菊安酱的《机器学习实战》_20_共:5.58GB

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文件名称: 菊安酱的《机器学习实战》_20_共:5.58GB
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文件创建时间: 2020-5-20 04:21:20

目录:【菊安酱的《机器学习实战》】
目录:【菊安酱的《机器学习实战》】
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/10.第10章关联规则之Apriori】
    任务98:14案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp4
    任务98:14案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp4
    任务97:13案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp4
    任务96:12案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp4
    任务95:11案例:发现美guoguo会投票中的模式.mp4
    任务94:10apriori挖掘关联规则(2).mp4
    任务93:9apriori挖掘关联规则(1).mp4
    任务92:8apriori挖掘频繁项集(3).mp4
    任务91:7apriori挖掘频繁项集(2).mp4
    任务90:6apriori挖掘频繁项集(1).mp4
    任务89:5apriori原理.mp4
    任务88:4关联规则的发现.mp4
    任务87:3频繁项集的评估标准:提升度.mp4
    任务86:2频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp4
    任务85:1关联分析概述.mp4
    任务84:课件、代码及数据集下载.zip
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/09.第9章K均值聚类算法】
    任务83:【附录2】归一化处理.mp4
    任务83:【附录2】归一化处理.mp4
    任务82:【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
    任务81:11.轮廓系数的python实现.mp4
    任务80:10.聚类模型评价指标.mp4
    任务79:9.二分k均值法(2).mp4
    任务78:8.二分k均值法(1).mp4
    任务77:7.模型收敛稳定性探讨.mp4
    任务76:6.误差平方和sse和学习曲线.mp4
    任务75:5.算法验证.mp4
    任务74:4.k均值算法的python实现(2).mp4
    任务73:3.k均值算法的python实现(1).mp4
    任务72:2.k均值算法原理.mp4
    任务71:1.聚类分析概述.mp4
    任务70:第9期K均值聚类(完整版).zip
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/08.第8章树回归】
    任务69:9.使用python的tkinter库创建gui.mp4
    任务69:9.使用python的tkinter库创建gui.mp4
    任务68:8.模型树和标准线性回归预测结果.mp4
    任务67:7.回归树预测结果.mp4
    任务66:6.模型树.mp4
    任务65:5.树剪枝.mp4
    任务64:4.回归树的sklearn实现.mp4
    任务63:3.cart回归树的python实现.mp4
    任务62:2.cart算法概述.mp4
    任务61:1.决策树回顾.mp4
    任务60:第8期树回归(完整版).zip
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/07.第7章线性回归】
    任务59:9.乐高二手成交价预测.mp4
    任务59:9.乐高二手成交价预测.mp4
    任务58:8.爬虫获取乐高交易数据.mp4
    任务57:7.lasso和向前逐步回归.mp4
    任务56:6.岭回归.mp4
    任务55:5.案例:预测鲍鱼的年龄.mp4
    任务54:4.局部加权线性回归.mp4
    任务53:3.简单线性回归python实现.mp4
    任务52:2.线性回归的损失函数.mp4
    任务51:1.线性回归概述.mp4
    任务50:第7期线性回归(完整版).zip
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/06.第6章AdaBoost算法】
    任务49:8.案例:套坦尼克号幸存者预测.mp4
    任务49:8.案例:套坦尼克号幸存者预测.mp4
    任务48:7.样本不均衡问题.mp4
    任务47:6.分类器衡量指标.mp4
    任务46:5.案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp4
    任务45:4.adaboost完整版函数.mp4
    任务44:3.构建弱分类器.mp4
    任务43:2.adaboost算法步骤.mp4
    任务42:1.集成算法概念.mp4
    任务41:第6期Adaboost算法(完整版).zip
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/05.第5章支持向量机】
    任务40:9.算法总结.mp4
    任务40:9.算法总结.mp4
    任务39:8.案例:svm之手写数字识别.mp4
    任务38:7.非线性svm.mp4
    任务37:6.核函数.mp4
    任务36:5.完整版smo算法.mp4
    任务35:4.简化版smo算法.mp4
    任务34:3.smo算法流程.mp4
    任务33:2.补充数学公式.mp4
    任务32:1.支持向量机概述.mp4
    任务31:第5期支持向量机(完整版).zip
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/04.第4章Logistic回归】
    任务30:9.算法总结.mp4
    任务30:9.算法总结.mp4
    任务29:8.分类算法大比拼.mp4
    任务28:7.sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
    任务27:6.病马案例.mp4
    任务26:5.梯度下降求解逻辑回归.mp4
    任务25:4.梯度下降种类解析.mp4
    任务23:2.损失函数正则化.mp4
    任务22:1.logistic原理概述.mp4
    任务21:第4期logistic(完整版).zip
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/03.第3章朴素贝叶斯】
    任务20:6.算法总结.mp4
    任务20:6.算法总结.mp4
    任务19:5.kaggle比赛之“旧金shan犯罪分类预测”.mp4
    任务18:4.朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
    任务17:3.朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
    任务16:2.朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
    任务15:1.朴素贝叶斯概述.mp4
    任务14:第3期朴素贝叶斯(完整版).zip
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/02.第2章决策树】
    任务9:2.决策树的构建准备工作.mp4
    任务9:2.决策树的构建准备工作.mp4
    任务8:1.决策树原理简介.mp4
    任务13:6.使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
    任务12:5.决策树的可视化.mp4
    任务11:4.利用sklearn绘制决策树.mp4
    任务10:3.递归构建决策树.mp4
    任务7:第2期决策树(完整版).zip
目录:【菊安酱的《机器学习实战》/01.第1章k近邻算法】
    任务6:5.k近邻算法之手写数字识别.mp4
    任务6:5.k近邻算法之手写数字识别.mp4
    任务5:4.k近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
    任务4:3.k近邻的python实现.mp4
    任务3:2.k近邻算法原理.mp4
    任务2:1.机器学习概述.mp4
    任务1:第1期k近邻算法(完整版).zip
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