Python机器学习实战（7.10G高清视频）百度网盘保存

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　　第1课：AI时代首选Python.mp4
　　第2课：Python我该怎么学.mp4
　　第3课：人工智能的核心——机器学习.mp4
　　第4课：机器学习该怎么学？.mp4
　　第5课：算法推导与案例.mp4
　　第6课：系列课程环境配置.mp4
　　第7课：Python快速入门.mp4
　　第8课：变量类型.mp4
　　第9课：LIST基础.mp4
　　第10课：List索引.mp4
　　第11课：循环结构.mp4
　　第12课：判断结构.mp4
　　第13课：字典.mp4
　　第14课：文件处理.mp4
　　第15课：函数基础.mp4
　　第16课：Numpy数据结构.mp4
　　第17课：Numpy基本操作.mp4
　　第18课：Numpy矩阵属性.mp4
　　第19课：Numpy矩阵操作.mp4
　　第20课：Numpy常用函数.mp4
　　第21课：Pandas数据读取.mp4
　　第22课：Pandas数据预处理.mp4
　　第23课：Pandas常用函数.mp4
　　第24课：Pandas-Series结构.mp4
　　第25课：Matplotlib折线图.mp4
　　第26课：Matplotlib子图操作.mp4
　　第27课：条形图与散点图.mp4
　　第28课：柱形图与盒图.mp4
　　第29课：细节设置.mp4
　　第30课：线性回归算法概述.mp4
　　第31课：误差项分析.mp4
　　第32课：似然函数求解.mp4
　　第33课：目标函数推导.mp4
　　第34课：线性回归求解.mp4
　　第35课：案例：汽车价格预测任务概述.mp4
　　第36课：案例：缺失值填充.mp4
　　第37课：案例：特征相关性.mp4
　　第38课：案例：预处理问题.mp4
　　第39课：案例：回归求解.mp4
　　第40课：梯度下降原理.mp4
　　第41课：梯度下降方法对比.mp4
　　第42课：学习率对结果的影响.mp4
　　第43课：逻辑回归算法原理推导.mp4
　　第44课：逻辑回归求解.mp4
　　第45课：实现逻辑回归任务概述.mp4
　　第46课：完成梯度下降模块.mp4
　　第47课：停止策略与梯度下降案例.mp4
　　第48课：实验对比效果.mp4
　　第49课：科比数据集简介.mp4
　　第50课：数据预处理.mp4
　　第51课：建模.mp4
　　第52课：案例背景和目标.mp4
　　第53课：样本不均衡解决方案.mp4
　　第54课：下采样策略.mp4
　　第55课：交叉验证.mp4
　　第56课：模型评估方法.mp4
　　第57课：正则化惩罚.mp4
　　第58课：逻辑回归模型.mp4
　　第59课：混淆矩阵.mp4
　　第60课：逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
　　第61课：SMOTE样本生成策略.mp4
　　第62课：决策树原理概述.mp4
　　第63课：衡量标准--熵.mp4
　　第64课：决策树构造实例.mp4
　　第65课：信息增益率.mp4
　　第66课：决策树剪枝策略.mp4
　　第67课：决策树复习.mp4
　　第68课：决策树涉及参数.mp4
　　第69课：树可视化与sklearn库简介.mp4
　　第70课：sklearn参数选择.mp4
　　第71课：集成算法-随机森林.mp4
　　第72课：特征重要性衡量.mp4
　　第73课：提升模型.mp4
　　第74课：堆叠模型.mp4
　　第75课：数据介绍.mp4
　　第76课：数据预处理.mp4
　　第77课：回归模型.mp4
　　第78课：随机森林模型.mp4
　　第79课：支持向量机要解决的问题.mp4
　　第80课：距离与数据的定义.mp4
　　第81课：目标函数.mp4
　　第82课：目标函数求解.mp4
　　第83课：SVM求解实例.mp4
　　第84课：支持向量的作用.mp4
　　第85课：软间隔问题.mp4
　　第86课：SVM核变换.mp4
　　第87课：sklearn求解支持向量机.mp4
　　第88课：SVM参数选择.mp4
　　第89课： 深度学习概述.mp4
　　第90课：挑战与常规套路.mp4
　　第91课：用K近邻来进行分类.mp4
　　第92课：超参数与交叉验证.mp4
　　第93课：线性分类.mp4
　　第94课：损失函数.mp4
　　第95课：正则化惩罚项.mp4
　　第96课：softmax分类器.mp4
　　第97课：最优化形象解读.mp4
　　第98课：最优化问题细节.mp4
　　第99课：反向传播.mp4
　　第100课：整体架构.mp4
　　第101课：实例演示.mp4
　　第102课：过拟合解决方案.mp4
　　第103课：cifar分类任务.mp4
　　第104课：分模块构造神经网络.mp4
　　第105课：训练神经网络完成分类任务.mp4
　　第106课：感受神经网络的强大.mp4
　　第107课：变量.mp4
　　第108课：变量练习.mp4
　　第109课：线性回归模型.mp4
　　第110课：逻辑回归框架.mp4
　　第111课： 逻辑回归迭代.mp4
　　第112课：神经网络模型.mp4
　　第113课：完成神经网络.mp4
　　第114课：卷积神经网络模型.mp4
　　第115课：卷积神经网络参数.mp4
　　第116课：安装tensorflow.mp4
　　第117课：神经网络模型概述.mp4
　　第118课：tensorflow参数.mp4
　　第119课：卷积简介.mp4
　　第120课：构造网络结构.mp4
　　第121课：训练网络模型.mp4
　　第122课： PCA问题.mp4
　　第123课：PCA降维实例.mp4
　　第124课：SVD原理.mp4
　　第125课：SVD推荐系统.mp4
　　第126课：聚类算法.mp4
　　第127课：Adaboost集成算法.mp4
　　第128课：特征工程.mp4
　　第129课：特征工程2.mp4
　　第130课：HTTP检测任务与数据挖掘的核.mp4
　　第131课：论文的重要程度.mp4
　　第132课：BenchMark概述.mp4
　　第133课：BenchMark的作用.mp4

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