机器学习必修经典算法与 Python 实战
发布时间： 2025-08-17 20:08:36
文件大小： 共计 120 个文件 ，合计: 2.2GB
发布者： 
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机器学习必修经典算法与 Python 实战 1.2GB
08-4-8-4正向传播与反向传播.mp4 18.6MB
07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp4 14.3MB
07-3-7-3信息熵.mp4 32.8MB
07-1-7-1本章总览.mp4 10.4MB
06-9-6-9正则化.mp4 31.2MB
10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 20.2MB
10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp4 13.5MB
07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp4 15.5MB
11-1-11-1本章总览.mp4 9.1MB
08-5-8-5梯度下降优化算法.mp4 23.8MB
09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp4 21.9MB
09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp4 35.3MB
08-1-8-1本章总览.mp4 19.3MB
09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp4 10.5MB
10-1-10-1本章总览.mp4 15.0MB
06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 20.5MB
08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 13.0MB
11-2-11-2集成学习核心思想和原理.mp4 13.3MB
09-4-9-4SVM软间隔.mp4 17.5MB
09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp4 10.8MB
08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp4 22.9MB
09-3-9-3硬间隔SVM.mp4 22.1MB
08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 20.6MB
09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 14.7MB
07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp4 29.9MB
06-11-6-11模型泛化.mp4 16.6MB
08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp4 43.4MB
10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 19.7MB
09-1-9-1本章总览.mp4 32.3MB
09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4 13.5MB
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 21.9MB
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4 14.5MB
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4 28.4MB
10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 24.1MB
06-13-6-13评价指标：ROC曲线.mp4 26.3MB
06-12-6-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 27.7MB
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4 10.0MB
08-8-8-8模型选择.mp4 30.8MB
09-7-9-7SVM核函数.mp4 15.9MB
07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4 10.3MB
06-4-6-4决策边界.mp4 20.8MB
05-1-5-1本章总览.mp4 10.1MB
10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 20.1MB
07-6-7-6决策树剪枝.mp4 24.1MB
08-3-8-3激活函数.mp4 24.5MB
07-5-7-5基尼系数.mp4 19.1MB
06-7-6-7交叉验证.mp4 18.6MB
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 9.5MB
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4 27.6MB
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 9.6MB
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4 19.3MB
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 10.9MB
06-3-6-3梯度下降.mp4 31.4MB
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 15.1MB
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 12.7MB
06-2-6-2损失函数.mp4 33.0MB
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4 22.2MB
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 18.8MB
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 25.1MB
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 11.6MB
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