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01.1-1课程内容和理念.mp4

02.1-2-初识机器学习.mp4

03.1-3-课程使用的技术栈.mp4

04.2-1本章总览.mp4

05.2-2-数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4

06.2-3-研究哪些问题：分类、回归等.mp4

069-机器学习必修课：经典AI算法与编程实战.mp4

07.2-4-如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4

08.2-5-机器学习的七大常见误区和局限.mp4

09.3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4

10.3-2-Anaconda图形化操作.mp4

12.3-4-JupyterNotebook基础使用.mp4

13.3-5-JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4

14.3-6-Numpy基础：安装与性能对比.mp4

15.3-7-Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4

16.3-8-Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4

17.3-9-Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

18.3-10-Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4

19.3-11-Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4

20.3-12-Numpy数组arg运算和排序.mp4

21.3-13-Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4

22.3-14-Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4

23.4-1本章总览.mp4

24.4-2-KNN算法核心思想和原理.mp4

25.4-3-KNN分类任务代码实现.mp4

26.4-4-数据集划分：训练集与预测集.mp4

27.4-5-模型评价.mp4

28.4-6-超参数.mp4

29.4-7-特征归—化.mp4

30.4-8-KNN回归任务代码实现.mp4

31.4-9-KNN优缺点和适用条件.mp4

32.5-1-本章总览.mp4

33.5-2-线性回归核心思想和原理.mp4

34.5-3-逻辑回归核心思想和原理.mp4

35.5-4-线性回归代码实现.mp4

36.5-5-模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4

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100.12-4-聚类算法代码实现.mp4

101.12-5-聚类评估代码实现.mp4

102.12-6-聚类算法优缺点和适用条件.mp4

103.13-1-本章总览.mp4

104.13-2-PCA核心思想和原理.mp4

105.13-3-PCA求解算法.mp4

106.13-4-PCA算法代码实现.mp4

107.13-5-降维任务代码实现.mp4

108.13-6-PCA在数据降噪中的应用.mp4

109.13-7-PCA在人脸识别中的应用.mp4

11.3-3-Anaconda命令行操作.mp4

110.13-8-主成分分析优缺点和适用条件.mp4

111.14-1-本章总览.mp4

112.14-2-概率图模型核心思想和原理.mp4

113.14-3-EM算法参数估计.mp4

114.14-4-隐马尔可夫模型代码实现.mp4

115.14-5-概率图模型优缺点和适用条件.mp4

116.15-1-本章总览.mp4

117.15-2-泰坦尼克生还预测.mp4

118.15-3-房价预测.mp4

119.15-4-交易反欺诈代码实现.mp4

 

梗直哥瞿炜-机器学习必修课：经典AI算法与编程实战
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