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[机器学习/深度学习] Python数据分析与建模+人工智能+机器学习经典算法 麦子学院零基础实战人工智能课程

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Python数据分析与建模+人工智能+机器学习经典算法 麦子学院零基础实战人工智能课程


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===============第一阶段===============


(1)\\01Python快速入门;目录中文件数:10个
├─(1) 1.系列课程环境配置.mp4
├─(2) 10.函数基础.mp4
├─(3) 2.Python快速入门.mp4
├─(4) 3.变量类型.mp4
├─(5) 4.LIST基础.mp4
├─(6) 5.List索引.mp4
├─(7) 6.循环结构.mp4
├─(8) 7.判断结构.mp4
├─(9) 8.字典.mp4
├─(10) 9.文件处理.mp4
(2)\\02科学计算库Numpy;目录中文件数:5个
├─(11) 1.数据结构.mp4
├─(12) 2.基本操作].mp4
├─(13) 3.矩阵属性.mp4
├─(14) 4.矩阵操作.mp4
├─(15) 5.常用函数.mp4
(3)\\03数据分析处理库Pandas;目录中文件数:4个
├─(16) 1.数据读取.mp4
├─(17) 2.数据预处理.mp4
├─(18) 3.常用函数.mp4
├─(19) 4.Series结构.mp4
(4)\\04可视化库Matplotlib;目录中文件数:5个
├─(20) 1.折线图.mp4
├─(21) 2.子图操作.mp4
├─(22) 3.条形图与散点图.mp4
├─(23) 4.柱形图与盒图.mp4
├─(24) 5.细节设置.mp4
(5)\\05Seaborn可视化库;目录中文件数:12个
├─(25) 1.课程简介.mp4
├─(26) 10.Facetgrid使用方法.mp4
├─(27) 11.Facetgrid绘制多变量.mp4
├─(28) 12.热度图绘制.mp4
├─(29) 2.整体布局风格设置.mp4
├─(30) 3.风格细节设置.mp4
├─(31) 4.调色板.mp4
├─(32) 5.调色板颜色设置.mp4
├─(33) 6.单变量分析绘图.mp4
├─(34) 7.回归分析绘图.mp4
├─(35) 8.多变量分析绘图.mp4
├─(36) 9.分类属性绘.mp4

===============第二阶段===============

(1)\\01回归算法;目录中文件数:7个
├─(1) 1.机器学习概述(1).mp4
├─(2) 2.回归算法.mp4
├─(3) 3.线性回归误差原理推导.mp4
├─(4) 4.目标函数求解.mp4
├─(5) 5.逻辑回归原理.mp4
├─(6) 6.梯度下降实例.mp4
├─(7) 7.梯度下降原理.mp4
(2)\\02决策树与随机森林;目录中文件数:8个
├─(8) 1.决策树概述.mp4
├─(9) 2.熵原理形象解读.mp4
├─(10) 3.决策树构造实例.mp4
├─(11) 4.信息增益.mp4
├─(12) 5.信息增益率.mp4
├─(13) 6.决策树剪枝.mp4
├─(14) 7.随机森林.mp4
├─(15) 8.案例决策树参数.mp4
(3)\\03贝叶斯算法;目录中文件数:5个
├─(16) 1.贝叶斯算法概述.mp4
├─(17) 2.贝叶斯推导实例.mp4
├─(18) 3.贝叶斯拼写纠错实例.mp4
├─(19) 4.垃圾邮件过滤实例.mp4
├─(20) 5.贝叶斯实现拼写检查器.mp4
(4)\\04 Xgboost;目录中文件数:7个
├─(21) 1.集成思想.mp4
├─(22) 2.xgboost基本原理.mp4
├─(23) 3.xgboost目标函数推导.mp4
├─(24) 4.xgboost求解实例.mp4
├─(25) 5.xgboost安装.mp4
├─(26) 6.xgboost实战演示.mp4
├─(27) 7.Adaboost算法概述.mp4
(5)\\05支持向量机算法;目录中文件数:7个
├─(28) 1.支持向量机要解决的问题.mp4
├─(29) 2.支持向量机求解目标.mp4
├─(30) 3.支持向量机目标函数求解.mp4
├─(31) 4.支持向量机求解例子.mp4
├─(32) 5.支持向量的作用.mp4
├─(33) 6.软间隔支持向量机.mp4
├─(34) 7.核函数变换.mp4
(6)\\06时间序列AIRMA模型;目录中文件数:5个
├─(35) 1.数据平稳性与差分法.mp4
├─(36) 2.ARIMA模型.mp4
├─(37) 3.相关函数评估方法.mp4
├─(38) 4.建立ARIMA模型.mp4
├─(39) 5.参数选择.mp4
(7)\\07神经网络基础;目录中文件数:11个
├─(40) 1.深度学习概述.mp4
├─(41) 10.最优化问题细节.mp4
├─(42) 11.反向传播.mp4
├─(43) 2.挑战与常规套路.mp4
├─(44) 3.用K近邻来进行分类.mp4
├─(45) 4.超参数与交叉验证.mp4
├─(46) 5.线性分类.mp4
├─(47) 6.损失函数.mp4
├─(48) 7.正则化惩罚项.mp4
├─(49) 8.softmax分类器.mp4
├─(50) 9.最优化形象解读.mp4
(8)\\08神经网络架构;目录中文件数:4个
├─(51) 1.整体架构.mp4
├─(52) 2.实例演示.mp4
├─(53) 3.过拟合解决方案.mp4
├─(54) 4.感受神经网络的强大.mp4
(9)\\09PCA降维与SVD矩阵分解;目录中文件数:4个
├─(55) 1.PCA问题.mp4
├─(56) 2.PCA降维实例.mp4
├─(57) 3.SVD原理.mp4
├─(58) 4.SVD推荐系统.mp4
(10)\\10聚类算法;目录中文件数:3个
├─(59) 1.聚类算法概述.mp4
├─(60) 2.使用Kmeans进行图像压缩.mp4
├─(61) 3.特征工程2.mp4
(11)\\11推荐系统;目录中文件数:9个
├─(62) 1.开场.mp4
├─(63) 2.推荐系统应用.mp4
├─(64) 3.推荐系统要完成的任务.mp4
├─(65) 4.相似度计算.mp4
├─(66) 5.基于用户的协同过滤.mp4
├─(67) 6.基于物品的协同过滤.mp4
├─(68) 7.隐语义模型.mp4
├─(69) 8.隐语义模型求解.mp4
├─(70) 9.模型评估标准.mp4
(12)\\12Word2Vec;目录中文件数:11个
├─(71) 1.开篇.mp4
├─(72) 10.锑度上升求解.mp4
├─(73) 11.负采样模型.mp4
├─(74) 2.自然语言处理与深度学习.mp4
├─(75) 3.语言模型.mp4
├─(76) 4.N-gram模型.mp4
├─(77) 5.词向量.mp4
├─(78) 6.神经网络模型.mp4
├─(79) 7.Hierarchical Softmax.mp4
├─(80) 8.CBOW模型实例.mp4
├─(81) 9.CBOW求解目标.mp4







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