计.mp4 14.71M
| ├──17-4 隐马尔可夫模型代码实现.mp4 29.41M
| └──17-5 概率图模型优缺点和适用条件.mp4 8.43M
└──18.项目实战（5节）
| ├──18-1 本章总览.mp4 4.67M
| ├──18-2 泰坦尼克生还预测.mp4 54.95M
| ├──18-3 房价预测.mp4 54.61M
| ├──18-4 交易反欺诈代码实现.mp4 27.94M
| └──18-5 如何深入研究机器学习.mp4 8.55M
〖百度网盘下载地址〗:
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发表于 2024-6-12 20:26:09
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