(价值499元) 菊安酱的《机器学习实战》视频教程 附课程讲义

冰点也疯狂

课程目录：
+ m4 N2 k8 }/ o5 ^3 D2 @01.第1章 k-近邻算法
# j. a! \5 @  u+ _6 P! N* m, M& H, r$ D任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip
7 K( p! d3 }0 R" r任务02： 1.机器学习概述.mp4
7 t5 N9 J# g) N' b% [/ {( [任务03： 2.k-近邻算法原理.mp4
' X5 h3 D/ g/ P3 n; D: S( {任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4
- b+ A, b, J! [/ r/ v* R任务05： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
任务06： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
) h  l: k9 V7 r/ w
02.第2章 决策树
任务07：第2期 决策树（完整版）.zip
任务08： 1. 决策树原理简介-.mp4
任务09： 2. 决策树的构建准备工作-.mp4
任务10： 3. 递归构建决策树-.mp4
任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树-.mp4
任务12： 5. 决策树的可视化-.mp4
" \+ ], R. V# X" ?9 c) i6 C任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型-.mp4

03.第3章 朴素贝叶斯
任务14：第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip
' e/ \, d* Q8 ?" u: ]  Q. o2 Q任务15： 1. 朴素贝叶斯概述-.mp4
4 t3 K2 u8 A' p( \2 x任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验-.mp4
任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤-.mp4
任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤-.mp4
任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”-.mp4
; m% c! V  O7 }4 J8 _任务20： 6. 算法总结-.mp4

04.第4章 Logistic 回归
任务21：第4期 logistic（完整版）.zip
/ `/ j" c" x1 @3 U任务22： 1. logistic原理概述-.mp4
2 H) ]2 L" C' O- j3 {任务23： 2. 损失函数正则化-.mp4
任务24： 3. 梯度下降法-.mp4
7 n- b7 R- u0 ]; U: _; t0 d; b任务25： 4. 梯度下降种类解析-.mp4
任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归-.mp4
3 C; e/ z  o4 ]任务27： 6. 病马案例-.mp4
( ~7 \8 y; @, T% _任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例-.mp4
2 k! M3 a( s& E3 G& q0 [% O任务29： 8. 分类算法大比拼-.mp4
任务30： 9. 算法总结-.mp4

05.第5章 支持向量机
2 J3 R/ L- K6 E5 f, J: @任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip
任务32： 1. 支持向量机概述-.mp4
* Z! |0 {' R' }! z. z# h任务33： 2. 补充数学公式-.mp4
! H8 \- ^! C& f0 w! b  t& h) \任务34： 3. smo算法流程-.mp4
任务35： 4. 简化版smo算法-.mp4
任务36： 5. 完整版smo算法-.mp4
1 [" `5 R; K& p$ n- V7 w* J任务37： 6. 核函数-.mp4
' R$ g1 c1 ~! _; V1 c任务38： 7. 非线性svm-.mp4
任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别-.mp4
5 x* J% z/ h& z; v任务40： 9. 算法总结-.mp4

06.第6章 AdaBoost算法
" l7 O' X" N+ W; m6 z任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
任务42： 1. 集成算法概念-.mp4
/ S) {* S; r; E3 |% `任务43： 2. adaboost算法步骤-.mp4
任务44： 3. 构建弱分类器-.mp4
任务45： 4. adaboost完整版函数-.mp4
: n+ Z8 C! f8 v( i) ^) h! ?8 B1 N任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用-.mp4
; H, R( t0 F, k0 }& h; l. B任务47： 6. 分类器衡量指标-.mp4
4 J8 |5 G  t4 e7 x0 i8 [任务48： 7. 样本不均衡问题-.mp4
任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测-.mp4

07.第7章 线性回归
" U" J( [" |+ ], R- A# Q* n% N任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip
; l" L4 e* h; @1 [3 Q2 @任务51： 1. 线性回归概述-.mp4
任务52： 2. 线性回归的损失函数-.mp4
. P, `1 L! x) ]% b任务53： 3. 简单线性回归python实现-.mp4
任务54： 4. 局部加权线性回归-.mp4
任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄-.mp4
任务56： 6. 岭回归-.mp4
9 R7 O2 I+ c! T3 ?' u: B; l任务57： 7. lasso和向前逐步回归-.mp4
任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据-.mp4
% O3 Z+ G3 C/ A: |; H0 k' |任务59： 9. 乐高二手成交价预测-.mp4

: U: j0 r1 Y+ W) V3 o& w08.第8章 树回归
2 q* R$ d" R0 G; ]/ ^: ^! p任务60：第8期 树回归（完整版）.zip
任务61： 1. 决策树回顾-.mp4
任务62： 2.cart算法概述-.mp4
4 o2 J- {. x, G# ]任务63： 3. cart回归树的python实现-.mp4
任务64： 4. 回归树的sklearn实现-.mp4
任务65： 5. 树剪枝-.mp4
& f) E. o0 p+ R任务66： 6. 模型树-.mp4
1 b. E) m. m+ L5 f& Y. @5 Q) s任务67： 7. 回归树预测结果-.mp4
3 U1 Z* Q- r: j2 c& ?任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果-.mp4
任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui-.mp4
% [1 ?* ?( W' }3 N/ r
09.第9章 K-均值聚类算法
任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip
# b- D, E7 W: Y" ]. Z任务71： 1. 聚类分析概述-.mp4
) g! O4 l. i( G任务72： 2. k均值算法原理-.mp4
0 n* W8 J& [: `& L. U- a  e任务73： 3. k均值算法的python实现（1）-.mp4
任务74： 4. k均值算法的python实现（2）-.mp4
任务75： 5. 算法验证-.mp4
2 y1 S1 |" o+ \  ]3 l& S9 f: d任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线-.mp4
任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨-.mp4
. t5 u( [; J9 a1 B. }任务78： 8. 二分k均值法（1）-.mp4
任务79： 9. 二分k均值法（2）-.mp4
9 v  I# k/ d& U任务80： 10. 聚类模型评价指标-.mp4
任务81： 11. 轮廓系数的python实现-.mp4
任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定-.mp4
任务83： 【附录2】归一化处理-.mp4

10.第10章 关联规则之Apriori
任务84：课件、代码及数据集下载.zip
! T" f) J" D6 p& ?! w. }任务85： 1 关联分析概述-.mp4
任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度-.mp4
/ W" a7 J" A3 b8 }任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度-.mp4
8 q/ v4 L- N8 D( S. }4 V任务88： 4 关联规则的发现-.mp4
! V" t) i" e/ Z8 d任务89： 5 apriori原理-.mp4
9 \& I, ~' D3 ^% |1 j! d) [任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）-.mp4
5 d# E$ S) P; U: ^1 P任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）-.mp4
任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）-.mp4
任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）-.mp4
任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）-.mp4
任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式-.mp4
任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）-.mp4
任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）-.mp4
任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）-.mp4

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杨文帅

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