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Python3天快速入门机器学习视频(2020/7/6)

Python3天快速入门机器学习视频,这套课程一共有3个章节,总大小为:2G,里面附带课件资料。

目录结果如下:

机器学习day1
    ┣━━01-人工智能概述.mp4
    ┣━━02-什么是机器学习.mp4
    ┣━━03-机器学习算法分类.mp4
    ┣━━04-机器学习开发流程.mp4
    ┣━━05-学习框架和资料介绍.mp4
    ┣━━06-可用数据集.mp4
    ┣━━07-sklearn数据集使用.mp4
    ┣━━08-字典特征抽取.mp4
    ┣━━09-文本特征抽取CountVectorizer.mp4
    ┣━━10-中文文本特征抽取.mp4
    ┣━━11-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp4
    ┣━━12-数据预处理-归一化.mp4
    ┣━━13-数据预处理-标准化.mp4
    ┣━━14-什么是降维.mp4
    ┣━━15-删除低方差特征与相关系数.mp4
    ┣━━16-主成分分析.mp4
    ┣━━17-instacart降维案例.mp4
    ┗━━18-总结.mp4
机器学习day2
    ┣━━01-上节回顾.mp4
    ┣━━02-转换器与预估器.mp4
    ┣━━03-KNN算法.mp4
    ┣━━04-模型选择与调优.mp4
    ┣━━05-Facebook案例流程分析.mp4
    ┣━━06-Facebook案例代码实现.mp4
    ┣━━07-朴素贝叶斯算法原理.mp4
    ┣━━08-朴素贝叶斯算法对文本分类.mp4
    ┣━━09-认识决策树.mp4
    ┣━━10-决策树算法对鸢尾花分类.mp4
    ┣━━11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分析.mp4
    ┣━━12-泰坦尼克号案例代码实现.mp4
    ┣━━13-随机森林.mp4
    ┗━━14-总结.mp4
机器学习day3
    ┣━━01-上节回顾..mp4
    ┣━━02-线性模型.mp4
    ┣━━03-损失函数.mp4
    ┣━━04-优化方法1-正规方程.mp4
    ┣━━05-优化方法2-梯度下降.mp4
    ┣━━06-正规方程与梯度下降对比.mp4
    ┣━━07-梯度下降优化器.mp4
    ┣━━08-过拟合与欠拟合.mp4
    ┣━━09-岭回归.mp4
    ┣━━10-逻辑回归原理.mp4
    ┣━━11-逻辑回归对癌症分类.mp4
    ┣━━12-精确率、召回率、F1-score.mp4
    ┣━━13-ROC曲线与AUC指标.mp4
    ┣━━14-模型保存与加载.mp4
    ┣━━15-KMeans算法原理.mp4
    ┣━━16-聚类的模型评估.mp4
    ┗━━17-总结.mp4

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