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[資源][視頻]機器學(xué)習(xí)必修課:經(jīng)典AI算法與程實戰(zhàn) 瞿煒,集齊人工智能十大經(jīng)典算法、百張知識腦圖,帶你輕松上手實戰(zhàn)

admin
2024年9月29日 18:41 本文熱度 929

名稱:B站-機器學(xué)習(xí)必修課:經(jīng)典AI算法與程實戰(zhàn) 瞿煒

描述:集齊人工智能十大經(jīng)典算法、百張知識腦圖,帶你輕松上手實戰(zhàn)。

鏈接:https://www.alipan.com/s/QHkFSecEu13

目錄:

01-1課程內(nèi)容和理念.mp4,2024/9/6 14:39,60.86 MB

01-2初識機器學(xué)習(xí).mp4,2024/9/6 14:39,36.89 MB

01-3課程使用的技術(shù)棧.mp4,2024/9/6 14:40,37.01 MB

02-1本章總覽.mp4,2024/9/6 14:49,7.86 MB

02-2數(shù)據(jù)長什么樣:常見數(shù)據(jù)集、典型實例、如何使用.mp4,2024/9/6 14:51,35.28 MB

02-3研究哪些問題:分類、回歸等.mp4,2024/9/6 14:49,39.98 MB

02-4如何分門別類:監(jiān)督、無監(jiān)督、強化學(xué)習(xí)等.mp4,2024/9/6 14:49,29.27 MB

02-5機器學(xué)習(xí)的七大常見誤區(qū)和局限.mp4,2024/9/6 14:50,35.12 MB

03-10Numpy數(shù)組矩陣運算:一元運算、二元運算與矩陣運算.mp4,2024/9/6 14:50,32.97 MB

03-11Numpy數(shù)組統(tǒng)計運算:常用的都在這兒了.mp4,2024/9/6 14:50,16.03 MB

03-12Numpy數(shù)組arg運算和排序.mp4,2024/9/6 14:51,18.39 MB

03-13Numpy數(shù)組神奇索引和布爾索引.mp4,2024/9/6 14:52,23.67 MB

03-14Matplotlib數(shù)據(jù)可視化:基礎(chǔ)繪制與設(shè)置,mp4,2024/9/6 14:52,22.99 MMB

03-1本章總覽:相互關(guān)系與學(xué)習(xí)路線.mp4,2024/9/6 14:52,9.16 MB

03-2Anaconda圖形化操作.mp4,2024/9/6 14:52,15.87 MB

03-3Anaconda命令行操作.mp4,2024/9/6 14:53,18.94 MB

03-4JupyterNotebook基礎(chǔ)使用.mp4,2024/9/6 14:54,19.82 MB

03-5JupyterNotebook高級使用:常用魔法命令.mp4,2024/9/6 14:53,14.99 MB

03-6Numpy基礎(chǔ):安裝與性能對比.mp4,2024/9/6 14:53,15.47 MB

03-7Numpy數(shù)組創(chuàng)建:特定數(shù)組、等差數(shù)組、隨機數(shù)組.mp4,2024/9/6 14:53,36.91 MB

03-8Numpy數(shù)組基礎(chǔ)索引:索引和切片.mp4,2024/9/6 14:54,16.82 MB

03-9Numpy非常重要的數(shù)組合并與拆分操作,mp4,2024/9/6 14:55,18.71 MB

04-1本章總覽.mp4,2024/9/6 14:54,12.11 MB

04-2KNN算法核心思想和原理.mp4,2024/9/6 14:54,39.42 MB

04-3KNN分類任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:55,32.76 MB

04-4數(shù)據(jù)集劃分:訓(xùn)練集與預(yù)測集.mp4,2024/9/6 14:55,31.74 MB

04-5模型評價.mp4,2024/9/6 14:55,33.82 MB

04-6超參數(shù).mp4,2024/9/6 14:55,30.33 MB

04-7特征歸一化.mp4,2024/9/6 14:55,27.78 MB

04-8KNN回歸任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:55,29.45 MB

04-9KNN優(yōu)缺點和適用條件.mp4,2024/9/6 14:55,20.86 MB

05-10復(fù)雜邏輯回歸及代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:55,18.03 MB

05-11線性算法優(yōu)缺點和適用條件,mp4,2024/9/6 14:56,21.56 MB

05-1本章總覽.mp4,2024/9/6 14:56,14.52 MB

05-2線性回歸核心思想和原理.mp4,2024/9/6 14:56,40.35 MB

05-3邏輯回歸核心思想和原理,mp4,2024/9/6 14:56,25.37 MB

05-4線性回歸代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:56,27.96 MB

05-5模型評價:MSE、RMSE、MAE和R方.mp4,2024/9/6 14:56,29.13 MB

05-6多項式回歸代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:56,19.65 MB

05-7邏輯回歸算法.mp4,2024/9/6 14:56,21.81 MB

05-8線性邏輯回歸代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:56,28.49 MB

05-9多分類策略.mp4,2024/9/6 14:56,8.68 MB

06-10LASSO和嶺回歸代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:56,23.94 MB

06-11模型泛化.mp4,2024/9/6 14:56,24.56 MB

06-12評價指標(biāo):混淆矩陣、精準(zhǔn)率和召回率,mp4,2024/9/6 14:56,36.52 MB

06-13評價指標(biāo):ROC曲線.mp4,2024/9/6 14:57,33.8 MB

06-1本章總覽.mp4,2024/9/6 14:57,30.55 MB

06-2損失函數(shù).mp4,2024/9/6 14:57,39.35 MB

06-3梯度下降,mp4,2024/9/6 14:57,35.66 MB

06-4決策邊界.mp4,2024/9/6 14:57,25.28 MB

06-5過擬合與欠擬合.mp4,2024/9/6 14:57,25.13 MB

06-6學(xué)習(xí)曲線.mp4,2024/9/6 14:57,26.73 MB

06-7交叉驗證.mp4,2024/9/6 14:57,23.9 MB

06-8模型誤差.mp4,2024/9/6 14:57,42.8 MB

06-9正則化.mp4,2024/9/6 14:57,45.01 MB

07-1本章總覽.mp4,2024/9/6 14:57,14.39 MB

07-2決策樹核心思想和原理.mp4,2024/9/6 14:57,22.73 MB

07-3信息熵.mp4,2024/9/6 14:57,39.7 MB

07-4決策樹分類任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:57,38.72 MB

07-5基尼系數(shù).mp4,2024/9/6 14:58,19.63 MB

07-6決策樹剪枝.mp4,2024/9/6 14:58,25.97 MB

07-7決策樹回歸任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:57,12.6 MB

07-8決策樹優(yōu)缺點和適用條件.mp4,2024/9/6 14:57,16.52 MB

08-1本章總覽.mp4,2024/9/6 14:58,26.78 MB

08-2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心思想和原理.mp4,2024/9/6 14:58,56.43 MB

08-3激活函數(shù).mp4,2024/9/6 14:58,36.11 MB

08-4正向傳播與反向傳播.mp4,2024/9/6 14:58,23.42 MB

08-5梯度下降優(yōu)化算法.mp4,2024/9/6 14:58,36.83 MB

08-6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 14:58,28.88 MB

08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4,2024/9/6 14:58,28.5 MB

08-8模型選擇.mp4,2024/9/6 14:58,39.68 MMB

08-9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點和適用條件.mp4,2024/9/6 14:58,20.2 MB

09-10SVM優(yōu)缺點和適用條件.mp4,2024/9/6 14:59,11.32 MB

09-1本章總覽.mp4,2024/9/6 14:59,35.65 MB

09-2SVM核心思想和原理,mp4,2024/9/6 14:59,15.71 MB

09-3硬間隔SVM.mp4,2024/9/6 14:59,33.05 MB

09-4SVM軟間隔.mp4,2024/9/6 14:59,25.49 MB

09-5線性SVM分類任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:00,17.88 MB

09-6非線性SVM:核技巧.mp4,2024/9/6 15:00,35.3 MB

09-7SVM核函數(shù).mp4,2024/9/6 15:00,21.91 MB

09-8非線性SVM代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:00,22.93 MB

09-9SVM回歸任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:00,14.35 MB

10-1本章總覽.mp4,2024/9/6 15:00,22.39 MB

10-2貝葉斯方法核心思想和原理.mp4,2024/9/6 15:00,31.95 MB

10-3樸素貝葉斯分類.mp4,2024/9/6 15:00,20.3 MB

10-4樸素貝葉斯的代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:00,27.24 MB

10-5多項式樸素貝葉斯代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:00,23.65 MB

10-6貝葉斯方法優(yōu)缺點和適用條件.mp4,2024/9/6 15:00,25.46 MB

11-1本章總覽.mp4,2024/9/6 15:00,14.58 MB

11-2集成學(xué)習(xí)核心思想和原理.mp4,2024/9/6 15:00,19.98 MB

11-3集成學(xué)習(xí)代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:00,24.36 MB

11-4并行策略:Bagging、00B等方法.mp4,2024/9/6 15:00,38.79 MB

11-5并行策略:隨機森林.mp4,2024/9/6 15:01,17.55 MB

11-6串行策略:Boosting.mp4,2024/9/6 15:01,27.39 MB

11-7結(jié)合策略:Stacking方法.mp4,2024/9/6 15:01,13.32 MB

11-8集成學(xué)習(xí)優(yōu)缺點和適用條件.mp4,2024/9/6 15:01,24.86 MB

12-1本章總覽.mp4,2024/9/6 15:01,9.93 MB

12-2聚類算法核心思想和原理.mp4,2024/9/6 15:01,16.26 MB

12-3k-means和分層聚類.mp4,2024/9/6 15:01,22.78 MB

12-4聚類算法代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:01,21.93 MB

12-5聚類評估代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:01,20.3 MB

12-6聚類算法優(yōu)缺點和適用條件,mp4,2024/9/6 15:01,19.69 MB

13-1本章總覽.mp4,2024/9/6 15:01,17.31 MB

13-2PCA核心思想和原理,mp4,2024/9/6 15:01,25.38 MB

13-3PCA求解算法.mp4,2024/9/6 15:02,21.56 MB

13-4PCA算法代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:01,15.17 MB

13-5降維任務(wù)代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:01,23.61 MB

13-6PCA在數(shù)據(jù)降噪中的應(yīng)用.mp4,2024/9/6 15:01,13.79 MB

13-7PCA在人臉識別中的應(yīng)用.mp4,2024/9/6 15:02,28.39 MB

13-8主成分分析優(yōu)缺點和適用條件.mp4,2024/9/6 15:01,9.45 MB

14-1本章總覽.mp4,2024/9/6 15:02,13.97 MB

14-2概率圖模型核心思想和原理,mp4,2024/9/6 15:02,52.82 MB

14-3EM算法參數(shù)估計,mp4,2024/9/6 15:02,20.45 MB

14-4隱馬爾可夫模型代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:03,43.03 MB

14-5概率圖模型優(yōu)缺點和適用條件.mp4,2024/9/6 15:02,11.6 MB

15-1本章總覽.mp4,2024/9/6 15:02,8.53 MB

15-2泰坦尼克生還預(yù)測.mp4,2024/9/6 15:02,61.96 MB

15-3房價預(yù)測.mp4,2024/9/6 15:02,67.17 MB

15-4交易反欺詐代碼實現(xiàn).mp4,2024/9/6 15:02,35.9 MB

15-5如何深入研究機器學(xué)習(xí).mp4,2024/9/6 15:02,11.51 MB


該文章在 2024/10/3 17:42:21 編輯過
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