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01.1-1课程内容和理念[更新微0].mp4
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02.1-2-初识机器学习[更新微0].mp4
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03.1-3-课程使用的技术栈[更新微0].mp4
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04.2-1本章总览[更新微0].mp4
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05.2-2-数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用[更新微0].mp4
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06.2-3-研究哪些问题：分类、回归等[更新微0].mp4
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07.2-4-如何分门别类：监督、无监督、强化学习等[更新微0].mp4
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08.2-5-机器学习的七大常见误区和局限[更新微0].mp4
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09.3-1本章总览：相互关系与学习路线[更新微0].mp4
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10.3-2-Anaconda图形化操作[更新微0].mp4
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100.12-4-聚类算法代码实现[更新微0].mp4
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101.12-5-聚类评估代码实现[更新微0].mp4
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102.12-6-聚类算法优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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103.13-1-本章总览[更新微0].mp4
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104.13-2-PCA核心思想和原理[更新微0].mp4
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105.13-3-PCA求解算法[更新微0].mp4
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106.13-4-PCA算法代码实现[更新微0].mp4
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107.13-5-降维任务代码实现[更新微0].mp4
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108.13-6-PCA在数据降噪中的应用[更新微0].mp4
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109.13-7-PCA在人脸识别中的应用[更新微0].mp4
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11.3-3-Anaconda命令行操作[更新微0].mp4
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11.3-3-Anaconda命令行操作[更新微coc36666].mp4
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110.13-8-主成分分析优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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110.13-8-主成分分析优缺点和适用条件[更新微coc36666].mp4
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111.14-1-本章总览[更新微0].mp4
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111.14-1-本章总览[更新微coc36666].mp4
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112.14-2-概率图模型核心思想和原理[更新微0].mp4
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112.14-2-概率图模型核心思想和原理[更新微coc36666].mp4
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113.14-3-EM算法参数估计[更新微0].mp4
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114.14-4-隐马尔可夫模型代码实现[更新微0].mp4
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114.14-4-隐马尔可夫模型代码实现[更新微coc36666].mp4
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115.14-5-概率图模型优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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115.14-5-概率图模型优缺点和适用条件[更新微coc36666].mp4
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116.15-1-本章总览[更新微0].mp4
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117.15-2-泰坦尼克生还预测[更新微0].mp4
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118.15-3-房价预测[更新微0].mp4
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119.15-4-交易反欺诈代码实现[更新微0].mp4
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12.3-4-JupyterNotebook基础使用[更新微0].mp4
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120.15-5-如何深入研究机器学习[更新微0].mp4
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13.3-5-JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令[更新微0].mp4
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14.3-6-Numpy基础：安装与性能对比[更新微0].mp4
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15.3-7-Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组[更新微0].mp4
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16.3-8-Numpy数组基础索引：索引和切片[更新微0].mp4
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17.3-9-Numpy非常重要的数组合并与拆分操作[更新微0].mp4
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18.3-10-Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算[更新微0].mp4
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19.3-11-Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了[更新微0].mp4
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20.3-12-Numpy数组arg运算和排序[更新微0].mp4
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21.3-13-Numpy数组神奇索引和布尔索引[更新微0].mp4
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22.3-14-Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置[更新微0].mp4
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23.4-1本章总览[更新微0].mp4
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23.4-1本章总览[更新微coc36666].mp4
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24.4-2-KNN算法核心思想和原理[更新微0].mp4
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24.4-2-KNN算法核心思想和原理[更新微coc36666].mp4
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25.4-3-KNN分类任务代码实现[更新微0].mp4
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25.4-3-KNN分类任务代码实现[更新微coc36666].mp4
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26.4-4-数据集划分：训练集与预测集[更新微0].mp4
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27.4-5-模型评价[更新微0].mp4
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27.4-5-模型评价[更新微coc36666].mp4
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28.4-6-超参数[更新微0].mp4
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28.4-6-超参数[更新微coc36666].mp4
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29.4-7-特征归一化[更新微0].mp4
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30.4-8-KNN回归任务代码实现[更新微0].mp4
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30.4-8-KNN回归任务代码实现[更新微coc36666].mp4
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31.4-9-KNN优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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32.5-1-本章总览[更新微0].mp4
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33.5-2-线性回归核心思想和原理[更新微0].mp4
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34.5-3-逻辑回归核心思想和原理[更新微0].mp4
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35.5-4-线性回归代码实现[更新微0].mp4
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36.5-5-模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方[更新微0].mp4
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36.5-5-模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方[更新微coc36666].mp4
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37.5-6多项式回归代码实现[更新微0].mp4
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38.5-7-逻辑回归算法[更新微0].mp4
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39.5-8-线性逻辑回归代码实现[更新微0].mp4
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40.5-9多分类策略[更新微0].mp4
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40.5-9多分类策略[更新微coc36666].mp4
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41.5-10-复杂逻辑回归及代码实现[更新微0].mp4
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41.5-10-复杂逻辑回归及代码实现[更新微coc36666].mp4
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42.5-11-线性算法优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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42.5-11-线性算法优缺点和适用条件[更新微coc36666].mp4
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43.6-1-本章总览[更新微0].mp4
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43.6-1-本章总览[更新微coc36666].mp4
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44.6-2-损失函数[更新微0].mp4
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44.6-2-损失函数[更新微coc36666].mp4
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45.6-3-梯度下降[更新微0].mp4
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45.6-3-梯度下降[更新微coc36666].mp4
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46.6-4-决策边界[更新微0].mp4
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46.6-4-决策边界[更新微coc36666].mp4
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47.6-5-过拟合与欠拟合[更新微0].mp4
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47.6-5-过拟合与欠拟合[更新微coc36666].mp4
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48.6-6-学习曲线[更新微0].mp4
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48.6-6-学习曲线[更新微coc36666].mp4
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49.6-7-交叉验证[更新微0].mp4
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49.6-7-交叉验证[更新微coc36666].mp4
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50.6-8-模型误差[更新微0].mp4
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50.6-8-模型误差[更新微coc36666].mp4
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51.6-9-正则化[更新微0].mp4
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51.6-9-正则化[更新微coc36666].mp4
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52.6-10-LASSO和岭回归代码实现[更新微0].mp4
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52.6-10-LASSO和岭回归代码实现[更新微coc36666].mp4
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53.6-11-模型泛化[更新微0].mp4
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53.6-11-模型泛化[更新微coc36666].mp4
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54.6-12-评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率[更新微0].mp4
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54.6-12-评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率[更新微coc36666].mp4
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55.6-13-评价指标：ROC曲线[更新微0].mp4
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55.6-13-评价指标：ROC曲线[更新微coc36666].mp4
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56.7-1-本章总览[更新微0].mp4
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56.7-1-本章总览[更新微coc36666].mp4
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57.7-2-决策树核心思想和原理[更新微0].mp4
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58.7-3-信息熵[更新微0].mp4
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59.7-4-决策树分类任务代码实现[更新微0].mp4
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59.7-4-决策树分类任务代码实现[更新微coc36666].mp4
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60.7-5-基尼系数[更新微0].mp4
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61.7-6-决策树剪枝[更新微0].mp4
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61.7-6-决策树剪枝[更新微coc36666].mp4
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62.7-7-决策树回归任务代码实现[更新微0].mp4
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63.7-8-决策树优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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64.8-1-本章总览[更新微0].mp4
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64.8-1-本章总览[更新微coc36666].mp4
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65.8-2-神经网络核心思想和原理[更新微0].mp4
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66.8-3-激活函数[更新微0].mp4
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67.8-4-正向传播与反向传播[更新微0].mp4
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68.8-5-梯度下降优化算法[更新微0].mp4
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69.8-6-神经网络简单代码实现[更新微0].mp4
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70.8-7-梯度消失和梯度爆炸[更新微0].mp4
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71.8-8-模型选择[更新微0].mp4
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72.8-9-神经网络优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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73.9-1-本章总览[更新微0].mp4
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74.9-2-SVM核心思想和原理[更新微0].mp4
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75.9-3-硬间隔SVM[更新微0].mp4
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76.9-4-SVM软间隔[更新微0].mp4
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77.9-5-线性SVM分类任务代码实现[更新微0].mp4
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78.9-6-非线性SVM：核技巧[更新微0].mp4
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79.9-7-SVM核函数[更新微0].mp4
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80.9-8-非线性SVM代码实现[更新微0].mp4
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81.9-9-SVM回归任务代码实现[更新微0].mp4
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81.9-9-SVM回归任务代码实现[更新微coc36666].mp4
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82.9-10-SVM优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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83.10-1-本章总览[更新微0].mp4
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83.10-1-本章总览[更新微coc36666].mp4
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84.10-2-贝叶斯方法核心思想和原理[更新微0].mp4
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85.10-3-朴素贝叶斯分类[更新微0].mp4
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85.10-3-朴素贝叶斯分类[更新微coc36666].mp4
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86.10-4-朴素贝叶斯的代码实现[更新微0].mp4
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86.10-4-朴素贝叶斯的代码实现[更新微coc36666].mp4
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87.10-5-多项式朴素贝叶斯代码实现[更新微0].mp4
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87.10-5-多项式朴素贝叶斯代码实现[更新微coc36666].mp4
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88.10-6-贝叶斯方法优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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88.10-6-贝叶斯方法优缺点和适用条件[更新微coc36666].mp4
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89.11-1-本章总览[更新微0].mp4
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89.11-1-本章总览[更新微coc36666].mp4
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90.11-2-集成学习核心思想和原理[更新微0].mp4
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90.11-2-集成学习核心思想和原理[更新微coc36666].mp4
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91.11-3-集成学习代码实现[更新微0].mp4
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91.11-3-集成学习代码实现[更新微coc36666].mp4
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92.11-4-并行策略：Bagging、OOB等方法[更新微0].mp4
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92.11-4-并行策略：Bagging、OOB等方法[更新微coc36666].mp4
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93.11-5-并行策略：随机森林[更新微0].mp4
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94.11-6-串行策略：Boosting[更新微0].mp4
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94.11-6-串行策略：Boosting[更新微coc36666].mp4
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95.11-7-结合策略：Stacking方法[更新微0].mp4
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95.11-7-结合策略：Stacking方法[更新微coc36666].mp4
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96.11-8-集成学习优缺点和适用条件[更新微0].mp4
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96.11-8-集成学习优缺点和适用条件[更新微coc36666].mp4
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97.12-1-本章总览[更新微0].mp4
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97.12-1-本章总览[更新微coc36666].mp4
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98.12-2-聚类算法核心思想和原理[更新微0].mp4
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98.12-2-聚类算法核心思想和原理[更新微coc36666].mp4
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99.12-3-k-means和分层聚类[更新微0].mp4
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99.12-3-k-means和分层聚类[更新微coc36666].mp4
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