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机器学习-算法基础（TBF）
简介
分类
机器学习
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任务列表
第1任务: 机器学习算法基础_资料下载
第2任务: 001 - 【预备章节】1-1.机器学习背景知识介绍.mp4
第3任务: 002 - 【预备章节】1-2.python安装.mp4
第4任务: 003 - 【预备章节】1-3.机器学习基础概念.mp4
第5任务: 004 - 【线性回归以及非线性回归】2-1.一元线性回归.mp4
第6任务: 005 - 【线性回归以及非线性回归】2-2.代价函数.mp4
第7任务: 006 - 【线性回归以及非线性回归】2-3.梯度下降法.mp4
第8任务: 每日作业
第9任务: 007 - 【线性回归以及非线性回归】2-4.(实战)梯度下降法-一元线性回归.mp4
第10任务: 008 - 【线性回归以及非线性回归】2-5.(实战)sklearn-一元线性回归.mp4
第11任务: 009 - 【线性回归以及非线性回归】2-6.线性代数复习.mp4
第12任务: 010 - 【线性回归以及非线性回归】2-7.多元线性回归.mp4
第13任务: 011 - 【线性回归以及非线性回归】2-8.(实战)梯度下降法-多元线性回归.mp4
第14任务: 012 - 【线性回归以及非线性回归】2-9.(实战)sklearn-多元线性回归.mp4
第15任务: 013 - 【线性回归以及非线性回归】2-10.(实战)sklearn-多项式回归.mp4
第16任务: 每日作业
第17任务: 014 - 【线性回归以及非线性回归】2-11.标准方程法.mp4
第18任务: 015 - 【线性回归以及非线性回归】2-12.(实战)标准方程法.mp4
第19任务: 016 - 【线性回归以及非线性回归】2-13.特征缩放,交叉验证法.mp4
第20任务: 017 - 【线性回归以及非线性回归】2-14.过拟合,正则化.mp4
第21任务: 018 - 【线性回归以及非线性回归】2-15.岭回归.mp4
第22任务: 019 - 【线性回归以及非线性回归】2-16.(实战)sklearn-岭回归.mp4
第23任务: 020 - 【线性回归以及非线性回归】2-17.(实战)标准方程法-岭回归.mp4
第24任务: 021 - 【线性回归以及非线性回归】2-18.LASSO算法.mp4
第25任务: 022 - 【线性回归以及非线性回归】2-19.(实战)sklearn-LASSO算法.mp4
第26任务: 023 - 【线性回归以及非线性回归】2-20.(实战)sklearn-弹性网.mp4
第27任务: 每日作业
第28任务: 024 - 【逻辑回归】3-1.逻辑回归.mp4
第29任务: 025 - 【逻辑回归】3-2.正确率,召回率,F1指标.mp4
第30任务: 026 - 【逻辑回归】3-3.(实战)梯度下降法-逻辑回归.mp4
第31任务: 027 - 【逻辑回归】3-4.(实战)sklearn-逻辑回归.mp4
第32任务: 028 - 【逻辑回归】3-5.(实战)梯度下降法-非线性逻辑回归.mp4
第33任务: 029 - 【逻辑回归】3-6.(实战)sklearn-非线性逻辑回归.mp4
第34任务: 每日作业
第35任务: 030 - 【神经网络】4-1.神经网络背景概述.mp4
第36任务: 031 - 【神经网络】4-2.单层感知器介绍.mp4
第37任务: 032 - 【神经网络】4-3.(实践)单层感知器程序.mp4
第38任务: 033 - 【神经网络】4-4.(实践)单层感知器-异或问题.mp4
第39任务: 034 - 【神经网络】4-5.(实践)线性神经网，Delta学习规则.mp4
第40任务: 035 - 【神经网络】4-6.(实践)线性神经网络解决异或问题.mp4
第41任务: 036 - 【神经网络】4-7.BP神经网络介绍.mp4
第42任务: 037 - 【神经网络】4-8.BP算法推导.mp4
第43任务: 038 - 【神经网络】4-9.(实践)BP神经网络-异或问题.mp4
第44任务: 039 - 【神经网络】4-10.深入理解BP神经网络(论文讲解).mp4
第45任务: 040 - 【神经网络】4-11.Google神经网络演示平台介绍.mp4
第46任务: 每日作业
第47任务: 041 - 【KNN算法】5-1.KNN算法介绍.mp4
第48任务: 042 - 【KNN算法】5-2.(实践)KNN算法实现.mp4
第49任务: 043 - 【KNN算法】5-3.(实践)使用KNN完成Iris数据集分类.mp4
第50任务: 044 - 【决策树】6-1.决策树-信息熵,ID3,C4.5算法介绍.mp4
第51任务: 045 - 【决策树】6-2.(实践)决策树-例子.mp4
第52任务: 046 - 【决策树】6-3.(实践)决策树-画图.mp4
第53任务: 047 - 【决策树】6-4.决策树-CART算法.mp4
第54任务: 048 - 【决策树】6-5.(实践)决策树-CART算法.mp4
第55任务: 049 - 【决策树】6-6.(实践)决策树-线性二分类.mp4
第56任务: 050 - 【决策树】6-7.(实践)决策树-非线性二分类.mp4
第57任务: 每日作业
第58任务: 051 - 【集成学习】7-1.(实践)Bagging介绍与使用.mp4
第59任务: 052 - 【集成学习】7-2.(实践)随机森林RF介绍与使用.mp4
第60任务: 053 - 【集成学习】7-3.(实践)Adaboost介绍与使用.mp4
第61任务: 054 - 【集成学习】7-4.(实践)Stacking和Voting介绍与使用.mp4
第62任务: 055 - 【集成学习】7-5.Kaggle介绍，数据分析.mp4
第63任务: 056 - 【贝叶斯算法】8-1.贝叶斯算法背景.mp4
第64任务: 057 - 【贝叶斯算法】8-2.贝叶斯算法介绍.mp4
第65任务: 058 - 【贝叶斯算法】8-3.(实践)贝叶斯-iris.mp4
第66任务: 059 - 【贝叶斯算法】8-4.(实践)词袋模型介绍.mp4
第67任务: 060 - 【贝叶斯算法】8-5.(实践)TF-IDF算法介绍.mp4
第68任务: 每日作业
第69任务: 061 - 【聚类算法】9-1.K-MEANS算法介绍.mp4
第70任务: 062 - 【聚类算法】9-2.(实践)python实现K-MEANS算法.mp4
第71任务: 063 - 【聚类算法】9-3.(实践)sklearn-K-MEANS.mp4
第72任务: 064 - 【聚类算法】9-4.sklearn-Mini-Batch-K-Means.mp4
第73任务: 065 - 【聚类算法】9-5.K-MEANS算法存在的4个问题.mp4
第74任务: 066 - 【聚类算法】9-6.(实践)K-MEANS代价函数应用.mp4
第75任务: 067 - 【聚类算法】9-7.(实践)K-MEANS肘部法则.mp4
第76任务: 068 - 【聚类算法】9-8.K-MEANS算法可视化.mp4
第77任务: 069 - 【聚类算法】9-9.DBSCAN算法讲解.mp4
第78任务: 070 - 【聚类算法】9-10.DBSCAN算法可视化.mp4
第79任务: 071 - 【聚类算法】9-11.(实践)sklearn-DBSCAN算法.mp4
第80任务: 每日作业
第81任务: 072 - 【主成分分析PCA】10-1.PCA算法讲解.mp4
第82任务: 073 - 【主成分分析PCA】10-2.(实践)python实现PCA降维.mp4
第83任务: 074 - 【主成分分析PCA】10-3.(实践)手写数字降维可视化.mp4
第84任务: 075 - 【支持向量机SVM】11-1.SVM简介.mp4
第85任务: 076 - 【支持向量机SVM】11-2.(实践)SVM简单例子.mp4
第86任务: 077 - 【支持向量机SVM】11-3.SVM算法推导.mp4
第87任务: 078 - 【支持向量机SVM】11-4.松弛变量与惩罚函数.mp4
第88任务: 079 - 【支持向量机SVM】11-5.SVM简单实例.mp4
第89任务: 080 - 【支持向量机SVM】11-6.SVM低维映射到高维.mp4
第90任务: 081 - 【支持向量机SVM】11-7.核函数.mp4
第91任务: 每日作业
