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名稱：B站-機器學習必修課:經典AI算法與程實戰 瞿煒

描述：集齊人工智能十大經典算法、百張知識腦圖，帶你輕松上手實戰。

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

目錄：

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

01-2初識機器學習.mp4，2024/9/6 14:39，36.89 MB

01-3課程使用的技術棧.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數據長什么樣:常見數據集、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:監督、無監督、強化學習等.mp4，2024/9/6 14:49，29.27 MB

02-5機器學習的七大常見誤區和局限.mp4，2024/9/6 14:50，35.12 MB

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

03-11Numpy數組統計運算:常用的都在這兒了.mp4，2024/9/6 14:50，16.03 MB

03-12Numpy數組arg運算和排序.mp4，2024/9/6 14:51，18.39 MB

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

03-14Matplotlib數據可視化:基礎繪制與設置,mp4，2024/9/6 14:52，22.99 MMB

03-1本章總覽:相互關系與學習路線.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:安裝與性能對比.mp4，2024/9/6 14:53，15.47 MB

03-7Numpy數組創建:特定數組、等差數組、隨機數組.mp4，2024/9/6 14:53，36.91 MB

03-8Numpy數組基礎索引:索引和切片.mp4，2024/9/6 14:54，16.82 MB

03-9Numpy非常重要的數組合并與拆分操作,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分類任務代碼實現.mp4，2024/9/6 14:55，32.76 MB

04-4數據集劃分:訓練集與預測集.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.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回歸任務代碼實現.mp4，2024/9/6 14:55，29.45 MB

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

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

05-11線性算法優缺點和適用條件,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.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.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.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.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:混淆矩陣、精準率和召回率,mp4，2024/9/6 14:56，36.52 MB

06-13評價指標: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.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學習曲線.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決策樹分類任務代碼實現.mp4，2024/9/6 14:57，38.72 MB

07-5基尼系數.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決策樹回歸任務代碼實現.mp4，2024/9/6 14:57，12.6 MB

07-8決策樹優缺點和適用條件.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神經網絡核心思想和原理.mp4，2024/9/6 14:58，56.43 MB

08-3激活函數.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梯度下降優化算法.mp4，2024/9/6 14:58，36.83 MB

08-6神經網絡簡單代碼實現.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神經網絡優缺點和適用條件.mp4，2024/9/6 14:58，20.2 MB

09-10SVM優缺點和適用條件.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分類任務代碼實現.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.mp4，2024/9/6 15:00，21.91 MB

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

09-9SVM回歸任務代碼實現.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.mp4，2024/9/6 15:00，27.24 MB

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

10-6貝葉斯方法優缺點和適用條件.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集成學習核心思想和原理.mp4，2024/9/6 15:00，19.98 MB

11-3集成學習代碼實現.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結合策略:Stacking方法.mp4，2024/9/6 15:01，13.32 MB

11-8集成學習優缺點和適用條件.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.mp4，2024/9/6 15:01，21.93 MB

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

12-6聚類算法優缺點和適用條件,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.mp4，2024/9/6 15:01，15.17 MB

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

13-6PCA在數據降噪中的應用.mp4，2024/9/6 15:01，13.79 MB

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

13-8主成分分析優缺點和適用條件.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算法參數估計,mp4，2024/9/6 15:02，20.45 MB

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

14-5概率圖模型優缺點和適用條件.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泰坦尼克生還預測.mp4，2024/9/6 15:02，61.96 MB

15-3房價預測.mp4，2024/9/6 15:02，67.17 MB

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

15-5如何深入研究機器學習.mp4，2024/9/6 15:02，11.51 MB