边学边练超系统掌握人工智能机器学习算法(20.40G)

xiaoduo

『课程目录』:
├─视频-边学边练超系统掌握人工智能机器学习算法
│  ├─day1-视频
│  │  └─片头
│  │          1.机器学习科学计算库内容简介.mp4
│  │          10.Azure机器学习平台实验演示2.mp4
│  │          11.深度学习简介.mp4
│  │          12.基础环境安装.mp4
│  │          13.jupyter notebook的基本使用1.mp4
│  │          14.jupyter notebook的基本使用2.mp4
│  │          15.matplotlib的基本使用.mp4
│  │          2.人工智能概述.mp4
│  │          3.人工智能的发展历程.mp4
│  │          4.人工智能主要分支.mp4
│  │          5.机器学习定义工作流程概述.mp4
│  │          6.机器学习工作流程各步骤解释.mp4
│  │          7.机器学习算法分类介绍.mp4
│  │          8.模型评估.mp4
│  │          9.Azure机器学习平台实验演示1.mp4
│  │         
│  ├─day2-视频
│  │  └─片头
│  │          1.实现基础绘图-某城市温度变换图.mp4
│  │          10.数组的基本操作.mp4
│  │          11.ndarray的运算.mp4
│  │          12.数组间运算.mp4
│  │          13.矩阵复习.mp4
│  │          14.pandas介绍.mp4
│  │          15pandas数据结构-series.mp4
│  │          16.pandas数据结构-DataFrame1.mp4
│  │          17.pandas数据结构-DataFrame2.mp4
│  │          18.pandas数据结构-multiindex和panel.mp4
│  │          2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图.mp4
│  │          3.在一个坐标系下绘制多个图像.mp4
│  │          4.在多个坐标系下绘制多个图像.mp4
│  │          5.常见图形绘制.mp4
│  │          6.numpy介绍.mp4
│  │          7.ndarray介绍.mp4
│  │          8.创建0，1数组，固定范围数组.mp4
│  │          9.创建随机数组.mp4
│  │         
│  ├─day3-视频
│  │  └─片头
│  │          1.pandas中的索引.mp4
│  │          10.数据表的合并.mp4
│  │          11.交叉表和透视表介绍.mp4
│  │          12.分组聚合介绍.mp4
│  │          13.星巴克案例实现.mp4
│  │          14.电影案例分析1.mp4
│  │          15.电影案例分析.mp4
│  │          2.赋值和排序.mp4
│  │          3.pandas中的算术运算和逻辑运算.mp4
│  │          4.pandas中的统计函数.mp4
│  │          5.pandas中的累计统计函数和自定义函数.mp4
│  │          6.pandas中绘图方式介绍.mp4
│  │          7.pandas中文件的读取和写入.mp4
│  │          8.缺失值的处理.mp4
│  │          9.数据离散化.mp4
│  │         
│  ├─day4-视频
│  │  └─片头
│  │          1.K-近邻算法简介.mp4
│  │          10.特征预处理简介.mp4
│  │          11.归一化和标准化介绍.mp4
│  │          12.鸢尾花种类预测.mp4
│  │          13.KNN算法总结.mp4
│  │          14.交叉验证、网格搜索概念介绍.mp4
│  │          15.交叉验证、网格搜索案例实现.mp4
│  │          2.K近邻算法api初步使用.mp4
│  │          3.机器学习中距离度量介绍.mp4
│  │          4.K值的选择介绍.mp4
│  │          5.kd树和kd树的构造过程.mp4
│  │          6.kd树案例实现.mp4
│  │          7.数据集获取和属性介绍.mp4
│  │          8.数据可视化介绍.mp4
│  │          9.数据集的划分.mp4
│  │         
│  ├─day5-视频
│  │  └─片头
│  │          1.案例-Facebook位置预测流程分析.mp4
│  │          10.梯度下降法方法介绍.mp4
│  │          11.线性回归api再介绍.mp4
│  │          12.波士顿房价预测案例.mp4
│  │          13.欠拟合和过拟合的介绍.mp4
│  │          14.正则化线性模型.mp4
│  │          15.岭回归介绍.mp4
│  │          16.模型保存和加载.mp4
│  │          2.案例-Facebook位置预测代码实现1.mp4
│  │          3.案例-Facebook位置预测代码实现2.mp4
│  │          4.线性回归简介.mp4
│  │          5.初始线性回归api.mp4
│  │          6.数学：求导.mp4
│  │          7.线性回归中损失函数的介绍.mp4
│  │          8.使用正规方程对损失函数进行优化.mp4
│  │          9.使用梯度下降法对损失函数进行优化.mp4
│  │         
│  ├─day6-视频
│  │  └─片头
│  │          1.逻辑回归介绍.mp4
│  │          10.基尼指数的介绍.mp4
│  │          11.决策树划分原理小结.mp4
│  │          12.cart剪枝介绍.mp4
│  │          13.字典特征提取.mp4
│  │          14.英文文本特征提取.mp4
│  │          15.中文文本特征提取.mp4
│  │          16.tfidf内容讲解.mp4
│  │          17.决策树算法api介绍.mp4
│  │          18.泰坦尼克号乘客生存预测.mp4
│  │          19.树木可视化操作.mp4
│  │          2.逻辑回归api介绍.mp4
│  │          3.肿瘤预测案例.mp4
│  │          4.分类评估方法介绍.mp4
│  │          5.roc曲线绘制过程.mp4
│  │          6.决策树算法简介.mp4
│  │          7.熵的介绍.mp4
│  │          8.信息增益的介绍.mp4
│  │          9.信息增益率的介绍.mp4
│  │         
│  └─day7-视频
│      └─片头
│              1.集成学习简介.mp4
│              10.算法优化介绍.mp4
│              11.特征降维内容介绍.mp4
│              12.pca降维介绍.mp4
│              13.用户对物品类别的喜好细分案例.mp4
│              14.算法选择指导.mp4
│              2.bagging和随机森林概念介绍.mp4
│              3.随机森林api实现.mp4
│              4.boosting概念介绍.mp4
│              5.GBDT内容介绍.mp4
│              6.聚类算法介绍.mp4
│              7.聚类算法api初步实现.mp4
│              8.聚类算法实现流程.mp4
│              9.模型评估.mp4
│              
└─资料-边学边练超系统掌握人工智能机器学习算法
        day01=资料.zip
        day02-资料.zip
        day03-资料.zip
        day04-资料.zip
        day05-资料.zip
        day06-资料.zip
        day07-资料.zip
        参考模型.zip
        机器学习讲义.zip

『课程下载』:

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2523410767

冲冲冲冲

尤里X的信徒

Progress, or wasted time : is often in the moment between a thought.

tom_roosevelt

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1609118451

数据表的合并

601097886

边学边练超系统掌握人工智能机器学习算法

ck200907111138

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i4leader

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wangdong160

好！！！！！！！！！！！！！！

churwebber

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