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CSDN学院 机器学习核心算法实战50讲视频教程
〖课程目录〗:
CSDN学院 机器学习核心算法实战50讲视频教程--154
┣━━第二章：回归算法
┃ ┣━━2.1 线性回归的通俗解释&2.2 误差项解读.mp4
┃ ┣━━2.11停止策略与梯度下降案例&2.12 实验对比效果.mp4
┃ ┣━━2.3似然函数.mp4
┃ ┣━━2.4 最小二乘法与课间讨论.mp4
┃ ┣━━2.5 线性回归求解.mp4
┃ ┣━━2.6 梯度下降算法&2.7 逻辑回归概述.mp4
┃ ┣━━2.8 求解与课后讨论.mp4
┃ ┗━━2.9 Python实现逻辑回归任务概述&2.10 完成梯度下降模块.mp4
┣━━第三章：决策树算法
┃ ┣━━3.1 决策树算法概述&3.2 熵形象解读.mp4
┃ ┣━━3.10 随机森林的回归任务.mp4
┃ ┣━━3.11 数据还是多点好.mp4
┃ ┣━━3.12 速度与精度的权衡.mp4
┃ ┣━━3.13 调参策略.mp4
┃ ┣━━3.3 决策树构造实例&3.4 信息增益率与连续值处理.mp4
┃ ┣━━3.5课间讨论.mp4
┃ ┣━━3.6 剪枝策略&3.7 决策树涉及参数&3.8 随机森林.mp4
┃ ┗━━3.9 特征重要性与课后讨论.mp4
┣━━第四章：集成算法与随机森林
┃ ┣━━4.11 SVM参数选择.mp4
┃ ┣━━4.1支持向量机算法要解决的问题&4.2距离的定义&4.3 要优化的目标.mp4
┃ ┣━━4.4 目标函数.mp4
┃ ┣━━4.5 拉格朗日乘子法.mp4
┃ ┣━━4.6 SVM求解.mp4
┃ ┣━━4.7 支持向量的作用&4.8 软间隔问题.mp4
┃ ┗━━4.9 核函数问题&4.10 sklearn求解支持向量机.mp4
┣━━第五章：神经网络
┃ ┣━━5.1 神经网络概述.mp4
┃ ┣━━5.2 目标函数定义.mp4
┃ ┣━━5.3 返向传播.mp4
┃ ┣━━5.4 网络整体架构.mp4
┃ ┣━━5.5 神经元个数对结果的影响.mp4
┃ ┣━━5.6 正则化惩罚.mp4
┃ ┣━━5.7 dropout.mp4
┃ ┣━━5.8课后讨论.mp4
┃ ┗━━5.9 练习题.mp4
┣━━第一章：K近邻算法
┃ ┣━━1.1 系列课程环境配置.mp4
┃ ┣━━1.2 爱彼迎数据读取.mp4
┃ ┣━━1.3 近邻的计算.mp4
┃ ┣━━1.4 课间讨论.mp4
┃ ┣━━1.5模型评估.mp4
┃ ┣━━1.6 数据标准化.mp4
┃ ┗━━1.7 多变量KNN模型.mp4
┗━━资料.zip
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发表于 2021-4-20 23:20:34
发表于 2021-4-21 05:26:51
发表于 2021-6-2 08:29:59
