(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：
01.第1章 k-近邻算法
+ A5 b- U) G, s任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip
% L  `4 q# L; q, K/ V/ A6 k. z任务02： 1.机器学习概述.mp4
任务03： 2.k-近邻算法原理.mp4
任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4
2 S3 x* q* t. `+ ]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

. Y' S0 p! v) R& D02.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
3 x0 e& c2 `# h9 `9 D6 u$ O# x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
% [) y1 |& _4 L+ M7 c2 }任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树-.mp4
1 ^; p( [% I* R( D任务12： 5. 决策树的可视化-.mp4
任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型-.mp4
9 G. H$ s/ |( t
) j  O( [& M+ t1 ]5 v0 n, ~03.第3章 朴素贝叶斯
9 F$ C# g% {+ T4 b% c$ h任务14：第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip
任务15： 1. 朴素贝叶斯概述-.mp4
0 u, C$ B" S3 V# T/ L- t; V. N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
+ y: x5 p% f2 K  v) R) `* W2 O1 X0 ^7 \任务20： 6. 算法总结-.mp4

$ {* o4 R! e, T" a' N$ x% b8 Z04.第4章 Logistic 回归
2 @" V* W  {. R0 ?* ^2 b% p任务21：第4期 logistic（完整版）.zip
3 P) P. H. h( z& O任务22： 1. logistic原理概述-.mp4
; R5 Z0 t' c1 T2 o: D: T任务23： 2. 损失函数正则化-.mp4
! z" p8 d, w8 g& K$ A任务24： 3. 梯度下降法-.mp4
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
5 b- i! h; Y0 K9 Z; m) V0 d! A% |& i( w任务27： 6. 病马案例-.mp4
任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例-.mp4
) U: L+ c7 |' x6 A任务29： 8. 分类算法大比拼-.mp4
; ^) f4 ?! D5 q任务30： 9. 算法总结-.mp4

" E$ ^: T0 j# w1 ?& L* C2 @" X8 i05.第5章 支持向量机
任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip
+ ~/ t. ?* j, y" m% }任务32： 1. 支持向量机概述-.mp4
任务33： 2. 补充数学公式-.mp4
- o1 }) S- H2 G; l4 ^+ p8 L任务34： 3. smo算法流程-.mp4
- b( r. r: A& i: J( S! M任务35： 4. 简化版smo算法-.mp4
9 ?  ^$ y- U* S7 H任务36： 5. 完整版smo算法-.mp4
4 s8 B7 E4 }* R3 _) Z任务37： 6. 核函数-.mp4
任务38： 7. 非线性svm-.mp4
任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别-.mp4
! n9 t5 S- ?# H4 R任务40： 9. 算法总结-.mp4
) p$ h6 q# V3 y; y7 i7 w% W: O( a
06.第6章 AdaBoost算法
任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
- p4 _6 x0 D2 ~8 E( V0 Y任务42： 1. 集成算法概念-.mp4
! ~* j; P2 Z0 ^. E2 v任务43： 2. adaboost算法步骤-.mp4
任务44： 3. 构建弱分类器-.mp4
2 i# V8 F, l% B4 C7 I" X任务45： 4. adaboost完整版函数-.mp4
( k$ a+ q! E) v6 ]8 A任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用-.mp4
4 c4 E" O1 S! O: m& O任务47： 6. 分类器衡量指标-.mp4
. B/ a6 S5 S; C0 y: p* ~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

, [0 P3 I5 |" a5 |, ]" [07.第7章 线性回归
8 N: y  j3 H3 i/ G6 \任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip
+ Z1 ~$ I+ i: D3 L5 Y( P任务51： 1. 线性回归概述-.mp4
: _' P/ C/ S3 V3 E, ]任务52： 2. 线性回归的损失函数-.mp4
任务53： 3. 简单线性回归python实现-.mp4
5 K- P9 w8 l# o! u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
. P) j1 k- h) b8 D: ]2 W任务56： 6. 岭回归-.mp4
! {& e7 U1 }! k# |1 G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
0 b/ Z4 A2 g$ p7 m1 c* X$ A  U任务59： 9. 乐高二手成交价预测-.mp4

08.第8章 树回归
任务60：第8期 树回归（完整版）.zip
任务61： 1. 决策树回顾-.mp4
3 b( a9 M( h6 u$ U- K- f/ a- {任务62： 2.cart算法概述-.mp4
% [4 a9 X! e+ v9 m$ X任务63： 3. cart回归树的python实现-.mp4
) y+ X& ^$ w9 v) D$ V4 R% R任务64： 4. 回归树的sklearn实现-.mp4
任务65： 5. 树剪枝-.mp4
/ L/ n$ l  d* X( Q任务66： 6. 模型树-.mp4
+ q7 D( w; V5 S: m! v7 _/ u# `任务67： 7. 回归树预测结果-.mp4
9 g& a9 S9 ?: \$ x' t  \任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果-.mp4
1 Z& T0 G" w& ]: ~( T5 F  n任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui-.mp4

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
1 |! a" {* t3 Y; x; I( f  J7 Y任务71： 1. 聚类分析概述-.mp4
0 W8 s  U, ^+ H$ w1 N任务72： 2. k均值算法原理-.mp4
+ V9 f5 \. @9 w1 W- K5 z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
8 E6 o- n3 \5 T; `任务75： 5. 算法验证-.mp4
* N8 x. |" N- j' X9 e6 O: ^任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线-.mp4
% t% }0 c8 u, F8 o* q1 u' R4 x任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨-.mp4
任务78： 8. 二分k均值法（1）-.mp4
任务79： 9. 二分k均值法（2）-.mp4
* n1 c: D: @- k+ N: C1 Z, u( r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
6 n& X$ u+ R. j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
# v+ E5 P  P+ h+ V% y5 {4 b
10.第10章 关联规则之Apriori
7 V9 K8 S  r- D/ z2 C4 ~# f6 y任务84：课件、代码及数据集下载.zip
任务85： 1 关联分析概述-.mp4
) g: |) k( ^, |1 U任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度-.mp4
任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度-.mp4
任务88： 4 关联规则的发现-.mp4
" U/ K3 W- I: i7 G任务89： 5 apriori原理-.mp4
- f$ ?" o4 l. r/ M# Q任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）-.mp4
3 j1 N/ d, z$ E# o. X8 d7 Z任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）-.mp4
( `& g; T2 T7 x3 G6 k+ T3 y任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）-.mp4
7 A/ ~5 o4 R$ E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
6 d/ W, e3 l/ M8 E9 V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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