【深度之眼】机器学习工程师

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「」【深度之眼】机器学习工程师

1.01-01-机器学习概述.mp4 (25.2 MB)

2.02-01-线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数.mp4 (19.4 MB)

3.02-02-梯度下降法..mp4 (20.0 MB)

4.02-03-梯度下降法代码实现.mp4 (11.9 MB)

5.02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.mp4 (22.2 MB)

6.02-05-线性回归代码实现.mp4 (21.5 MB)

7.02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.mp4 (23.5 MB)

8.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降.mp4 (9.55 MB)

9.02-08-几种常见的模型评价指标.mp4 (19.8 MB)

10.02-09-欠拟合与过拟合.mp4 (10.5 MB)

11.02-10-Ridge回归求解与代码实现.mp4 (17.6 MB)

12.02-11-LASSO回归求解.mp4 (19.2 MB)

13.02-12-LASSO回归求解举例说明.mp4 (10.1 MB)

14.02-13-LASSO回归代码实现.mp4 (13.8 MB)

15.02-14-最小二乘法求线性回归.mp4 (15.5 MB)

16.02-15-最小二乘法代码实现.mp4 (7.81 MB)

17.02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet.mp4 (16.9 MB)

18.02-17-波士顿房价预测(上).mp4 (25.0 MB)

19.02-17-波士顿房价预测(下).mp4 (34.9 MB)

20.03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数.mp4 (14.7 MB)

21.03-02-逻辑回归求解.mp4 (18.9 MB)

22.03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.mp4 (10.3 MB)

23.03-04-逻辑回归代码实现(上).mp4 (23.7 MB)

24.03-04-逻辑回归代码实现(下).mp4 (20.9 MB)

25.03-05-逻辑回归的正则化.mp4 (14.6 MB)

26.03-06-逻辑回归实现多分类方法.mp4 (18.9 MB)

27.03-07-使用Sklearn实现逻辑回归.mp4 (12.2 MB)

28.03-08-案例：鸢尾花分类.mp4 (33.4 MB)

29.03-09-案例：手写数字识别.mp4 (28.8 MB)

30.04-01-决策树简介、熵.mp4 (13.2 MB)

31.04-02-条件熵及计算举例.mp4 (9.95 MB)

32.04-03-信息增益、ID3算法.mp4 (11.4 MB)

33.04-04-决策树代码实现(1-熵的计算).mp4 (14.1 MB)

34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征).mp4 (25.1 MB)

35.04-04-决策树代码实现(3-类别投票表决).mp4 (8.77 MB)

36.04-04-决策树代码实现(4-决策树递归生成，决策树对新数据进行预测).mp4 (19.9 MB)

37.04-05-C4.5算法.mp4 (7.42 MB)

38.04-06-基尼指数(GiniIndex)生成决策树.mp4 (13.1 MB)

39.04-07-决策树剪枝.mp4 (12.3 MB)

40.04-08-决策树处理连续值与缺失值.mp4 (17.0 MB)

41.04-09-多变量决策树.mp4 (8.96 MB)

42.04-10-Sklearn实现决策树.mp4 (23.9 MB)

43.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍、数据预处理).mp4 (23.0 MB)

44.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标).mp4 (18.8 MB)

45.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(3.模型评估，优化).mp4 (13.9 MB)

46.05-01-贝叶斯决策简介.mp4 (15.0 MB)

47.05-02-贝叶斯决策模型.mp4 (8.47 MB)

48.05-03-朴素贝叶斯模型.mp4 (13.7 MB)

49.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程).mp4 (24.0 MB)

50.05-04-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程).mp4 (10.1 MB)

51.05-05-拉普拉斯修正及代码实现.mp4 (17.2 MB)

52.05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.mp4 (7.04 MB)

53.05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯.mp4 (10.6 MB)

54.05-08-案例：垃圾邮件识别(1.实现原理).mp4 (9.23 MB)

55.05-08-案例：垃圾邮件识别(2.代码实现).mp4 (25.6 MB)

56.06-01-支持向量机简介.mp4 (6.19 MB)

57.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数).mp4 (23.5 MB)

58.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.mp4 (18.5 MB)

59.06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件.mp4 (16.4 MB)

60.06-05-目标函数求解(1.对偶问题、先对w、b求极小).mp4 (18.7 MB)

61.06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大).mp4 (9.11 MB)

62.06-07-SVM求解举例.mp4 (31.3 MB)

63.06-08-线性支持向量机的目标函数.mp4 (10.7 MB)

64.06-09-线性支持向量机目标函数优化.mp4 (15.6 MB)

65.06-10-非线性支持向量机简介.mp4 (18.8 MB)

66.06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp4 (8.22 MB)

67.06-12-SMO算法推导结果.mp4 (16.3 MB)

68.06-13-1SVM代码实现之简易版(上).mp4 (40.9 MB)

69.06-13-1SVM代码实现之简易版(下).mp4 (11.7 MB)

70.06-13-2SVM代码实现之改进版.mp4 (23.6 MB)

71.06-13-3SVM代码实现之引进核函数版.mp4 (17.2 MB)

72.06-14-SMO算法推导过程1.mp4 (12.3 MB)

73.06-14-SMO算法推导过程2.mp4 (12.5 MB)

74.06-14-SMO算法推导过程3.mp4 (7.42 MB)

75.06-14-SMO算法推导过程4.mp4 (10.7 MB)

76.06-15-SVM总结.mp4 (7.67 MB)

77.06-16-Sklearn实现SVM1.mp4 (9.06 MB)

78.06-16-Sklearn实现SVM2-3，输出常用属性值，使用高斯核.mp4 (13.8 MB)

79.06-16-Sklearn实现SVM4，调参.mp4 (12.1 MB)

80.06-17-案例：使用SVM完成人脸识别.mp4 (32.3 MB)

81.07-01-K-means基本原理及推导.mp4 (8.77 MB)

82.07-02-K-means中距离计算方法.mp4 (9.71 MB)

83.07-03-K-means代码实现(1原生代码实现).mp4 (26.7 MB)

84.07-03-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).mp4 (5.31 MB)

85.07-04-层次聚类原理及距离计算.mp4 (10.6 MB)

86.07-05-层次聚类举例.mp4 (7.21 MB)

87.07-06-Sklearn实现层次聚类.mp4 (7.40 MB)

88.07-07-密度聚类.mp4 (11.1 MB)

89.07-08-Sklearn实现密度聚类.mp4 (5.53 MB)

90.07-09-高斯混合模型介绍.mp4 (11.6 MB)

91.07-10-高斯混合模型参数估计.mp4 (19.4 MB)

92.07-11-1高斯混合模型原生代码实现.mp4 (26.7 MB)

93.07-11-2Sklearn实现高斯混合模型.mp4 (7.91 MB)

94.07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析.mp4 (9.82 MB)

95.08-01-主成分分析介绍.mp4 (13.3 MB)

96.08-02-协方差矩阵的特征值分解算法.mp4 (10.4 MB)

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