Python3入门机器学习 经典算法与应用
　　├─ 第9章 逻辑回归
　　│　　├─ 9-8 OvR与OvO.mp4 (124.92MB)
　　│　　├─ 9-7 scikit-learn中的逻辑回归.mp4 (167.15MB)
　　│　　├─ 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4 (137.41MB)
　　│　　├─ 9-5 决策边界.mp4 (193.53MB)
　　│　　├─ 9-4 实现逻辑回归算法.mp4 (123.35MB)
　　│　　├─ 9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4 (80.28MB)
　　│　　├─ 9-2 逻辑回归的损失函数.mp4 (55.92MB)
　　│　　└─ 9-1 什么是逻辑回归.mp4 (58.04MB)
　　├─ 第8章 多项式回归与模型泛化
　　│　　├─ 8-9 LASSO.mp4 (115.12MB)
　　│　　├─ 8-8 模型泛化与岭回归.mp4 (180.28MB)
　　│　　├─ 8-7 偏差方差平衡.mp4 (57.76MB)
　　│　　├─ 8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 (222.57MB)
　　│　　├─ 8-5 学习曲线.mp4 (134.28MB)
　　│　　├─ 8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 (144.40MB)
　　│　　├─ 8-3 过拟合与前拟合.mp4 (131.73MB)
　　│　　├─ 8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline.mp4 (146.46MB)
　　│　　├─ 8-10 L1,L2和弹性网络.mp4 (34.17MB)
　　│　　└─ 8-1 什么是多项式回归.mp4 (75.14MB)
　　├─ 第7章 PCA与梯度上升法
　　│　　├─ 7-9 人脸识别与特征脸.mp4 (131.88MB)
　　│　　├─ 7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 (99.19MB)
　　│　　├─ 7-7 试手MNIST数据集.mp4 (112.91MB)
　　│　　├─ 7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 (172.37MB)
　　│　　├─ 7-5 高维数据映射为低维数据.mp4 (168.63MB)
　　│　　├─ 7-4 求数据的前n个主成分.mp4 (125.31MB)
　　│　　├─ 7-3 求数据的主成分PCA.mp4 (178.62MB)
　　│　　├─ 7-2 使用梯度上升法求解PCA问题.mp4 (27.38MB)
　　│　　└─ 7-1 什么是PCA.mp4 (51.14MB)
　　├─ 第6章 梯度下降法
　　│　　├─ 6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 (24.82MB)
　　│　　├─ 6-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4 (113.13MB)
　　│　　├─ 6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4 (132.43MB)
　　│　　├─ 6-6 随机梯度下降法.mp4 (160.20MB)
　　│　　├─ 6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 (203.32MB)
　　│　　├─ 6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 (136.93MB)
　　│　　├─ 6-3 线性回归中的梯度下降法.mp4 (70.44MB)
　　│　　├─ 6-2 模拟实现梯度下降法.mp4 (185.39MB)
　　│　　└─ 6-1 什么是梯度下降法.mp4 (44.18MB)
　　├─ 第5章 线性回归法
　　│　　├─ 5-9 使用scikit-learn解决回归问题.mp4 (118.16MB)
　　│　　├─ 5-8 实现多元线性回归.mp4 (118.66MB)
　　│　　├─ 5-7 多元线性回归和正规方程解.mp4 (44.04MB)
　　│　　├─ 5-6 最好的衡量线性回归法的指标 R Squared.mp4 (109.94MB)
　　│　　├─ 5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4 (183.31MB)
　　│　　├─ 5-4 向量化.mp4 (105.40MB)
　　│　　├─ 5-3 简单线性回归的实现.mp4 (130.36MB)
　　│　　├─ 5-2 最小二乘法.mp4 (33.46MB)
　　│　　├─ 5-10 线性回归的可解性和更多思考.mp4 (86.80MB)
　　│　　└─ 5-1 简单线性回归.mp4 (23.25MB)
　　├─ 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
　　│　　├─ 4-9 更多有关k近邻算法的思考.mp4 (32.96MB)
　　│　　├─ 4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4 (185.31MB)
　　│　　├─ 4-7 数据归一化.mp4 (105.87MB)
　　│　　├─ 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4 (168.06MB)
　　│　　├─ 4-5 超参数.mp4 (207.20MB)
　　│　　├─ 4-4 分类准确度.mp4 (174.77MB)
　　│　　├─ 4-3 训练数据集，测试数据集.mp4 (213.34MB)
　　│　　├─ 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装.mp4 (206.27MB)
　　│　　└─ 4-1 k近邻算法基础.mp4 (136.81MB)
　　├─ 第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
　　│　　├─ 3-9 Numpy中的arg运算.mp4 (95.42MB)
　　│　　├─ 3-8 Numpy中的聚合运算.mp4 (107.92MB)
　　│　　├─ 3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 (205.96MB)
　　│　　├─ 3-6 Numpy数组的合并与分割.mp4 (156.53MB)
　　│　　├─ 3-5 Numpy数组的基本操作.mp4 (119.05MB)
　　│　　├─ 3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4 (188.08MB)
　　│　　├─ 3-3 Numpy数据基础.mp4 (68.20MB)
　　│　　├─ 3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4 (189.47MB)
　　│　　├─ 3-12 数据加载和简单的数据探索.mp4 (112.89MB)
　　│　　├─ 3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4 (153.48MB)
　　│　　├─ 3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4 (190.65MB)
　　│　　└─ 3-1 jupyter notebook基础.mp4 (169.23MB)
　　├─ 第2章 机器学习基础
　　│　　├─ 2-6 课程使用环境搭建.mp4 (91.78MB)
　　│　　├─ 2-5 和机器学习相关的哲学思考.mp4 (36.78MB)
　　│　　├─ 2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习.mp4 (33.44MB)
　　│　　├─ 2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习.mp4 (93.55MB)
　　│　　├─ 2-2 机器学习的主要任务.mp4 (126.54MB)
　　│　　└─ 2-1 机器学习世界的数据.mp4 (84.28MB)
　　├─ 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
　　│　　├─ 1-3 课程所使用的主要技术栈.mp4 (19.70MB)
　　│　　├─ 1-2 课程涵盖的内容和理念.mp4 (90.20MB)
　　│　　└─ 1-1导学.mp4 (68.13MB)
　　├─ 第14章 更多机器学习算法
　　│　　└─ 14-1 学习scikit-learn文档.mp4 (66.49MB)
　　├─ 第13章 集成学习和随机森林
　　│　　├─ 13-7 Stacking.mp4 (11.50MB)
　　│　　├─ 13-6 Ada Boosting和Gradient Boosting.mp4 (28.67MB)
　　│　　├─ 13-5 随机森林和Extra-Trees.mp4 (25.99MB)
　　│　　├─ 13-4 oob（Out-of-Bag）和关于Bagging的更多讨论.mp4 (31.85MB)
　　│　　├─ 13-3 Bagging和Pasting.mp4 (33.44MB)
　　│　　├─ 13-2 SoftVoting Classifier.mp4 (28.36MB)
　　│　　└─ 13-1什么是集成学习.mp4 (53.46MB)
　　├─ 第12章 决策树
　　│　　├─ 12-7.mp4 (32.84MB)
　　│　　├─ 12-6.mp4 (38.03MB)
　　│　　├─ 12-5 CART与决策树中的超参数.mp4 (61.13MB)
　　│　　├─ 12-4 基尼系数.mp4 (66.53MB)
　　│　　├─ 12-3 使用信息熵寻找最优划分.mp4 (137.06MB)
　　│　　├─ 12-2 信息熵.mp4 (48.50MB)
　　│　　└─ 12-1.mp4 (57.42MB)
　　├─ 第11章 支撑向量机 SVM
　　│　　├─ 11-9.mp4 (91.60MB)
　　│　　├─ 11-8.mp4 (76.38MB)
　　│　　├─ 11-7.mp4 (51.95MB)
　　│　　├─ 11-6.mp4 (40.05MB)
　　│　　├─ 11-5.mp4 (84.85MB)
　　│　　├─ 11-4.mp4 (117.94MB)
　　│　　├─ 11-3.mp4 (39.69MB)
　　│　　├─ 11-2.mp4 (51.14MB)
　　│　　└─ 11-1.mp4 (38.28MB)
　　├─ 第10章 评价分类结果
　　│　　├─ 10-8.mp4 (95.30MB)
　　│　　├─ 10-7.mp4 (65.70MB)
　　│　　├─ 10-6.mp4 (84.97MB)
　　│　　├─ 10-5.mp4 (91.68MB)
　　│　　├─ 10-4.mp4 (69.37MB)
　　│　　├─ 10-3.mp4 (103.77MB)
　　│　　├─ 10-2 精准率和召回率.mp4 (29.54MB)
　　│　　└─ 10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4 (38.30MB)
　　├─ project1.zip (5.55KB)
　　└─ project0.zip (4.73MB)
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