响木课堂-响木众筹-我的资源/01 响木最新众筹课/2000-2999/2200-2299/2254.机器学习必修课：经典算法与Python实战

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1-第一章欢迎来到机器学习的世界.1-1课程内容和理念.mp4
10-第三章快速掌握四大必备工具.3-2 Anaconda图形化操作.mp4
100-第十二章 “物以类聚，人以群分”的聚类算法.12-4 聚类算法代码实现.mp4
101-第十二章 “物以类聚，人以群分”的聚类算法.12-5 聚类评估代码实现.mp4
102-第十二章 “物以类聚，人以群分”的聚类算法.12-6 聚类算法优缺点和适用条件.mp4
103-第十三章 “射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析.13-1 本章总览.mp4
104-第十三章 “射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析.13-2 PCA核心思想和原理.mp4
105-第十三章 “射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析.13-3 PCA求解算法.mp4
106-第十三章 “射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析.13-4 PCA算法代码实现.mp4
107-第十三章 “射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析.13-5 降维任务代码实现.mp4
108-第十三章 “射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析.13-6 PCA在数据降噪中的应用.mp4
109-第十三章 “射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析.13-7 PCA在人脸识别中的应用.mp4
11-第三章快速掌握四大必备工具.3-3 Anaconda命令行操作.mp4
110-第十三章 “射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析.13-8 主成分分析优缺点和适用条件.mp4
111-第十四章 “见微知著，睹始知终”的概率图模型.14-1 本章总览.mp4
112-第十四章 “见微知著，睹始知终”的概率图模型.14-2 概率图模型核心思想和原理.mp4
113-第十四章 “见微知著，睹始知终”的概率图模型.14-3 EM算法参数估计.mp4
114-第十四章 “见微知著，睹始知终”的概率图模型.14-4 隐马尔可夫模型代码实现.mp4
115-第十四章 “见微知著，睹始知终”的概率图模型.14-5 概率图模型优缺点和适用条件.mp4
116-第十五章项目实战.15-1 本章总览.mp4
117-第十五章项目实战.15-2 泰坦尼克生还预测.mp4
118-第十五章项目实战.15-3 房价预测.mp4
119-第十五章项目实战.15-4 交易反欺诈代码实现.mp4
12-第三章快速掌握四大必备工具.3-4 JupyterNotebook基础使用.mp4
120-第十五章项目实战.15-5 如何深入研究机器学习.mp4
13-第三章快速掌握四大必备工具.3-5 JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
14-第三章快速掌握四大必备工具.3-6 Numpy基础：安装与性能对比.mp4
15-第三章快速掌握四大必备工具.3-7 Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
16-第三章快速掌握四大必备工具.3-8 Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
17-第三章快速掌握四大必备工具.3-9 Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
18-第三章快速掌握四大必备工具.3-10 Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
19-第三章快速掌握四大必备工具.3-11 Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
2-第一章欢迎来到机器学习的世界.1-2 初识机器学习.mp4
20-第三章快速掌握四大必备工具.3-12 Numpy数组arg运算和排序.mp4
21-第三章快速掌握四大必备工具.3-13 Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
22-第三章快速掌握四大必备工具.3-14 Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
23-第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法.4-1本章总览.mp4
24-第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法.4-2 KNN算法核心思想和原理.mp4
25-第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法.4-3 KNN分类任务代码实现.mp4
26-第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法.4-4 数据集划分：训练集与预测集.mp4
27-第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法.4-5 模型评价.mp4
28-第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法.4-6 超参数.mp4
29-第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法.4-7 特征归一化.mp4
3-第一章欢迎来到机器学习的世界.1-3 课程使用的技术栈.mp4
30-第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法.4-8 KNN回归任务代码实现.mp4
31-第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法.4-9 KNN优缺点和适用条件.mp4
32-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-1 本章总览.mp4
33-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-2 线性回归核心思想和原理.mp4
34-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-3 逻辑回归核心思想和原理.mp4
35-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-4 线性回归代码实现.mp4
36-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-5 模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4
37-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-6多项式回归代码实现.mp4
38-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-7 逻辑回归算法.mp4
39-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-8 线性逻辑回归代码实现.mp4
4-第二章机器学习概述.2-1本章总览.mp4
40-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-9多分类策略.mp4
41-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-10 复杂逻辑回归及代码实现.mp4
42-第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法.5-11 线性算法优缺点和适用条件.mp4
43-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-1 本章总览.mp4
44-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-2 损失函数.mp4
45-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-3 梯度下降.mp4
46-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-4 决策边界.mp4
47-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-5 过拟合与欠拟合.mp4
48-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-6 学习曲线.mp4
49-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-7 交叉验证.mp4
5-第二章机器学习概述.2-2 数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
50-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-8 模型误差.mp4
51-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-9 正则化.mp4
52-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-10 LASSO和岭回归代码实现.mp4
53-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-11 模型泛化.mp4
54-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-12 评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4
55-第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲.6-13 评价指标：ROC曲线.mp4
56-第七章 “分而治之，逐个击破”的决策树.7-1 本章总览.mp4
57-第七章 “分而治之，逐个击破”的决策树.7-2 决策树核心思想和原理.mp4
58-第七章 “分而治之，逐个击破”的决策树.7-3 信息熵.mp4
59-第七章 “分而治之，逐个击破”的决策树.7-4 决策树分类任务代码实现.mp4
6-第二章机器学习概述.2-3 研究哪些问题：分类、回归等.mp4
60-第七章 “分而治之，逐个击破”的决策树.7-5 基尼系数.mp4
61-第七章 “分而治之，逐个击破”的决策树.7-6 决策树剪枝.mp4
62-第七章 “分而治之，逐个击破”的决策树.7-7 决策树回归任务代码实现.mp4
63-第七章 “分而治之，逐个击破”的决策树.7-8 决策树优缺点和适用条件.mp4
64-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-1 本章总览.mp4
65-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-2 神经网络核心思想和原理.mp4
66-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-3 激活函数.mp4
67-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-4 正向传播与反向传播.mp4
68-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-5 梯度下降优化算法.mp4
69-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-6 神经网络简单代码实现.mp4
7-第二章机器学习概述.2-4 如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
70-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
71-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-8 模型选择.mp4
72-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-9 神经网络优缺点和适用条件.mp4
73-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-1 本章总览.mp4
74-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-2 SVM核心思想和原理.mp4
75-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-3 硬间隔SVM.mp4
76-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-4 SVM软间隔.mp4
77-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-5 线性SVM分类任务代码实现.mp4
78-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-6 非线性SVM：核技巧.mp4
79-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-7 SVM核函数.mp4
8-第二章机器学习概述.2-5 机器学习的七大常见误区和局限.mp4
80-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-8 非线性SVM代码实现.mp4
81-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-9 SVM回归任务代码实现.mp4
82-第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机.9-10 SVM优缺点和适用条件.mp4
83-第十章 “是非考于前，成败验于后”的贝叶斯方法.10-1 本章总览.mp4
84-第十章 “是非考于前，成败验于后”的贝叶斯方法.10-2 贝叶斯方法核心思想和原理.mp4
85-第十章 “是非考于前，成败验于后”的贝叶斯方法.10-3 朴素贝叶斯分类.mp4
86-第十章 “是非考于前，成败验于后”的贝叶斯方法.10-4 朴素贝叶斯的代码实现.mp4
87-第十章 “是非考于前，成败验于后”的贝叶斯方法.10-5 多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4
88-第十章 “是非考于前，成败验于后”的贝叶斯方法.10-6 贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4
89-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-1 本章总览.mp4
9-第三章快速掌握四大必备工具.3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
90-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-2 集成学习核心思想和原理.mp4
91-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-3 集成学习代码实现.mp4
92-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-4 并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4
93-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-5 并行策略：随机森林.mp4
94-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-6 串行策略：Boosting.mp4
95-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-7 结合策略：Stacking方法.mp4
96-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-8 集成学习优缺点和适用条件.mp4
97-第十二章 “物以类聚，人以群分”的聚类算法.12-1 本章总览.mp4
98-第十二章 “物以类聚，人以群分”的聚类算法.12-2 聚类算法核心思想和原理.mp4
99-第十二章 “物以类聚，人以群分”的聚类算法.12-3 k-means和分层聚类.mp4

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