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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_ev.mp4
  • 10-第三章 快速掌握四大必备工具.3-2 Anaconda图形化操作_ev.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 降维任务代码实现更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 11-第三章 快速掌握四大必备工具.3-3 Anaconda命令行操作_ev.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_ev.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_ev.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_ev.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_ev.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_ev.mp4
  • 116-第十五章 项目实战.15-1 本章总览_ev.mp4
  • 117-第十五章 项目实战.15-2 泰坦尼克生还预测_ev更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 118-第十五章 项目实战.15-3 房价预测_ev.mp4
  • 119-第十五章 项目实战.15-4 交易反欺诈代码实现_ev更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 12-第三章 快速掌握四大必备工具.3-4 JupyterNotebook基础使用_ev.mp4
  • 120-第十五章 项目实战.15-5 如何深入研究机器学习_ev.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_ev.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_ev.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_ev更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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_ev.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_ev更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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_ev.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_ev更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 2-第一章 欢迎来到机器学习的世界.1-2 初识机器学习_ev.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_ev.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_ev.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_ev.mp4
  • 23-第四章 “近朱者赤,近墨者黑”的KNN算法.4-1本章总览_ev.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_ev.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_ev.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_ev.mp4
  • 27-第四章 “近朱者赤,近墨者黑”的KNN算法.4-5 模型评价_ev更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 28-第四章 “近朱者赤,近墨者黑”的KNN算法.4-6 超参数_ev.mp4
  • 29-第四章 “近朱者赤,近墨者黑”的KNN算法.4-7 特征归一化_ev更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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_ev.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_ev.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_ev更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 32-第五章 “大禹治水,庖丁解牛”的线性算法.5-1 本章总览_ev.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_ev.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_ev.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更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 38-第五章 “大禹治水,庖丁解牛”的线性算法.5-7 逻辑回归算法更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 4-第二章 机器学习概述.2-1本章总览_ev.mp4
  • 40-第五章 “大禹治水,庖丁解牛”的线性算法.5-9多分类策略更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).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 过拟合与欠拟合更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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 交叉验证更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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_ev.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 正则化更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).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 本章总览更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 58-第七章 “分而治之,逐个击破”的决策树.7-3 信息熵更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 6-第二章 机器学习概述.2-3 研究哪些问题:分类、回归等_ev.mp4
  • 60-第七章 “分而治之,逐个击破”的决策树.7-5 基尼系数更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 61-第七章 “分而治之,逐个击破”的决策树.7-6 决策树剪枝更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).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_ev更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 71-第八章 “失败是成功之母”的神经网络.8-8 模型选择更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 73-第九章 “欲穷千里目,更上一层楼”的支持向量机.9-1 本章总览更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 74-第九章 “欲穷千里目,更上一层楼”的支持向量机.9-2 SVM核心思想和原理更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 76-第九章 “欲穷千里目,更上一层楼”的支持向量机.9-4 SVM软间隔更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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分类任务代码实现更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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:核技巧更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).mp4
  • 79-第九章 “欲穷千里目,更上一层楼”的支持向量机.9-7 SVM核函数更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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_ev.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代码实现更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 81-第九章 “欲穷千里目,更上一层楼”的支持向量机.9-9 SVM回归任务代码实现更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 82-第九章 “欲穷千里目,更上一层楼”的支持向量机.9-10 SVM优缺点和适用条件更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber2店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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 本章总览更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).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_ev更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 91-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-3 集成学习代码实现更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).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等方法更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 93-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-5 并行策略:随机森林更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 94-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-6 串行策略:Boosting更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 95-第十一章 “团结就是力量”的集成学习.11-7 结合策略:Stacking方法更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 97-第十二章 “物以类聚,人以群分”的聚类算法.12-1 本章总览更多课程lxknumber2更多课程lxknumber1店主微信Course4399微信Course4399(低价找课).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更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
  • 99-第十二章 “物以类聚,人以群分”的聚类算法.12-3 k-means和分层聚类更多课程lxknumber1微信Course4399(低价找课).mp4
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