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解密机器学习中的监督学习
〖课程目录〗:
万门大学 解密机器学习中的监督学习[4.4G]
┣━━第 1 讲课程总览与python语言复习 [801.1M]
┃ ┣━━1.1什么是机器学习、机器学习应用.MP4 [99.1M]
┃ ┣━━1.2Python基础知识（一）.MP4 [80.9M]
┃ ┣━━1.3Python基础知识（二）.MP4 [102.5M]
┃ ┣━━1.4Python基础知识（三）.MP4 [70.7M]
┃ ┣━━1.5Python基础知识（四）.MP4 [92.9M]
┃ ┣━━1.6Python基础知识（五）.MP4 [125.5M]
┃ ┣━━1.7Python基础知识（六）.MP4 [85.6M]
┃ ┣━━1.8Python基础知识（七）.MP4 [96.4M]
┃ ┗━━1.9答疑.MP4 [47.5M]
┣━━第 2 讲 一元与多元线性回归 [1.5G]
┃ ┣━━2.10多元线性回归的效果.MP4 [71.7M]
┃ ┣━━2.11问题回顾.MP4 [113.3M]
┃ ┣━━2.12其他注意事项（一）.MP4 [107.7M]
┃ ┣━━2.13其他注意事项（三）.MP4 [99.1M]
┃ ┣━━2.14超越线性（一）.MP4 [102.3M]
┃ ┣━━2.15超越线性（二）.MP4 [73.7M]
┃ ┣━━2.16超越线性（三）.MP4 [71.2M]
┃ ┣━━2.17超越线性（四）.MP4 [114.3M]
┃ ┣━━2.1一元线性回归（一）.MP4 [120.1M]
┃ ┣━━2.2一元线性回归（二）.MP4 [74.2M]
┃ ┣━━2.3一元线性回归（三）.MP4 [103M]
┃ ┣━━2.4一元线性回归（四）.MP4 [92.8M]
┃ ┣━━2.5一元线性回归（五）.MP4 [81.5M]
┃ ┣━━2.6多元线性回归（一）.MP4 [120.2M]
┃ ┣━━2.7多元线性回归（二）.MP4 [85.8M]
┃ ┗━━2.8有没有数据特征对于预测结果有用.MP4 [121.1M]
┣━━第 3 讲分类问题与Logistic回归 [596.2M]
┃ ┣━━3.1分类问题总论、交叉验证.MP4 [73.4M]
┃ ┣━━3.2Logistic回归.MP4 [81.6M]
┃ ┣━━3.3Logistic回归、评价分类结果.MP4 [108M]
┃ ┣━━3.4最后的项目预览.MP4 [34.8M]
┃ ┣━━3.5答疑.MP4 [63.3M]
┃ ┣━━3.6分类问题总论.MP4 [101M]
┃ ┣━━3.7ROC曲线.MP4 [86.6M]
┃ ┗━━3.8如果两个类别的数据量差别很大.MP4 [47.5M]
┣━━第 4 讲过拟合、正则化与线性模型的简化 [486.9M]
┃ ┣━━4.1为什么我们喜欢简单的模型.MP4 [87.3M]
┃ ┣━━4.2Ridge正则化（一）.MP4 [107.9M]
┃ ┣━━4.3Ridge正则化（二）.MP4 [100.4M]
┃ ┣━━4.4Lasso正则路径、比较Ridge和Lasso.MP4 [81.5M]
┃ ┗━━4.5降维、各种方法比较.MP4 [109.8M]
┣━━第 5 讲支持向量机 [391.3M]
┃ ┣━━5.1最大间隔分类器.MP4 [68.5M]
┃ ┣━━5.2支持向量机（一）.MP4 [80.8M]
┃ ┣━━5.3支持向量机（二）.MP4 [123.1M]
┃ ┗━━5.4支持向量机（三）.MP4 [119M]
┣━━第 6 讲树与随机森林第 6 讲树与随机森林 [678.2M]
┃ ┣━━6.1树（一）.MP4 [98.3M]
┃ ┣━━6.2树（二）.MP4 [87.6M]
┃ ┣━━6.3集合算法：Bagging（一）.MP4 [119.3M]
┃ ┣━━6.4集合算法：Bagging（二）.MP4 [95.5M]
┃ ┣━━6.5集合算法：随机森林、提升树.MP4 [126.8M]
┃ ┣━━6.6程序范例（一）.MP4 [82.7M]
┃ ┗━━6.7程序范例（二）.MP4 [68M]
┣━━课件.zip [19.5M]
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发表于 2021-1-5 10:27:50
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