视频资源大小：16.0 GB类型：Python
包含经典机器学习算法原理推导与案例实战两部分。从基本的回归算法开始讲起，逐渐过渡到复杂的W ] 4 h x p F T神经网络模型。对于每一个算法给出实战案例，基于真实数据集使用Python库[ S ) d作为核心工具进行数据预处理与建模工作。
原理推导，形象解读，案例实战缺一不可！
课程目录：
├──第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
| ├──051、Python实现逻辑回归任务概述.ts) k e g 47.60M
| ├──052、完成梯度下降模块.ts 83.79M
| ├I P w B──053、停止策略与梯度下降策略对比.ts 68.14M
| └──054、实验对比效果.ts 67.00M
├──第11( $ / d h章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
| ├──055、案例背景和目标.ts 46.00M
| ├──056、样本不平衡解决方案.ts 5* P i y = 1 O b6.33M
| ├──057、下采样策略.ts 40.74M
| ├──058、交叉验证.ts 55.25M
| ├──1 } R ? u ^059、模型评估方法.ts 52.92M
| ├──060、正则化惩罚项.ts 32.88M
| ├──061、逻辑回归模型.ts 41.73M
| ├{ x h \ c N ? 1──062、混淆矩阵.ts 48.34M
| ├──063、逻辑回归阈h U + T { x , Z值对结果的影响.ts 55.82M
| └──064、SMOTE样本生成策略.ts 87.79M
├──第12章 决策树算法
| ├──065、决策树原理概述.ts 45.43M
| ├x o M R Q e :──066、衡量标准-熵W ` $ b W 5 l f I.ts 46.11M
| ├──067、决策树构造实例.ts 40.06M
| ├──068、信息增益率.ts 21.99M
| └──069、决策树剪枝策} r / K W略@ k c 2.ts 67.01M
├──第13章 案例实战：决策树Sklearn实例
| ├x g = o──070、决策树复习.ts 40.14M
|Z l E W m 6 ├──z 8 \ ` n – W (071、决策树涉及参数.ts 67.52M
| ├──072、树可视化与S; . Q q {klearn实例.ts 109.45M
| └──073、Sklearn参数选择模块Z W 2 [ c ( #.ts 70.97M
├──第14章 集成算法与随机森林
| ├──074、集成算法-随机森林.ts 51.72M
| ├──075、特征重要性衡量.ts 49.11M
| ├──076、提升模型.ts 48.77M
| └──077、堆叠模型.ts 28.46M
├──第15章 泰坦尼克船员获救
| ├──078、数据介绍.ts 36.91M
| ├──079、数据预处理.tsQ } I W 5 c = e * 72.14M
| ├──080、回归模型进行预测.ts 75.32M
| ├──081、随机森林模型.ts 68.43M
| └──082、特征选择.ts 53.97M
├──第16 章贝叶斯算法
| ├──083、贝叶斯算法概述.ts 18.95M
| ├──084、贝叶斯推导实例.ts 20.22M
| ├──085、贝叶斯拼写纠错实I } @ w k n例.ts 30.74M
| ├──086、垃圾邮件过滤实例.tM T \ / e ^ ps 38.28M
| └──087、贝叶斯实现拼写检查器.ts 59.73M
├──第17章 Python文本数据分析
|w H U O _ ├──088、文本分析与关键词提取.ts 32.61M
| ├──089、相似度计算.ts 34.13My v # i 5
| ├──090、新闻数据与任务简介.t( , /s 48.86M
| ├──091、TF-IDF关键词提取.ts 66.53M
| ├──N l O P z092、LDA建模j 0 0 b 4 & ..ts 43.l f ? B k E C 5 H42M
| └──093、基于贝叶斯算法的新闻分类.ts 70.75M
├──第18章 支持向量机算法
| ├──094、支持向量机要解决的问题.ts 36.66M
| ├──095、距离与数据的定义.ts 36.05M
| ├──096、目标函数.ts 34.31M
| ├──097、目标函数求解.ts 38.31M
| ├──098、SVM求解实例.ts 48.43M
| ├──099、支持向量的作用.ts 41.48M
| ├──100、软间隔问题.ts 22.55M
| └──101、SVM核变换.ts 85.51M
├──第19章 SVM调参实例
| ├──102、Sklearn求解支持向量机Z d C m _ q + O.ts 69.69M
| └──103、SVM参数调节.ts 87.] ? E k % o32M
├──第8 U B _ c _ v1章 人工智能入学指南
| ├──001、AI时代首选Python.ts 34.92M
| ├─y m : ` O . G 3─002、Python我该怎么学？.ts 19.67M
| ├──003、人工智能的核心-机器学习.ts 35.85M
| ├──004、机器学习怎么学？.ts 50.& x ! a ] o B 0 f50M
| ├──005、算法推导与案例.tW [ \ l c & n : ^s 34.10M
| └──006、系列课程环境配置.ts 23.95M
├──第20章 机器学习处理实际问题常规套路
| ├──104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心.ts 68.51M
| ├──105、论文的重要程度.ts 62.72M
| ├──106、BenchMark概述.ts 41.57M
| └──107、BenchMI B ^ark的作用.ts 83.81M
├──第21章 降维算法：线性判别分析
| ├──108、y t 1 + * v线性判别分析要解决的问~ J O ( B 1 k题.ts 46.78M
| ├──109、线性判别分析要优化的目标.ts 42.68M. ] l } x ] s n
| └──110、线性判别分析求解.ts 45.21M6 2 * t W w )
├──第22章 案例实战：PythonO X \ e E实现线性判别分析
| ├──111、Python实现线性判别分析.ts 56.74M
| └──^ f ~ 9 | [ | a112、求解得出降S ] f g维结果.ts 50.68M
├──第23章 降维算法：PCA主成分分析
| ├──113、PCA降维概述.ts 27.31M
| ├──11& I P h w c ~4、PCA要优化的目标.ts 47.30M
| ├──115、PCA求解.ts 39.99M
| └──116、PCA降维实例.ts 111.99M
├──第24章 聚类算法-Kmeans
| ├──117、Kmeans算法概述.ts 40.54M
| ├──118、Kmeans工作流程.ts 29.75M
| └──119、迭代效果可视化展示.ts 49.47M
├──第2D q u [ ] B5章 聚类算法-DBSCAN
| ├──120、DBSCAN聚类算# Y a m `法.ts 69.45M
| ├──121、DBSCAN工作流程.ts 65.74M
| └──I x / 2122、DBSCAN迭代可视化展示.ts 49.99M
├──第26章 聚类实践
| ├──123、多种聚类算法概述_ j K.ts 14.99M
| └──124、聚类案例实战.ts 94.23M
├──第27章 EM算法
| ├──125、EM算法要解决的问题.tD t V 0 q ts 36.34M
| ├──126、隐变量问题.ts 21.03M
| ├──127、EM算法求解实例.ts 68.29M
| ├──128、JenM ! Asen不等式.ts 37.59M
| └──129、GMM模型.ts 32.02M
├──第28章 GMM聚类c % O实践
| ├──130、GMM实例.ts 68.05M
| └──131、GMM聚类.ts 53.17M
├──第29章 神经网络
| ├──1= } y # s (32、计算机视觉常规挑战f M J.ts 70.57M
| ├──133、得分函数.ts 1a 1 * L t7.70M
| ├──134、损失函数.ts 22.02M
| ├──135、softmax分类器.ts 33.07M
| ├──136、反向传播.ts 2_ T d d + c Q =9.99M
|i Y | i m a N c Q ├──137、神经网络整体架构.ts 19.24M
|E X ) ├──138、神经网络实例.ts 34.09M
| └──139、激活函数.ts 31.71M
├──第2章 Python快速入9 [ + ;门
| ├──007、快速入门，边学边用.ts 4.05M
| ├──008、变量类型.ts 30.56M
| ├──009、List基础模块.ts 41.98M
| ├──010、List索引.ts 48.42M
| ├──011、循环结构.ts 46.05M
| ├u X % = S ` a──012、9 w ! q 9判断结构.ts 23.29M
| ├──013、字典模块.ts 5b U \ A g9.30M
| ├──014、文件处理N A `.ts 65.44M
| └──015、函, / \数基础.ts 1s } Q –7.1[ [ c7M
├──第30章 Tensorflow实战
| ├──140、Tensorflow基础操作.ts 27.64M
| ├──141、Tensorflow常用函数.ts 34.45M
| ├──142、Tensorflow回归实例.ts 44.45M
| ├──143、Tensorflow神经网络实例.ts 72.72M
| ├──144、x ] & ; }Tensorflow神经网络迭代.ts 70.7^ j s F q I = ? v9M
| ├──145、神经网络dropo7 x % S 3 }ut.t1 e o 2 \ & e Os 38.27M
| └──146、卷积神经网络基本结构.ts 45.73M
├──第31章 Mnist手写字体与验证码识别
| ├──147& w 1 [、Tensorflow构造卷积神经网络参数.ts 50.22M
| ├──148、Pooling层原理与参数.ts 40.15M
| ├──149、卷积网络参数配置M 3 Y ; T m 0 3 b.ts 41.01M
| ├──150、卷积神经网络计算流程.ts 47.19M
| ├──151、& e ? ] w # ? DCNN在mnist数据集上的效果.ts 56.27M
| ├──152、验证码识别任务概述.ts 52.l u | { e 8 & \90M
| └──153、完成验证码识别任务.ts 67.70M
├─= S p % @─第32章 Xgboost集成算法
| ├──154、集成算法思想.ts 14.16M
| ├──155、Xgboost基本原理.ts 26.47M
| ├──156、Xgboost目标函数推导.ts 32.51M
| ├──157、Xgboost求解实例.ts 40.28M
| ├──158、Xgboost安装.ts 18.41M
| ├──159、Xgboost实例演示.ts 70.67M
| └──160、Adaboos* * 5 : U Tt算法概述.ts 42.24M
├──第33章 推荐系统
| ├──161、推荐系统应用.ts 40.92M
| ├──162、推荐系统要完成的任务.ts 17.04M
| ├──163、相似度计算.ts 26.h [ m N 0 m96M
| ├| i G x e [ o──164、基于用户的协同过滤.ts 21.60M
| ├──165、基于物品的协同过滤.ts 35` , – L y :.42M
| ├──166、隐语义模型.ts 19.71M
| ├──167、: 4 X v隐语义模型求解.ts 26.23M
|& t Y G 5 T └──168、模型评估标准.ts 15.7r 0 ` y w9M
├──第34章 推荐系统实战
| ├──169、Surprise库与数据简介.ts 31.52M
| ├──170、Surprise库使用方u V % J = U /法.ts 46.36M
| ├──171、得出商品推荐结果.ts 50.34M
| ├──172、使用Tensorflow构建隐语义模型.ts 46.34M
| ├──173、模型架构.ts 52.86M
| ├──174、损失函数定义.ts 43.29M
| └──175、训练网络模型.ts 47.07M
├──第35章 词向量模型Word2Vec
| ├──176、自然语言处. c + N ^ ~ S理与深度学习.ts 33.46M
| ├──177] N K g v、语言模型.ts 13.11M
| ├──178、N-gram模型.ts 23.35M
| ├──179、词] , n g H ~ t U 0向量.ts 23.28M
| ├──180、神经网络模型.ts 28.00M
| ├──181、Hie{ # , E d F 2 9 ^rarchical.ts 25.39M
| ├──182、CBOW模型实例.ts 34.47M
| ├──183、CBOj ! U U 2 y KW求解目标.ts 16.11M
| ├──184、梯度上升求解.ts 29.58M
| └──185、负采样模型.ts 16.89M
├──第36章 使用Gensim库构造词向量模型
| ├──186、使用Gensim库构造词向量.ts 32.89M
| ├──187、维基百科中文数据处理.ts 5} Y M f a t1.64M
| ├──188、Gensim构造word2vec.ts 45.26M
| └──189、测试相似度结果.ts 38.6I A M V x s n ] L3M
├──第37章 时间序列-ARIMAG a H S q V +模型
| ├──190、数据平稳性与差分法.ts 40.23M
| ├──191、ARIMA模型.ts6 } r 5 , K ; a Z 26.18M
| ├──192、相关函数评估方法.ts\ 5 n = 41.30M
| ├──193、建立AIRMA模型.ts 32.44M
| └──194、参数选择% g h.ts 60.77M
├──第38章 Python时间序列案例实战
| ├──195、股O * E o T 3 z票预测案例.ts 48.04M
| ├──196、使.tsfresh库进行分类任务.ts 5I p 3 / | L7.82M
| ├──197、维基百科词条EDA.ts 69.07M
| ├──198、Pandas生成时间序列.ts 54.98M
| ├──199、Pandas数据重采样.ts 44.72M
| └──200、Pandas滑动窗口.ts 28.32M
├──第39章 探索性数据分析：赛事数据集
| ├──201、数据背景介绍.ts 55.91M; L 3 . P ~ u \ 8
| ├──202、数据读取与预处理.ts 64.32M
| ├──203、数据切分模块.ts 86.16M
| ├──204、缺失值可视化分析.ts 67.17M
| ├──205、特征可视化展示.ts 65.! G P } 312M
| ├– a + ^ m──206、多特征之间关. D l [ Z u z x 1系分析.ts 64.32M
| ├──207、报表可视化分析.ts 54.81M
| └──208、红牌和肤色的关系.ts 83.86M; 6 v | R f z E
├──第3章 科学计算库Numpy
| ├──016、Numpy数据结构.ts 65.22M
| ├──017、Numpy基本操作.ts 39.41M
| ├──018、Numpy矩阵属性.ts 36.58M
| ├──019、Numpy矩阵操作.ts 117.92M
| └──020、Numpy常用函数.ts 164` f l 0 G 3 5 w m.22M
├──第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
| ├──209、数据背景简介.ts 76.43M
| ├──210、数据切片分析.ts 113.38M
| ├──211、单变量分析.ts 99.93M
| ├──212、峰度与偏度.ts 80.53M
| ├──I ` 1213、数据对数变换.ts 68.70M
| ├──214、数据分析维度.ts 48.31M
| └──c f O215、变量关系可视化展示.mp4 72.95M
├──第4章 数据分析处理库Pandas
| ├──021、Pandas数据读取.ts 68.13M
| ├──022、Pandas索引与计算.ts 27.61M
| ├──023、Pandas数据预处理实例.ts 30.49M
| ├──023、Pandas数据预处理实例.mp4 55.44M
| ├──024、Pandas常用预处理方法.ts 23.61M
| ├──025、Pandas自定义函数) . { | e z !.ts 21.60M
| └──026、等待提取中.txt
├──第5章 可视化库Matplotlib
| ├──027、折线图绘制.ts 50.14M
| ├──028、子图操作.ts 74.330 V RM
| ├──029、条形图与散点图.ts 66.55M
| ├──030、柱形图与盒形.ts 58.14M
| └──j J } P ^ N C031、绘图. } $ Y 4细节设置.ts 35.36M
├──第6章 Python可视化库Seaborn
| ├──032、布局整体风格设置.ts 37.39M
| ├──033、风格细节设置.ts 32.86M
| ├──034、调色板.ts 44.20M
| ├──035、调色板颜色设置.ts: L t P l N c U 37.99M
| ├──036、单变量分析绘制.ts 47.08M
| ├──037、回归分析绘图.ts 43.68M
| ├──038、多变量分析绘图.ts 48Q i d @ s P |.64M
| ├──039、分类属性绘图.ts 51.04M
| └──040、热度图绘制.ts 65.84M
├──第7章 线性回归算法
| ├──041N 5 b 5 ) 4 H S }、线性回归算法概述.ts 50.92M
| ├──042、误差项分析.ts 45.04M
| ├──043、似然函数求解.ts 31.40M
| ├──044、目标R 6 T N a $ @函数推导.ts 32.38M
| └──045、线性回归求解.ts 38.14M
├──第8章 梯度下降算法
| ├──04\ ! % o v l i i ,6、梯度下降原理.ts 47.96M
| ├──047、梯度下降方法对比.ts 27.91M
| └──048、学习率对结果的影响.ts 23.31Z 0 d [ ;M
├──第9T 1 k s d章 逻辑回归算法
| ├──049、逻辑回归算法原理S 1 z Z ) ( Z推导.ts 39.76M
| └──050、逻辑回归求解.ts 57.97M
└──课件代码等资料
| ├──10Python文本f V [ O p z w分析
| ├──11泰坦尼克号-级联模型
| ├──– l X { , v s q12手写字体识别
| ├──13tensorflow代码
| ├──14xgboost
| ├──15推荐系统
| ├──16word2vec——空
| ├──17M k g – 3Py[ y `thon时间序列
| ├──1机器学习算法PPT
| ├──2numpy
| ├──3Pandas
| ├──4欺诈检测
| ├──5梯度下4 q ` m ] 5降实例
| ├──6Matplotlib
| ├──7可视化库Seaborn
| ├──8决策树鸢尾花
| ├──9贝叶斯
| ├──唐宇迪Z X T ; ? h E , e-机器学习课程代码-新整理.zip 5.1n V + 8 w b @ $3G
| └──梯度下降求解逻辑回归.zip 681.70kb
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