📄 01-1课程内容和理念.mp4 (60.9 MB)
📄 01-2初识机器学习.mp4 (36.9 MB)
📄 01-3课程使用的技术栈.mp4 (37.0 MB)
📄 02-1本章总览.mp4 (7.9 MB)
📄 02-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 (35.3 MB)
📄 02-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4 (40.0 MB)
📄 02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 (29.3 MB)
📄 02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 (35.1 MB)
📄 03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 (9.2 MB)
📄 03-2Anaconda图形化操作.mp4 (15.9 MB)
📄 03-3Anaconda命令行操作.mp4 (18.9 MB)
📄 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 (19.8 MB)
📄 03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 (15.0 MB)
📄 03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 (15.5 MB)
📄 03-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 (36.9 MB)
📄 03-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 (16.8 MB)
📄 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 (18.7 MB)
📄 03-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 (33.0 MB)
📄 03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 (16.0 MB)
📄 03-12Numpy数组arg运算和排序.mp4 (18.4 MB)
📄 03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 (23.7 MB)
📄 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 (23.0 MB)
📄 04-1本章总览.mp4 (12.1 MB)
📄 04-2KNN算法核心思想和原理.mp4 (39.4 MB)
📄 04-3KNN分类任务代码实现.mp4 (32.8 MB)
📄 04-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 (31.7 MB)
📄 04-5模型评价.mp4 (33.8 MB)
📄 04-6超参数.mp4 (30.3 MB)
📄 04-7特征归一化.mp4 (27.8 MB)
📄 04-8KNN回归任务代码实现.mp4 (29.5 MB)
📄 04-9KNN优缺点和适用条件.mp4 (20.9 MB)
📄 05-1本章总览.mp4 (14.5 MB)
📄 05-2线性回归核心思想和原理.mp4 (40.3 MB)
📄 05-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 (25.4 MB)
📄 05-4线性回归代码实现.mp4 (28.0 MB)
📄 05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 (29.1 MB)
📄 05-6多项式回归代码实现.mp4 (19.7 MB)
📄 05-7逻辑回归算法.mp4 (21.8 MB)
📄 05-8线性逻辑回归代码实现.mp4 (28.5 MB)
📄 05-9多分类策略.mp4 (8.7 MB)
📄 05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 (18.0 MB)
📄 05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 (21.6 MB)
📄 06-1本章总览.mp4 (30.6 MB)
📄 06-2损失函数.mp4 (39.4 MB)
📄 06-3梯度下降.mp4 (35.7 MB)
📄 06-4决策边界.mp4 (25.3 MB)
📄 06-5过拟合与欠拟合.mp4 (25.1 MB)
📄 06-6学习曲线.mp4 (26.7 MB)
📄 06-7交叉验证.mp4 (23.9 MB)
📄 06-8模型误差.mp4 (42.8 MB)
📄 06-9正则化.mp4 (45.0 MB)
📄 06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 (23.9 MB)
📄 06-11模型泛化.mp4 (24.6 MB)
📄 06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 (36.5 MB)
📄 06-13评价指标：ROC曲线.mp4 (33.8 MB)
📄 07-1本章总览.mp4 (14.4 MB)
📄 07-2决策树核心思想和原理.mp4 (22.7 MB)
📄 07-3信息熵.mp4 (39.7 MB)
📄 07-4决策树分类任务代码实现.mp4 (38.7 MB)
📄 07-5基尼系数.mp4 (19.6 MB)
📄 07-6决策树剪枝.mp4 (26.0 MB)
📄 07-7决策树回归任务代码实现.mp4 (12.6 MB)
📄 07-8决策树优缺点和适用条件.mp4 (16.5 MB)
📄 08-1本章总览.mp4 (26.8 MB)
📄 08-2神经网络核心思想和原理.mp4 (56.4 MB)
📄 08-3激活函数.mp4 (36.1 MB)
📄 08-4正向传播与反向传播.mp4 (23.4 MB)
📄 08-5梯度下降优化算法.mp4 (36.8 MB)
📄 08-6神经网络简单代码实现.mp4 (28.9 MB)
📄 08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 (28.5 MB)
📄 08-8模型选择.mp4 (39.7 MB)
📄 08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 (20.2 MB)
📄 09-1本章总览.mp4 (35.6 MB)
📄 09-2SVM核心思想和原理.mp4 (15.7 MB)
📄 09-3硬间隔SVM.mp4 (33.1 MB)
📄 09-4SVM软间隔.mp4 (25.5 MB)
📄 09-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 (17.9 MB)
📄 09-6非线性SVM：核技巧.mp4 (35.3 MB)
📄 09-7SVM核函数.mp4 (21.9 MB)
📄 09-8非线性SVM代码实现.mp4 (22.9 MB)
📄 09-9SVM回归任务代码实现.mp4 (14.3 MB)
📄 09-10SVM优缺点和适用条件.mp4 (11.3 MB)
📄 10-1本章总览.mp4 (22.4 MB)
📄 10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 (32.0 MB)
📄 10-3朴素贝叶斯分类.mp4 (20.3 MB)
📄 10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 (27.2 MB)
📄 10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 (23.6 MB)
📄 10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 (25.5 MB)
📄 11-1本章总览.mp4 (14.6 MB)
📄 11-2集成学习核心思想和原理.mp4 (20.0 MB)
📄 11-3集成学习代码实现.mp4 (24.4 MB)
📄 11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 (38.8 MB)
📄 11-5并行策略：随机森林.mp4 (17.6 MB)
📄 11-6串行策略：Boosting.mp4 (27.4 MB)
📄 11-7结合策略：Stacking方法.mp4 (13.3 MB)
📄 11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 (24.9 MB)
📄 12-1本章总览.mp4 (9.9 MB)
📄 12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 (16.3 MB)
📄 12-3k-means和分层聚类.mp4 (22.8 MB)
📄 12-4聚类算法代码实现.mp4 (21.9 MB)
📄 12-5聚类评估代码实现.mp4 (20.3 MB)
📄 12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4 (19.7 MB)
📄 13-1本章总览.mp4 (17.3 MB)
📄 13-2PCA核心思想和原理.mp4 (25.4 MB)
📄 13-3PCA求解算法.mp4 (21.6 MB)
📄 13-4PCA算法代码实现.mp4 (15.2 MB)
📄 13-5降维任务代码实现.mp4 (23.6 MB)
📄 13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 (13.8 MB)
📄 13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 (28.4 MB)
📄 13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 (9.5 MB)
📄 14-1本章总览.mp4 (14.0 MB)
📄 14-2概率图模型核心思想和原理.mp4 (52.8 MB)
📄 14-3EM算法参数估计.mp4 (20.4 MB)
📄 14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4 (43.0 MB)
📄 14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 (11.6 MB)
📄 15-1本章总览.mp4 (8.5 MB)
📄 15-2泰坦尼克生还预测.mp4 (62.0 MB)
📄 15-3房价预测.mp4 (67.2 MB)
📄 15-4交易反欺诈代码实现.mp4 (35.9 MB)
📄 15-5如何深入研究机器学习.mp4 (11.5 MB)
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