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课程目录：
. H, l( \$ Q9 j01.第1章 k-近邻算法1 q" W. M) N& b( T+ h6 e3 V0 X
任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip$ u( h: u% a$ E7 e/ m3 |
任务02： 1.机器学习概述.mp4
7 w9 Y3 |6 E' k任务03： 2.k-近邻算法原理.mp45 A) K q. K: X- G5 v
任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4- Y, g2 M. | O' M$ q! J+ h
任务05： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
" G5 ]6 S0 G9 `任务06： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4; g( M; R* ~$ Q9 G; Z
- n# {1 \7 q( u$ N* i% ~# C
02.第2章 决策树4 ^4 t( ^4 a% M' ^
任务07：第2期 决策树（完整版）.zip: @ ?& g" e% w4 j; T' ?
任务08： 1. 决策树原理简介-.mp4
7 F+ {. t+ o6 G. o; Q- x任务09： 2. 决策树的构建准备工作-.mp4. O' t8 S7 A! r( C/ U
任务10： 3. 递归构建决策树-.mp4
& [0 `6 {; O% Z4 F, E4 t5 D# X任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树-.mp4& V2 k1 e3 w$ a q; r0 ?, l. }
任务12： 5. 决策树的可视化-.mp4
& V: c. Q; @, v8 {( H8 @0 N5 ]任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型-.mp4
8 k. D/ z; g: J- q
8 ?3 W% q: o( X9 j5 ]- j03.第3章 朴素贝叶斯
5 ]* Z l' Y/ E% N7 M: x! w任务14：第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip" I, x0 D+ ~. u, P/ \# p3 E
任务15： 1. 朴素贝叶斯概述-.mp4. e, s6 Z2 Q0 P* @) s
任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验-.mp4
- q- C0 c; _, l& _9 K任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤-.mp4- Z" w0 O4 Y; i8 ?1 Z+ g/ G) K
任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤-.mp4* q5 K: O# V9 F8 O% z
任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”-.mp4
2 G" q& d7 D. ?, x, H+ b+ p _* X任务20： 6. 算法总结-.mp4 s' H7 U. ]6 ?% X; c1 f. J* y
2 B- }; r0 Q2 T7 @2 u3 T
04.第4章 Logistic 回归
% S+ K$ x2 v* }- r4 k2 k- E任务21：第4期 logistic（完整版）.zip' A4 |( }0 ~3 _+ o
任务22： 1. logistic原理概述-.mp4& C3 C6 V" l8 P3 {$ b) I. K
任务23： 2. 损失函数正则化-.mp4% b) D* E0 K0 G
任务24： 3. 梯度下降法-.mp4( E+ j& }) K' t7 S3 y- B# w
任务25： 4. 梯度下降种类解析-.mp4
H- f }4 ` Y: y% R' S任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归-.mp4! I8 p9 |6 K& E6 p+ Q
任务27： 6. 病马案例-.mp4: |: I( m7 M, g" p/ ^
任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例-.mp4/ n- L5 E: i7 E1 R$ N! [
任务29： 8. 分类算法大比拼-.mp4
+ W7 ^* F8 M( g2 @1 p任务30： 9. 算法总结-.mp4$ k5 F$ d8 s6 L: N
6 W0 T& P7 E$ {7 y1 T
05.第5章 支持向量机
- H0 T6 p0 G3 C7 s; m0 R2 E任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip' U6 ]) M) p* v+ b( n3 X
任务32： 1. 支持向量机概述-.mp4
K8 C, Y8 X9 Y* O! r& o任务33： 2. 补充数学公式-.mp4
& d/ d; ?% L& \9 P2 b任务34： 3. smo算法流程-.mp4& s b* s5 n. Z/ t" C
任务35： 4. 简化版smo算法-.mp4
( V# j$ q3 m( |9 P g$ V任务36： 5. 完整版smo算法-.mp4% `2 B. h; ^6 n5 e y) i9 _9 p' v
任务37： 6. 核函数-.mp4
! E e& Z0 H& b任务38： 7. 非线性svm-.mp43 r5 R% V( \7 j, P/ L2 J5 K9 O
任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别-.mp43 L" |( J1 d2 O& x/ b
任务40： 9. 算法总结-.mp4# L( C3 a9 m7 m, N$ @( p9 I' H6 W
5 `6 I# t6 `, M
06.第6章 AdaBoost算法4 ^* {6 n: z0 w' m, N7 T
任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
0 p2 o& _) r7 _4 K任务42： 1. 集成算法概念-.mp4
8 ^9 u o ]7 E) ^任务43： 2. adaboost算法步骤-.mp4
# W' V4 q% I! ?% W( L c任务44： 3. 构建弱分类器-.mp4
4 V) O/ o+ G# @1 t任务45： 4. adaboost完整版函数-.mp4) z8 c& v% q, R! x; b8 l
任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用-.mp4
n/ Q( A2 y+ H任务47： 6. 分类器衡量指标-.mp4; I$ f) j+ m2 g1 Y
任务48： 7. 样本不均衡问题-.mp4! }9 _ v) n: v0 E- D
任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测-.mp48 X* Y3 X. ^6 B/ l+ c- t5 w& C' m7 l; s
6 J$ O( D+ K8 Y& l7 {- H. E; m07.第7章 线性回归+ j. J4 H% w u
任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip! ^& o J, `/ E
任务51： 1. 线性回归概述-.mp4
( V3 `: @# p# X任务52： 2. 线性回归的损失函数-.mp49 a+ L5 o1 y, V ~+ b7 E' N
任务53： 3. 简单线性回归python实现-.mp4
9 V+ e- \# q- @# E+ B8 x# ]" A任务54： 4. 局部加权线性回归-.mp4
, [9 I. j: t: q. v任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄-.mp4
. L+ N+ Y- W/ Y! Q任务56： 6. 岭回归-.mp4
* W0 {( } q& K, M4 D( P任务57： 7. lasso和向前逐步回归-.mp43 i+ k1 k# p& X, J4 X
任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据-.mp4; ~' J, L8 B4 H% T+ Y. l; Q
任务59： 9. 乐高二手成交价预测-.mp4. ]- B+ K2 x' Y6 S7 j. \ c9 L
; R1 |' z3 @' j; _0 Z; I! ~% _) N& S
08.第8章 树回归
) [4 g0 T6 z1 g* N. X任务60：第8期 树回归（完整版）.zip; Y5 r; P. r; {2 R
任务61： 1. 决策树回顾-.mp4
9 e( a( R9 h' ]5 W% Z任务62： 2.cart算法概述-.mp4
: q" M1 U+ n' `3 m任务63： 3. cart回归树的python实现-.mp4( m+ w2 \4 ]0 }$ A' |- Q0 g+ S
任务64： 4. 回归树的sklearn实现-.mp4
" {5 U9 e2 |$ P& z7 D任务65： 5. 树剪枝-.mp4
* K% ^' e# P9 }* {. I任务66： 6. 模型树-.mp4
8 `3 ^ p) B% n! K) p4 i$ T任务67： 7. 回归树预测结果-.mp4% x+ g5 D; I9 R# h0 o
任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果-.mp4
; H& U7 h. k1 }! j3 K任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui-.mp4
/ O. M0 e% J! q6 w- K) l4 O& _% f* a& j& E
09.第9章 K-均值聚类算法
+ {/ p7 q" F- @. Y! ?* i任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip
) m9 ]" Q4 v8 e+ L: i任务71： 1. 聚类分析概述-.mp4* L( X/ a* @) ~8 C, {
任务72： 2. k均值算法原理-.mp4+ x: q- t, W9 `
任务73： 3. k均值算法的python实现（1）-.mp4( o0 X7 Y! t" s1 P! W3 j6 k! s: e
任务74： 4. k均值算法的python实现（2）-.mp4
; C7 V. H+ W7 u5 D. \" L# {. ^6 X# N任务75： 5. 算法验证-.mp4
2 p; C7 t: t) a8 H9 i7 w8 y任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线-.mp4
( W/ R% C+ H$ K' e任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨-.mp41 m& r1 }' [) r; A6 p
任务78： 8. 二分k均值法（1）-.mp4, }7 R$ j5 ^1 Q+ m; ]4 n
任务79： 9. 二分k均值法（2）-.mp4* m1 C7 [% k0 M$ f1 c( |
任务80： 10. 聚类模型评价指标-.mp4
: d! N2 V' S/ S' c任务81： 11. 轮廓系数的python实现-.mp4
& W+ S! ~4 g& J任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定-.mp40 Y5 w5 j, P4 i8 s6 J
任务83： 【附录2】归一化处理-.mp49 O% n2 ~: _" B; n& c& L
2 \- q* b/ n, u& ~10.第10章 关联规则之Apriori. N$ F7 h! g3 J' k% I5 o% \/ O
任务84：课件、代码及数据集下载.zip
6 i+ e# I7 f; e& o2 l任务85： 1 关联分析概述-.mp4
; p, U- }) U& b( O1 o( n0 K任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度-.mp4
: Q3 @9 N. z, e* x. l3 G任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度-.mp4
0 |, S1 A4 R) i5 a d- V任务88： 4 关联规则的发现-.mp4! q& t& h& {4 ~7 z7 p
任务89： 5 apriori原理-.mp4
1 C+ {. U$ ]: c/ H) q! Q9 {; j任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）-.mp4/ D6 l4 M% o1 n2 p+ k
任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）-.mp40 M# g# f$ j; B6 o
任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）-.mp4
( Q+ c' p1 H& t! F任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）-.mp4, I2 w2 y$ r7 s* a" m' M
任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）-.mp4
: P/ n% P1 c0 b% f% Y# I# v任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式-.mp4
& b& J( u. M5 u$ n+ u" |任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）-.mp4
+ T0 ?7 c/ c; \& Z" {' o任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）-.mp4+ A, J9 W; D3 b+ _) V* ~( j" R
任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）-.mp4* {& o2 V4 @, f
8 S: g8 h% ~5 j& c j
/ U# F* G* i7 r7 d |
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发表于 2020-2-21 17:38:07
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