机器学习必修课：经典算法与Python实战 梗直哥炜120节
发布时间： 2025-01-08 09:12:45
文件大小： 共计 120 个文件 ，合计: 3.1GB
发布者： 
一口莲酥
资源来源： 
夸克网盘
资源售价： 
7金币
会员所有资源免费
2.获取资源后可以在「个人中心」48 小时内无理由退金币。
3.为防止资源链接失效，请及时转存文件。
以下文件快照生成于1 天前。（只展示部分的文件和文件夹）
📢：可能存在部分资源被网盘官方屏蔽。
机器学习必修课：经典算法与Python实战 梗直哥炜120节 1.5GB
99.12-3-k-means和分层聚类.mp4 22.8MB
98.12-2-聚类算法核心思想和原理.mp4 16.3MB
92.11-4-并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 38.8MB
97.12-1-本章总览.mp4 9.9MB
96.11-8-集成学习优缺点和适用条件.mp4 24.9MB
95.11-7-结合策略：Stacking方法.mp4 13.3MB
94.11-6-串行策略：Boosting.mp4 27.4MB
93.11-5-并行策略：随机森林.mp4 17.6MB
91.11-3-集成学习代码实现.mp4 24.4MB
90.11-2-集成学习核心思想和原理.mp4 20.0MB
89.11-1-本章总览.mp4 14.6MB
88.10-6-贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 25.5MB
86.10-4-朴素贝叶斯的代码实现.mp4 27.2MB
87.10-5-多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 23.6MB
85.10-3-朴素贝叶斯分类.mp4 20.3MB
84.10-2-贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 32.0MB
79.9-7-SVM核函数.mp4 21.9MB
83.10-1-本章总览.mp4 22.4MB
82.9-10-SVM优缺点和适用条件.mp4 11.3MB
78.9-6-非线性SVM：核技巧.mp4 35.3MB
80.9-8-非线性SVM代码实现.mp4 22.9MB
81.9-9-SVM回归任务代码实现.mp4 14.3MB
77.9-5-线性SVM分类任务代码实现.mp4 17.9MB
76.9-4-SVM软间隔.mp4 25.5MB
75.9-3-硬间隔SVM.mp4 33.1MB
74.9-2-SVM核心思想和原理.mp4 15.7MB
73.9-1-本章总览.mp4 35.6MB
71.8-8-模型选择.mp4 39.7MB
72.8-9-神经网络优缺点和适用条件.mp4 20.2MB
70.8-7-梯度消失和梯度爆炸.mp4 28.5MB
68.8-5-梯度下降优化算法.mp4 36.8MB
69.8-6-神经网络简单代码实现.mp4 28.9MB
65.8-2-神经网络核心思想和原理.mp4 56.4MB
66.8-3-激活函数.mp4 36.1MB
67.8-4-正向传播与反向传播.mp4 23.4MB
64.8-1-本章总览.mp4 26.8MB
63.7-8-决策树优缺点和适用条件.mp4 16.5MB
62.7-7-决策树回归任务代码实现.mp4 12.6MB
61.7-6-决策树剪枝.mp4 26.0MB
60.7-5-基尼系数.mp4 19.6MB
59.7-4-决策树分类任务代码实现.mp4 38.7MB
58.7-3-信息熵.mp4 39.7MB
57.7-2-决策树核心思想和原理.mp4 22.7MB
55.6-13-评价指标：ROC曲线.mp4 33.8MB
54.6-12-评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 36.5MB
56.7-1-本章总览.mp4 14.4MB
53.6-11-模型泛化.mp4 24.6MB
51.6-9-正则化.mp4 45.0MB
52.6-10-LASSO和岭回归代码实现.mp4 23.9MB
50.6-8-模型误差.mp4 42.8MB
49.6-7-交叉验证.mp4 23.9MB
48.6-6-学习曲线.mp4 26.7MB
47.6-5-过拟合与欠拟合.mp4 25.1MB
46.6-4-决策边界.mp4 25.3MB
45.6-3-梯度下降.mp4 35.7MB
44.6-2-损失函数.mp4 39.4MB
43.6-1-本章总览.mp4 30.6MB
42.5-11-线性算法优缺点和适用条件.mp4 21.6MB
41.5-10-复杂逻辑回归及代码实现.mp4 18.0MB
40.5-9多分类策略.mp4 8.7MB
请认真阅读以下说明，您只有在了解并同意该说明后，才可继续访问本站。
1. 全站链接通过程序自动收集互联网公开分享链接，本站不储存、复制、传播任何网盘文件，也不提供下载服务。
2. 资源精灵遵守相关法律法规，坚决杜绝一切违规不良信息，如您发现任何涉嫌违规的网盘信息，请立即向网盘官方网站举报，并及时反馈给我们进行屏蔽删除。同时您必须了解并同意本站《用户协议》，严禁搜索非法关键词。
3. 资源精灵高度重视知识产权保护和个人隐私保护，如有网盘链接侵犯您的合法权益，请立即向百度网盘官方网站举报，并参见本站《版权说明》提供书面材料联系我们屏蔽删改。
4. 资源精灵作为非经营性网站，所有服务仅供学习交流使用。
小提示：
- 本站会员获取资源无需消耗金币。
- 本站资源有很多，如果发现资源失效或者不符合预期，在页面上方的搜索框重新搜索相似的资源即可。
- 使用金币获取资源后可以在「个人中心」48 小时内无理由退金币。
- 为防止资源链接失效，请及时转存文件。
