169 Python3入门机器学习 经典算法与应用（价值499）

课程目录

QQ_1771651141387.png (22.81 KB, 下载次数: 0) 2026-2-21 13:33 上传 课程介绍： 特为机器学习初学者量身打造，使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架，算法与编程两翼齐飞，由浅入深，一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程，更是不断思考的能力。 鸟瞰机器学习全局，轻松步入人工智能之门 力图培养大家理解机器 学习整个领域的框架，为今后的学习探索打下坚实基础 课程目录： ├──
第01章 欢迎来到Python3玩转机器学习 | ├──1-1 什么是机器学习.mp4 65.58M | ├──1-2课程涵盖的内容和理念.mp4 42.64M | └──1-3课程所使用的技术栈.mp4 56.89M ├──
第02章 机器学习基础 | ├──2-1 机器学习的数据.mp4 48.90M | ├──2-2 机器学习的主要任务.mp4 58.97M | ├──2-3 监督学习、非监督学习....mp4 47.35M | ├──2-4 批量、在线学习、参数、非参数学习.mp4 24.84M | ├──2-5 哲学思考.mp4 24.97M | └──2-6 课程使用环境搭建.mp4 91.78M ├──
第03章 Jupyter Notebook ,numpy | ├──3-1 Jupyter Notebook基础.mp4 82.05M | ├──3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4 103.36M | ├──3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4 101.25M | ├──3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp4 73.13M | ├──3-2Jupter Notebook 中的魔法命令.mp4 103.49M | ├──3-3 Numpy 数据基础.mp4 39.05M | ├──3-4 创建Numpy 数据和矩阵.mp4 103.14M | ├──3-5 Numpy数组和矩阵的基本操作.mp4 66.29M | ├──3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割.mp4 81.22M | ├──3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 120.38M | ├──3-8 Numpy 中的聚合运算.mp4 72.34M | └──3-9 Numpy中的arg运算.mp4 50.83M ├──
第04章 最基础的分类算法 | ├──4-1 K近邻算法.mp4 74.44M | ├──4-2 scikit-learn机器学习算法封装.mp4 145.12M | ├──4-3 训练数据集.mp4 122.47M | ├──4-4 分类准确度.mp4 130.51M | ├──4-5 超参数.mp4 92.30M | ├──4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4 131.02M | ├──4-7 数据归一化.mp4 56.81M | ├──4-8 Scikit-learn中的Scaler.mp4 115.75M | └──4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4 22.66M ├──
第05章 线性回归法 | ├──5-1 简单线性回归.mp4 43.75M | ├──5-10 线性回归的可解释性.mp4 61.85M | ├──5-2 最小乘法.mp4 24.65M | ├──5-3 简单线性回归的实现.mp4 75.69M | ├──5-4 衡量线性回归的指标.mp4 56.59M | ├──5-5 R Squared.mp4 90.33M | ├──5-6 最好的衡量线性回归法的指标.mp4 56.12M | ├──5-7多元线性回归和正规方程解.mp4 33.28M | ├──5-8 实现多元线性回归.mp4 78.59M | └──5-9 使用Scilit-learn解决回归问题.mp4 82.34M ├──
第06章 梯度下降法 | ├──6-1 什么是梯度下降法.mp4 33.49M | ├──6-2线性回归中的梯度下降法.mp4 109.29M | ├──6-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 35.27M | ├──6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 84.18M | ├──6-5 梯度下降法的向量化.mp4 108.59M | ├──6-6 随机梯度下降法.mp4 77.40M | ├──6-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4 130.65M | ├──6-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 59.09M | └──6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 18.08M ├──
第07章 PCA与梯度上升法 | ├──7-1 什么是PCA.mp4 37.78M | ├──7-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 20.17M | ├──7-3 求数据的主成分.mp4 96.85M | ├──7-4 高维数据映射为低维数据（）.mp4 73.25M | ├──7-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 92.26M | ├──7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 111.24M | ├──7-7 试手MNIST数据集.mp4 61.85M | ├──7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 67.71M | └──7-9 人脸识别与特征脸.mp4 69.10M ├──
第08章 多项式回归与模型泛化 | ├──8-1 什么是多项式回归.mp4 53.41M | ├──8-10 L1，L2弹性网络.mp4 26.47M | ├──8-2 scikit-learn 中的多项式回归.mp4 80.46M | ├──8-3 过拟合与欠拟合.mp4 109.96M | ├──8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 103.78M | ├──8-5 学习曲线.mp4 79.53M | ├──8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 132.98M | ├──8-7 偏差方差平衡.mp4 35.51M | ├──8-8 模型泛化与岭回归.mp4 106.05M | └──8-9 LASSO.mp4 69.89M ├──
第09章 逻辑回归 | ├──9-1 什么是逻辑回归.mp4 37.33M | ├──9-2 逻辑回归的损失函数.mp4 36.88M | ├──9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4 48.94M | ├──9-4 实现逻辑回归算法.mp4 141.51M | ├──9-5 决策边界.mp4 98.85M | ├──9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4 72.41M | ├──9-7 scikt-learn中的逻辑回归.mp4 85.09M | └──9-8 OvR与OvO.mp4 65.86M ├──
第10章 评价分类结果 | ├──10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4 32.12M | ├──10-2 准确率和召回率.mp4 27.28M | ├──10-3 现实混淆矩阵.mp4 87.66M | ├──10-4 F1 Score.mp4 61.67M | ├──10-5 准确率和召回率的平衡.mp4 79.09M | ├──10-6 准确率召回率曲线.mp4 91.92M | ├──10-7 ROC曲线.mp4 58.24M | └──10-8 多分类问题中的混淆矩阵.mp4 78.56M ├──
第11章 支撑向量机SVM | ├──11-1 什么是SVM.mp4 31.40M | ├──11-2 svm背后的最优化问题.mp4 44.39M | ├──11-3 Soft Margin SVM.mp4 35.41M | ├──11-4 Scikit-learn 中的SVM.mp4 89.58M | ├──11-5 SVM中使用多项式特征和核函数.mp4 61.53M | ├──11-6 什么是核函数.mp4 36.60M | ├──11-7RBF核函数.mp4 46.77M | ├──11-8 RBF核函数中的gamma.mp4 57.67M | └──11-9 SVM思想解决回归问题.mp4 36.03M ├──
第12章 决策树 | ├──12-1 什么是决策树.mp4 38.37M | ├──12-2 信息熵.mp4 39.82M | ├──12-3 - 12-5.mp4 252.76M | └──12-6 - 12-7 .mp4 51.70M ├──
第13章 集成学习和随机森林 | └──13章.mp4 419.11M ├──
第14章 更多机器学习算法 | └──14章 学习scikit-learn文档，大家加油！.mp4 160.37M ├──github地址.txt 0.07kb ├──ISLR Seventh Printing.pdf 10.64M ├──Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf 3.57M └──project.zip 124.81kb