03.阶段三、人工智能实用 - 机器学习篇
|-13.第十三章 特征工程
|--13.9、特征工程之中文分词方式讲解.vep-文件大小:29.17 MB
|--13.8、特征工程之异常数据处理案例代码讲解.vep-文件大小:3.71 MB
|--13.7、特征工程之降维方式讲解.vep-文件大小:17.38 MB
|--13.6、特征工程之特征选择方式讲解.vep-文件大小:26.65 MB
|--13.5、特征工程之标准化、缩放法及归一化讲解.vep-文件大小:35.51 MB
|--13.4、特征工程之哑编码及二值化方式讲解.vep-文件大小:27.95 MB
|--13.3、特征工程之缺省值填充方式讲解.vep-文件大小:25.11 MB
|--13.2、特征工程之文本处理方式讲解.vep-文件大小:51.12 MB
|--13.1、特征工程之数据清洗讲解.vep-文件大小:60.48 MB
|-12.第十二章 主题模型算法
|--12.4、主题模型案例代码讲解.vep-文件大小:35.41 MB
|--12.3、主题模型讲解三.vep-文件大小:103.23 MB
|--12.2、主题模型讲解二.vep-文件大小:15.83 MB
|--12.1、主题模型讲解一.vep-文件大小:65.15 MB
|-11.第十一章 EM&隐马尔科夫
|--11.9、HMM hmmlearn框架应用讲解.vep-文件大小:78.37 MB
|--11.8、HMM Viterbi算法讲解.vep-文件大小:37.27 MB
|--11.7、HMM BaumWelch算法讲解.vep-文件大小:43.73 MB
|--11.6、HMM单个状态和两个状态的概率计算公式讲解.vep-文件大小:29.15 MB
|--11.5、HMM概率计算问题:前向算法、后向算法讲解.vep-文件大小:71.16 MB
|--11.4、HMM算法案例及HMM三个问题的解决算法讲解.vep-文件大小:24.49 MB
|--11.3、HMM算法参数讲解.vep-文件大小:39.06 MB
|--11.2、HMM算法引入.vep-文件大小:24.58 MB
|--11.1、马尔可夫性质和马尔可夫链讲解.vep-文件大小:31.35 MB
|--11.16、晚自习_HMM算法模型预测序列之Viterbi算法及实现代码讲解.vep-文件大小:24.77 MB
|--11.15、晚自习_HMM算法模型参数学习之Baum-Welch算法及实现代码讲解.vep-文件大小:31.77 MB
|--11.14、晚自习_单个状态和连续状态的概率求解以及实现代码讲解.vep-文件大小:14.06 MB
|--11.13、晚自习_后向概率及实现代码讲解.vep-文件大小:6.54 MB
|--11.12、晚自习_前向概率原理讲解及前向概率计算代码实现.vep-文件大小:48.56 MB
|--11.11、晚自习_HMM算法思想讲解.vep-文件大小:13.89 MB
|--11.10、HMM应用案例代码讲解.vep-文件大小:28.95 MB
|-10.第十章 EM算法
|--10.9、GMM算法案例代码讲解.vep-文件大小:57.11 MB
|--10.8、高斯混合模型算法(GMM)原理及案例代码讲解.vep-文件大小:118.81 MB
|--10.7、EM算法收敛性证明讲解.vep-文件大小:21.62 MB
|--10.6、EM算法案例讲解.vep-文件大小:41.83 MB
|--10.5、EM算法原理讲解.vep-文件大小:65.53 MB
|--10.4、EM算法引入.vep-文件大小:27.82 MB
|--10.3、Kmeans算法回顾.vep-文件大小:20.08 MB
|--10.2、贝叶斯算法及最大后验概率估计回顾.vep-文件大小:37.61 MB
|--10.1、最大似然估计回顾.vep-文件大小:22.93 MB
|-09.第九章 贝叶斯算法
|--9.3、贝叶斯网络.vep-文件大小:43.44 MB
|--9.2、贝叶斯算法原理及代码案例讲解.vep-文件大小:85.71 MB
|--9.1、知识回顾.vep-文件大小:81.01 MB
|-08.第八章 单标签和多标签分类算法讲解(扩展内容)
|--8.4、多标签分类模型思想讲解二.vep-文件大小:50.52 MB
|--8.3、多标签分类模型思想讲解一.vep-文件大小:67.82 MB
|--8.2、课间答疑二.vep-文件大小:6.13 MB
|--8.1、单标签二分类及多分类算法思想讲解.vep-文件大小:95.70 MB
|-07.第七章 SVM
|--7.8、课间答疑一.vep-文件大小:4.59 MB
|--7.7、SVM回归案例及各种分类算法比较讲解.vep-文件大小:44.87 MB
|--7.6、SVM案例:手写数字识别代码讲解.vep-文件大小:47.37 MB
|--7.5、SVM核函数讲解.vep-文件大小:74.24 MB
|--7.4、SVM SMO算法求解方式讲解.vep-文件大小:32.18 MB
|--7.3、SVM线性不可分模型讲解.vep-文件大小:42.36 MB
|--7.2、SVM原理讲解.vep-文件大小:67.91 MB
|--7.1、拉格朗日乘子法讲解.vep-文件大小:16.13 MB
|-06.第六章 聚类算法
|--6.9、课间答疑二.vep-文件大小:16.00 MB
|--6.8、聚类算法度量指标讲解.vep-文件大小:28.46 MB
|--6.7、KMeans算法依赖K值问题解决方案讲解.vep-文件大小:18.61 MB
|--6.6、KMeans算法初始点敏感问题解决方案讲解:二分KMeans、KMeans++算法讲解.vep-文件大小:42.89 MB
|--6.5、KMeans算法优缺点讲解.vep-文件大小:33.28 MB
|--6.4、KMeans聚类算法原理及伪代码实现讲解.vep-文件大小:50.77 MB
|--6.3、聚类算法的思想方式讲解.vep-文件大小:7.96 MB
|--6.2、聚类概述及距离度量公式讲解.vep-文件大小:34.88 MB
|--6.1、知识回顾.vep-文件大小:33.64 MB
|--6.17、聚类综合案例代码讲解.vep-文件大小:70.00 MB
|--6.16、谱聚类算法讲解.vep-文件大小:49.26 MB
|--6.15、密度聚类代码讲解.vep-文件大小:33.69 MB
|--6.14、密度聚类MDCA算法讲解.vep-文件大小:31.45 MB
|--6.13、课间答疑一(Birch聚类算法讲解).vep-文件大小:12.79 MB
|--6.12、密度聚类DBSCAN算法讲解.vep-文件大小:44.90 MB
|--6.11、层次聚类优化算法BIRCH和CURE算法讲解.vep-文件大小:83.17 MB
|--6.10、层次聚类思想及AGENS算法讲解.vep-文件大小:98.42 MB
|-05.第五章 集成学习
|--5.9、AdaBoost算法原理讲解一.vep-文件大小:41.37 MB
|--5.8、Boosting集成学习方式思想原理讲解.vep-文件大小:8.47 MB
|--5.7、Bagging和线性回归模型融合案例讲解.vep-文件大小:15.52 MB
|--5.6、RF案例:宫颈癌数据分类案例代码答疑讲解.vep-文件大小:31.43 MB
|--5.5、RF案例:宫颈癌预测及RF随机森林相关API参数讲解.vep-文件大小:67.27 MB
|--5.4、课间答疑四.vep-文件大小:5.81 MB
|--5.3、RF随机森林及RF变种算法原理讲解.vep-文件大小:61.30 MB
|--5.2、Bagging集成学习算法方式讲解.vep-文件大小:17.77 MB
|--5.1、集成学习算法原理讲解.vep-文件大小:20.82 MB
|--5.16、课间答疑一.vep-文件大小:7.44 MB
|--5.15、Stacking集成学习方式原理讲解.vep-文件大小:4.91 MB
|--5.14、Bagging和Boosting算法区别讲解.vep-文件大小:8.20 MB
|--5.13、GBDT算法原理讲解.vep-文件大小:35.34 MB
|--5.12、AdaBoost算法案例代码讲解.vep-文件大小:23.09 MB
|--5.11、AdaBoost算法案例直观理解.vep-文件大小:29.85 MB
|--5.10、AdaBoost算法原理讲解二.vep-文件大小:38.39 MB
|-04.第四章 决策树、随机森林、GBDT
|--4.9、课间答疑二.vep-文件大小:34.05 MB
|--4.8、决策树分类案例:鸢尾花数据分类案例代码实现.vep-文件大小:74.46 MB
|--4.7、ID3、C45、CART决策树算法讲解.vep-文件大小:17.43 MB
|--4.6、决策树构建过程总结.vep-文件大小:9.24 MB
|--4.5、决策树构建过程案例讲解.vep-文件大小:61.79 MB
|--4.4、决策树原理及构建过程讲解.vep-文件大小:66.78 MB
|--4.3、决策树前置知识点:条件熵理论讲解.vep-文件大小:27.27 MB
|--4.2、决策树前置知识点:信息熵理论讲解.vep-文件大小:31.05 MB
|--4.1、决策树直观理解.vep-文件大小:8.27 MB
|--4.16、答疑.vep-文件大小:37.62 MB
|--4.15、梯度下降线性回归算法代码实现.vep-文件大小:72.96 MB
|--4.14、扩展讲解:决策树可视化讲解.vep-文件大小:31.17 MB
|--4.13、决策树过拟合、欠拟合以及剪枝原理讲解.vep-文件大小:29.82 MB
|--4.12、分类树和回归树区别讲解.vep-文件大小:35.22 MB
|--4.11、课间答疑三.vep-文件大小:8.24 MB
|--4.10、鸢尾花数据分类案例代码讲解.vep-文件大小:36.95 MB
|-03.第三章 KNN
|--3.3、KD-Tree原理讲解.vep-文件大小:106.67 MB
|--3.2、课间答疑一.vep-文件大小:18.03 MB
|--3.1、KNN算法原理讲解.vep-文件大小:49.41 MB
|-02.第二章 回归算法
|--2.9、课间答疑一.vep-文件大小:43.51 MB
|--2.8、常见目标函数及过拟合讲解.vep-文件大小:10.60 MB
|--2.7、线性回归案例中模型参数作用讲解.vep-文件大小:46.80 MB
|--2.6、线性回归案例代码及多项式扩展、管道操作代码讲解二.vep-文件大小:46.75 MB
|--2.5、线性回归案例代码讲解一.vep-文件大小:83.99 MB
|--2.4、最小二乘参数值求解过程推导讲解.vep-文件大小:45.68 MB
|--2.3、课间答疑六.vep-文件大小:9.69 MB
|--2.2、回归算法初识.vep-文件大小:44.03 MB
|--2.1、技术回顾.vep-文件大小:90.30 MB
|--2.19、晚自习_代码答疑讲解二.vep-文件大小:127.47 MB
|--2.18、晚自习_代码答疑讲解一.vep-文件大小:36.98 MB
|--2.17、课间答疑四.vep-文件大小:22.11 MB
|--2.16、Logistic和Softmax回归算法讲解.vep-文件大小:53.94 MB
|--2.15、课间答疑三.vep-文件大小:15.32 MB
|--2.14、线性回归算法总结归纳.vep-文件大小:33.11 MB
|--2.13、梯度下降求解方式讲解.vep-文件大小:46.47 MB
|--2.12、课间答疑二.vep-文件大小:41.08 MB
|--2.11、回归算法评估指标及交叉验证方式讲解.vep-文件大小:32.04 MB
|--2.10、过拟合解决方案讲解(L1以及L2正则项).vep-文件大小:47.04 MB
|-01.第一章 机器学习概述
|--1.9、课间答疑四.vep-文件大小:20.37 MB
|--1.8、机器学习开发流程讲解二_特征清洗与转换.vep-文件大小:82.69 MB
|--1.7、课间答疑三.vep-文件大小:8.20 MB
|--1.6、机器学习开发流程讲解一.vep-文件大小:21.36 MB
|--1.5、机器学习概述三.vep-文件大小:40.11 MB
|--1.4、课间答疑二.vep-文件大小:10.59 MB
|--1.3、机器学习概述二.vep-文件大小:66.20 MB
|--1.2、课间答疑一.vep-文件大小:12.49 MB
|--1.1、机器学习概述一.vep-文件大小:45.02 MB
|--1.12、课间答疑五.vep-文件大小:18.36 MB
|--1.11、机器学习开发流程讲解四.vep-文件大小:47.29 MB
|--1.10、机器学习开发流程讲解三_TF-IDF.vep-文件大小:41.27 MB
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03.阶段三、人工智能实用 - 机器学习篇
|-13.第十三章 特征工程
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|-8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能
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|--8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能【更多好课加微:ypkc001】.mp4-文件大小:164.18 MB
|--8. 练习:使用特征预处理提升糖尿病患病指标预测模型的性能【更多好课加微:ypkc001】.png-文件大小:78.58 KB
|--8. 练习:使用特征预处理提升糖尿病患病指标预测模型的性能【更多好课加微:ypkc001】.docx-文件大小:16.76 KB
|-7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参
人工智能必备技能—Python编程
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|-15.模块预编辑.mp4-文件大小:46.62 MB
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