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Python人工智能机械进修实战练习营

Python人工智能机械进修实战练习营

种别:Python 下载:0次 评论:2次
大年夜小:5.98G 浏览:84次 时间:2020-01-07

Python人工智能机械进修实战练习营课程视频教程下载。本套课程涵盖经典机械进修知识+实战项目。让学员可以或许体系控制AI知识,为成为机械进修工程师,数据分析师,数据迷信家或许为深度进修打下坚实基本。课程把相干知识点交叉到项目中讲解,而非空谈实际,全体风格浅显易懂。

教程发布者信息

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视频教程文件信息

简介.png

视频课程简介

课程大年夜纲
│  简介.png
│  
├─01.第1章 k-近邻算法
│      义务01:第1期 k-近邻算法(完全版).zip
│      义务02: 1.机械进修概述.mp4
│      义务03: 2.k-近邻算法道理.mp4
│      义务04: 3.k-近邻的python完成.mp4
│      义务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对后果剖断.mp4
│      义务06: 5.k-近邻算法之手写数字辨认.mp4
│      
├─02.第2章 决定计划树
│      义务07:第2期 决定计划树(完全版).zip
│      义务08: 1. 决定计划树道理简介.mp4
│      义务09: 2. 决定计划树的构建预备任务.mp4
│      义务10: 3. 递归构建决定计划树.mp4
│      义务11: 4. 应用sklearn绘制决定计划树.mp4
│      义务12: 5. 决定计划树的可视化.mp4
│      义务13: 6. 应用决定计划树猜想隐形眼镜类型.mp4
│      
├─03.第3章 朴实贝叶斯
│      义务14: 第3期 朴实贝叶斯 (完全版).zip
│      义务15: 1. 朴实贝叶斯概述.mp4
│      义务16: 2. 朴实贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
│      义务17: 3. 朴实贝叶斯之谈吐过滤.mp4
│      义务18: 4. 朴实贝叶斯之渣滓邮件过滤.mp4
│      义务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯法分类猜想”.mp4
│      义务20: 6. 算法总结.mp4
│      
├─04.第4章 Logistic 回归
│      义务21:第4期 logistic(完全版).zip
│      义务22: 1. logistic道理概述.mp4
│      义务23: 2. 损掉函数正则化.mp4
│      义务24: 3. 梯度降低法.mp4
│      义务25: 4. 梯度降低种类解析.mp4
│      义务26: 5. 梯度降低求解逻辑回归.mp4
│      义务27: 6. 病马案例.mp4
│      义务28: 7. sklearn完成葡萄牙银行营销案例.mp4
│      义务29: 8. 分类算法大年夜比拼.mp4
│      义务30: 9. 算法总结.mp4
│      
├─05.第5章 支撑向量机
│      义务31:第5期 支撑向量机(完全版).zip
│      义务33: 2. 弥补数学公式.mp4
│      义务34: 3. smo算法流程.mp4
│      义务35: 4. 简化版smo算法.mp4
│      义务36: 5. 完全版smo算法.mp4
│      义务37: 6. 核函数.mp4
│      义务38: 7. 非线性svm.mp4
│      义务39: 8. 案例:svm之手写数字辨认.mp4
│      义务40: 9. 算法总结.mp4
│      
├─06.第6章 AdaBoost算法
│      义务41:第6期 Adaboost算法(完全版).zip
│      义务42: 1. 集成算法概念.mp4
│      义务43: 2. adaboost算法步调.mp4
│      义务44: 3. 构建弱分类器.mp4
│      义务45: 4. adaboost完全版函数.mp4
│      义务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp4
│      义务47: 6. 分类器衡量目标.mp4
│      义务48: 7. 样本不均衡成绩.mp4
│      义务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者猜想.mp4
│      
├─07.第7章 线性回归
│      义务50:第7期 线性回归(完全版).zip
│      义务51: 1. 线性回归概述.mp4
│      义务52: 2. 线性回归的损掉函数.mp4
│      义务53: 3. 简单线性回归python完成.mp4
│      义务54: 4. 部分加权线性回归.mp4
│      义务55: 5. 案例:猜想鲍鱼的年纪.mp4
│      义务56: 6. 岭回归.mp4
│      义务57: 7. lasso和向前渐渐回归.mp4
│      义务58: 8. 爬虫获得乐高交易数据.mp4
│      义务59: 9. 乐高二手成交价猜想.mp4
│      
├─08.第8章 树回归
│      义务60:第8期 树回归(完全版).zip
│      义务61: 1. 决定计划树回想.mp4
│      义务62: 2.cart算法概述.mp4
│      义务63: 3. cart回归树的python完成.mp4
│      义务64: 4. 回归树的sklearn完成.mp4
│      义务65: 5. 树剪枝.mp4
│      义务66: 6. 模型树.mp4
│      义务67: 7. 回归树猜想成果.mp4
│      义务68: 8. 模型树和标准线性回归猜想成果.mp4
│      义务69: 9. 应用python的tkinter库创建gui.mp4
│      
├─09.第9章 K-均值聚类算法
│      义务70:第9期 K-均值聚类(完全版).zip
│      义务71: 1. 聚类分析概述.mp4
│      义务72: 2. k均值算法道理.mp4
│      义务73: 3. k均值算法的python完成(1).mp4
│      义务74: 4. k均值算法的python完成(2).mp4
│      义务75: 5. 算法验证.mp4
│      义务76: 6. 误差平方和sse和进修曲线.mp4
│      义务77: 7. 模型收敛稳定性商量.mp4
│      义务78: 8. 二分k均值法(1).mp4
│      义务79: 9. 二分k均值法(2).mp4
│      义务80: 10. 聚类模型评价目标.mp4
│      义务81: 11. 轮廓系数的python完成.mp4
│      义务82: 【附录1】间隔类模型中间隔实在其实定.mp4
│      义务83: 【附录2】归一化处理.mp4
│      
└─10.第10章 接洽关系规矩之Apriori
        义务84:课件、代码及数据集下载.zip
        义务85: 1 接洽关系分析概述.mp4
        义务86: 2 频繁项集的评价标准:支撑度&相信度.mp4
        义务87: 3 频繁项集的评价标准:晋升度.mp4
        义务88: 4 接洽关系规矩的发明.mp4
        义务89: 5 apriori道理.mp4
        义务90: 6 apriori发掘频繁项集(1).mp4
        义务91: 7 apriori发掘频繁项集(2).mp4
        义务92: 8 apriori发掘频繁项集(3).mp4
        义务93: 9 apriori发掘接洽关系规矩(1).mp4
        义务94: 10 apriori发掘接洽关系规矩(2).mp4
        义务95: 11 案例:发明美国国会投票中的形式.mp4
        义务96: 12 案例:发明毒蘑菇的类似特点(1).mp4
        义务97: 13 案例:发明毒蘑菇的类似特点(2).mp4
        义务98: 14 案例:发明毒蘑菇的类似特点(3).mp4

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零***落  
2020年01月09日

比来很多多少Python的教程,不知道哪个好

答复
qq***43  
2020年01月16日

牛,凶猛的,太凶猛了。

答复
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