【尊享】ZX023 – 机器学习算法精讲及其案例应用 [9.6G]

【尊享】ZX023 – 机器学习算法精讲及其案例应用 [9.6G]

┣━━01.视频 [8.6G]
┃ ┣━━01-线性回归原理推导 [239.4M]
┃ ┃ ┣━━01-0-课程简介1.abc [5.8M]
┃ ┃ ┣━━02-1-回归问题概述.abc [22.6M]
┃ ┃ ┣━━03-2-误差项定义.abc [30.5M]
┃ ┃ ┣━━04-3-独立同分布的意义.abc [27.8M]
┃ ┃ ┣━━05-4-似然函数的作用.abc [33.6M]
┃ ┃ ┣━━06-5-参数求解.abc [35.5M]
┃ ┃ ┣━━07-6-梯度下降通俗解释.abc [24.3M]
┃ ┃ ┣━━08-7参数更新方法.abc [28.6M]
┃ ┃ ┗━━09-8-优化参数设置.abc [30.7M]
┃ ┣━━02-线性回归代码实现 [445.3M]
┃ ┃ ┣━━01-线性回归整体模块概述.abc [16.6M]
┃ ┃ ┣━━02-初始化步骤.abc [27.5M]
┃ ┃ ┣━━03-实现梯度下降优化模块.abc [44.7M]
┃ ┃ ┣━━04-损失与预测模块.abc [52.6M]
┃ ┃ ┣━━05-数据与标签定义.abc [49.7M]
┃ ┃ ┣━━06-训练线性回归模型.abc [50.7M]
┃ ┃ ┣━━07-得到线性回归方程.abc [40.1M]
┃ ┃ ┣━━08-整体流程debug解读.abc [38.7M]
┃ ┃ ┣━━09-多特征回归模型.abc [69.2M]
┃ ┃ ┗━━10-非线性回归.abc [55.5M]
┃ ┣━━03-模型评估方法 [370.1M]
┃ ┃ ┣━━01-1-Sklearn工具包简介.abc [40.6M]
┃ ┃ ┣━━02-2-数据集切分.abc [29.4M]
┃ ┃ ┣━━03-3-交叉验证的作用.abc [54.1M]
┃ ┃ ┣━━04-4-交叉验证实验分析.abc [73.2M]
┃ ┃ ┣━━05-5-混淆矩阵.abc [27.2M]
┃ ┃ ┣━━06-6-评估指标对比分析.abc [59.2M]
┃ ┃ ┣━━07-7-阈值对结果的影响.abc [50.2M]
┃ ┃ ┗━━08-8-ROC曲线.abc [36.2M]
┃ ┣━━04-线性回归实验分析 [693.5M]
┃ ┃ ┣━━01-1-实验目标分析.abc [24.2M]
┃ ┃ ┣━━02-2-参数直接求解方法.abc [28.8M]
┃ ┃ ┣━━03-3-预处理对结果的影响.abc [62.6M]
┃ ┃ ┣━━04-4-梯度下降模块.abc [24.1M]
┃ ┃ ┣━━05-5-学习率对结果的影响.abc [37.4M]
┃ ┃ ┣━━06-6-随机梯度下降得到的效果.abc [50.9M]
┃ ┃ ┣━━07-7-MiniBatch方法.abc [35.9M]
┃ ┃ ┣━━08-8-不同策略效果对比.abc [38M]
┃ ┃ ┣━━09-9-多项式回归.abc [43.1M]
┃ ┃ ┣━━10-10-模型复杂度.abc [73.8M]
┃ ┃ ┣━━11-11-样本数量对结果的影响.abc [68.8M]
┃ ┃ ┣━━12-12-正则化的作用.abc [38.8M]
┃ ┃ ┣━━13-13-岭回归与lasso.abc [103.5M]
┃ ┃ ┗━━14-14-实验总结.abc [63.4M]
┃ ┣━━05-逻辑回归实验分析 [60M]
┃ ┃ ┣━━01-1-逻辑回归算法原理.abc [26.4M]
┃ ┃ ┗━━02-2-化简与求解.abc [33.6M]
┃ ┣━━06-逻辑回归代码实现 [550.2M]
┃ ┃ ┣━━01-1-多分类逻辑回归整体思路.abc [23.8M]
┃ ┃ ┣━━02-2-训练模块功能.abc [49.1M]
┃ ┃ ┣━━03-3-完成预测模块.abc [41.7M]
┃ ┃ ┣━━04-4-优化目标定义.abc [44.1M]
┃ ┃ ┣━━05-5-迭代优化参数.abc [55.7M]
┃ ┃ ┣━━06-6-梯度计算.abc [54.9M]
┃ ┃ ┣━━07-7-得出最终结果.abc [61.9M]
┃ ┃ ┣━━08-8-鸢尾花数据集多分类任务.abc [31.2M]
┃ ┃ ┣━━09-9-训练多分类模型.abc [53.7M]
┃ ┃ ┣━━10-10-准备测试数据.abc [45.9M]
┃ ┃ ┣━━11-11-决策边界绘制.abc [62.3M]
┃ ┃ ┗━━12-12-非线性决策边界.abc [25.9M]
┃ ┣━━07-逻辑回归实验分析 [329.8M]
┃ ┃ ┣━━01-1-逻辑回归实验概述.abc [58.3M]
┃ ┃ ┣━━02-2-概率结果随特征数值的变化.abc [52.1M]
┃ ┃ ┣━━03-3-可视化展示.abc [38.1M]
┃ ┃ ┣━━04-4-坐标棋盘制作.abc [44.1M]
┃ ┃ ┣━━05-5-分类决策边界展示分析.abc [69M]
┃ ┃ ┗━━06-6-多分类-softmax.abc [68.2M]
┃ ┣━━08-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 [145.2M]
┃ ┃ ┣━━01-1-KMEANS算法概述.abc [20.7M]
┃ ┃ ┣━━02-2-KMEANS工作流程.abc [16.1M]
┃ ┃ ┣━━03-3-KMEANS迭代可视化展示.abc [27.2M]
┃ ┃ ┣━━04-4-DBSCAN聚类算法.abc [21.6M]
┃ ┃ ┣━━05-5-DBSCAN工作流程.abc [31.2M]
┃ ┃ ┗━━06-6-DBSCAN可视化展示.abc [28.4M]
┃ ┣━━09-Kmeans代码实现 [196.3M]
┃ ┃ ┣━━01-1-Kmeans算法模块概述.abc [11.8M]
┃ ┃ ┣━━02-2-计算得到簇中心点.abc [27.7M]
┃ ┃ ┣━━03-3-样本点归属划分.abc [29.2M]
┃ ┃ ┣━━04-4-算法迭代更新.abc [31.7M]
┃ ┃ ┣━━05-5-鸢尾花数据集聚类任务.abc [36.9M]
┃ ┃ ┗━━06-6-聚类效果展示.abc [58.9M]
┃ ┣━━10-聚类算法实验分析 [925.3M]
┃ ┃ ┣━━01-1-Kmenas算法常用操作.abc [47M]
┃ ┃ ┣━━02-2-Kmenas算法常用操作_20190805_232034.abc [47M]
┃ ┃ ┣━━03-1-聚类结果展示.abc [22.3M]
┃ ┃ ┣━━04-2-聚类结果展示_20190805_232030.abc [22.3M]
┃ ┃ ┣━━05-1-建模流程解读.abc [55.6M]
┃ ┃ ┣━━06-2-建模流程解读_20190805_232032.abc [55.6M]
┃ ┃ ┣━━07-2-不稳定结果_20190805_232028.abc [20.9M]
┃ ┃ ┣━━08-1-不稳定结果.abc [20.9M]
┃ ┃ ┣━━09-1-评估指标-Inertia.abc [53.7M]
┃ ┃ ┣━━10-2-评估指标-Inertia_20190805_232027.abc [53.7M]
┃ ┃ ┣━━11-1-如何找到合适的K值_20190805_232026.abc [39.2M]
┃ ┃ ┣━━12-2-如何找到合适的K值_20190805_232026.abc [39.2M]
┃ ┃ ┣━━13-2-Kmenas算法存在的问题.abc [38.9M]
┃ ┃ ┣━━14-1-轮廓系数的作用_20190805_232028.abc [47.5M]
┃ ┃ ┣━━15-1-Kmenas算法存在的问题_20190805_232023.abc [38.9M]
┃ ┃ ┣━━16-2-应用实例-图像分割.abc [45.6M]
┃ ┃ ┣━━17-1-应用实例-图像分割_20190805_232021.abc [45.6M]
┃ ┃ ┣━━18-2-半监督学习_20190805_232033.abc [53.9M]
┃ ┃ ┣━━19-1-半监督学习.abc [53.9M]
┃ ┃ ┣━━20-1-DBSCAN算法.abc [61.7M]
┃ ┃ ┗━━21-2-DBSCAN算法_20190805_232033.abc [61.7M]
┃ ┣━━11-决策树原理 [216M]
┃ ┃ ┣━━01-1-决策树算法概述.abc [27.9M]
┃ ┃ ┣━━02-2-熵的作用.abc [25.9M]
┃ ┃ ┣━━03-3-信息增益原理.abc [34.6M]
┃ ┃ ┣━━04-4-决策树构造实例.abc [28.8M]
┃ ┃ ┣━━05-5-信息增益率与gini系数.abc [21M]
┃ ┃ ┣━━06-6-预剪枝方法.abc [28.7M]
┃ ┃ ┣━━07-7-后剪枝方法.abc [28.2M]
┃ ┃ ┗━━08-8-回归问题解决.abc [20.9M]
┃ ┣━━12-决策树代码实现 [201.7M]
┃ ┃ ┣━━01-整体模块概述.abc [13.3M]
┃ ┃ ┣━━02-递归生成树节点.abc [32M]
┃ ┃ ┣━━03-整体框架逻辑.abc [23.2M]
┃ ┃ ┣━━04-熵值计算.abc [45.1M]
┃ ┃ ┣━━05-数据集切分.abc [31M]
┃ ┃ ┣━━06-完成树模型构建.abc [31.4M]
┃ ┃ ┗━━07-测试算法效果.abc [25.7M]
┃ ┣━━13-决策树实验分析 [177.7M]
┃ ┃ ┣━━01-1-树模型可视化展示.abc [35.3M]
┃ ┃ ┣━━02-2-决策边界展示分析.abc [46.8M]
┃ ┃ ┣━━03-3-树模型预剪枝参数作用.abc [48.3M]
┃ ┃ ┗━━04-4-回归树模型.abc [47.3M]
┃ ┣━━14-集成算法原理 [115.9M]
┃ ┃ ┣━━01-1-随机森林算法原理.abc [36.3M]
┃ ┃ ┣━━02-2-随机森林优势与特征重要性指标.abc [30.3M]
┃ ┃ ┣━━03-3-提升算法概述.abc [26.4M]
┃ ┃ ┗━━04-4-stacking堆叠模型.abc [22.9M]
┃ ┣━━15-集成算法实验分析 [602.6M]
┃ ┃ ┣━━01-1-构建实验数据集.abc [19.2M]
┃ ┃ ┣━━02-2-硬投票与软投票效果对比.abc [76.5M]
┃ ┃ ┣━━03-3-Bagging策略效果.abc [49.7M]
┃ ┃ ┣━━04-4-集成效果展示分析.abc [56.1M]
┃ ┃ ┣━━05-5-OOB袋外数据的作用.abc [20.7M]
┃ ┃ ┣━━06-6-特征重要性热度图展示.abc [59.9M]
┃ ┃ ┣━━07-7-Adaboost算法概述.abc [13.4M]
┃ ┃ ┣━━08-8-Adaboost决策边界效果.abc [68.1M]
┃ ┃ ┣━━09-9-GBDT提升算法流程.abc [27.4M]
┃ ┃ ┣━━10-10-集成参数对比分析.abc [95.3M]
┃ ┃ ┣━━11-11-模型提前停止策略.abc [35.7M]
┃ ┃ ┣━━12-12-停止方案实施.abc [55M]
┃ ┃ ┗━━13-13-堆叠模型.abc [25.6M]
┃ ┣━━16-支持向量机原理推导 [263.3M]
┃ ┃ ┣━━01-1-支持向量机要解决的问题.abc [22.5M]
┃ ┃ ┣━━02-2-距离与数据定义.abc [23.2M]
┃ ┃ ┣━━03-3-目标函数推导.abc [29.6M]
┃ ┃ ┣━━04-4-拉格朗日乘子法求解.abc [24.9M]
┃ ┃ ┣━━05-5-化简最终目标函数.abc [19.2M]
┃ ┃ ┣━━06-6-求解决策方程.abc [36.6M]
┃ ┃ ┣━━07-7-软间隔优化.abc [41.1M]
┃ ┃ ┣━━08-8-核函数的作用.abc [37.1M]
┃ ┃ ┗━━09-9-知识点总结.abc [29.3M]
┃ ┣━━17-支持向量机实验分析 [212M]
┃ ┃ ┣━━01-1-支持向量机所能带来的效果.abc [33.7M]
┃ ┃ ┣━━02-2-决策边界可视化展示.abc [38.8M]
┃ ┃ ┣━━03-3-软间隔的作用.abc [37.3M]
┃ ┃ ┣━━04-4-非线性SVM.abc [25.8M]
┃ ┃ ┗━━05-5-核函数的作用与效果.abc [76.4M]
┃ ┣━━18-神经网络算法原理 [485.6M]
┃ ┃ ┣━━01-1-深度学习要解决的问题.abc [23.1M]
┃ ┃ ┣━━02-2-深度学习应用领域.abc [56.1M]
┃ ┃ ┣━━03-3-计算机视觉任务.abc [20.1M]
┃ ┃ ┣━━04-4-视觉任务中遇到的问题.abc [37.1M]
┃ ┃ ┣━━05-5-得分函数.abc [21.5M]
┃ ┃ ┣━━06-6-损失函数的作用.abc [35.1M]
┃ ┃ ┣━━07-7-前向传播整体流程.abc [44.2M]
┃ ┃ ┣━━08-8-返向传播计算方法.abc [29.3M]
┃ ┃ ┣━━09-9-神经网络整体架构.abc [34.5M]
┃ ┃ ┣━━10-10-神经网络架构细节.abc [42M]
┃ ┃ ┣━━11-11-神经元个数对结果的影响.abc [64.5M]
┃ ┃ ┣━━12-12-正则化与激活函数.abc [32.7M]
┃ ┃ ┗━━13-13-神经网络过拟合解决方法.abc [45.3M]
┃ ┣━━19-神经网络代码实现 [662.4M]
┃ ┃ ┣━━01-1-神经网络整体框架概述.abc [25M]
┃ ┃ ┣━━02-2-参数初始化操作.abc [48.1M]
┃ ┃ ┣━━03-3-矩阵向量转换.abc [35.8M]
┃ ┃ ┣━━04-4-向量反变换.abc [39.5M]
┃ ┃ ┣━━05-5-完成前向传播模块.abc [40.7M]
┃ ┃ ┣━━06-6-损失函数定义.abc [40.1M]
┃ ┃ ┣━━07-7-准备反向传播迭代.abc [33.7M]
┃ ┃ ┣━━08-8-差异项计算.abc [45M]
┃ ┃ ┣━━09-9-逐层计算.abc [43.5M]
┃ ┃ ┣━━10-10-完成全部迭代更新模块.abc [73.4M]
┃ ┃ ┣━━11-11-手写字体识别数据集.abc [44.9M]
┃ ┃ ┣━━12-12-算法代码错误修正.abc [61.5M]
┃ ┃ ┣━━13-13-模型优化结果展示.abc [61.1M]
┃ ┃ ┗━━14-14-测试效果可视化展示.abc [70.1M]
┃ ┣━━20-贝叶斯算法原理 [101.4M]
┃ ┃ ┣━━01-1-贝叶斯要解决的问题.abc [16.1M]
┃ ┃ ┣━━02-2-贝叶斯公式推导.abc [22.3M]
┃ ┃ ┣━━03-3-垃圾邮件过滤实例.abc [25.6M]
┃ ┃ ┗━━04-4-拼写纠错实例.abc [37.4M]
┃ ┣━━21-贝叶斯代码实现 [190.3M]
┃ ┃ ┣━━01-1-朴素贝叶斯算法整体框架.abc [20.8M]
┃ ┃ ┣━━02-2-邮件数据读取.abc [19.2M]
┃ ┃ ┣━━03-3-预料表与特征向量构建.abc [39.6M]
┃ ┃ ┣━━04-4-分类别统计词频.abc [37M]
┃ ┃ ┣━━05-5-贝叶斯公式对数变换.abc [33.9M]
┃ ┃ ┗━━06-6-完成预测模块.abc [39.9M]
┃ ┣━━22-关联规则实战分析 [245.6M]
┃ ┃ ┣━━01-1-关联规则概述.abc [24.2M]
┃ ┃ ┣━━02-2-支持度与置信度.abc [37.1M]
┃ ┃ ┣━━03-3-提升度的作用.abc [46.3M]
┃ ┃ ┣━━04-4-Python实战关联规则.abc [38.3M]
┃ ┃ ┣━━05-5-数据集制作.abc [36.7M]
┃ ┃ ┗━━06-6-电影数据集题材关联分析.abc [63M]
┃ ┣━━23-关联规则代码实现 [231.5M]
┃ ┃ ┣━━01-1-Apripri算法整体流程.abc [38M]
┃ ┃ ┣━━02-2-数据集demo.abc [14.1M]
┃ ┃ ┣━━03-3-扫描模块.abc [27.3M]
┃ ┃ ┣━━04-4-拼接模块.abc [24.7M]
┃ ┃ ┣━━05-5-挖掘频繁项集.abc [30.2M]
┃ ┃ ┣━━06-6-规则生成模块.abc [30.1M]
┃ ┃ ┣━━07-7-完成全部算法流程.abc [34.3M]
┃ ┃ ┗━━08-8-规则结果展示.abc [32.6M]
┃ ┣━━24-词向量word2vec通俗解读 [134.1M]
┃ ┃ ┣━━01-1-词向量模型通俗解释.abc [24.4M]
┃ ┃ ┣━━02-2-模型整体框架.abc [31.9M]
┃ ┃ ┣━━03-3-训练数据构建.abc [17.9M]
┃ ┃ ┣━━04-4-CBOW与Skip-gram模型.abc [26.9M]
┃ ┃ ┗━━05-5-负采样方案.abc [33.1M]
┃ ┣━━25-代码实现word2vec词向量模型 [249.3M]
┃ ┃ ┣━━01-1-数据与任务流程.abc [50.8M]
┃ ┃ ┣━━02-2-数据清洗.abc [30.9M]
┃ ┃ ┣━━03-3-batch数据制作.abc [57.9M]
┃ ┃ ┣━━04-4-网络训练.abc [55.2M]
┃ ┃ ┗━━05-5-可视化展示.abc [54.6M]
┃ ┣━━26-线性判别分析降维算法原理解读 [121.5M]
┃ ┃ ┣━━01-1-线性判别分析要解决的问题.abc [22.7M]
┃ ┃ ┣━━02-2-线性判别分析要优化的目标.abc [21.8M]
┃ ┃ ┣━━03-3-线性判别分析求解.abc [22.4M]
┃ ┃ ┣━━04-4-实现线性判别分析进行降维任务.abc [28.1M]
┃ ┃ ┗━━05-5-求解得出降维结果.abc [26.6M]
┃ ┣━━27-主成分分析降维算法原理解读 [168.4M]
┃ ┃ ┣━━01-1-PCA基本概念.abc [54M]
┃ ┃ ┣━━02-2-方差与协方差.abc [28.9M]
┃ ┃ ┣━━03-3-PCA结果推导.abc [38.4M]
┃ ┃ ┗━━04-4-PCA降维实例.abc [46.9M]
┃ ┣━━28-隐马尔科夫模型 [285.8M]
┃ ┃ ┣━━01-1-马尔科夫模型.abc [19.9M]
┃ ┃ ┣━━02-2-隐马尔科夫模型基本出发点.abc [21.8M]
┃ ┃ ┣━━03-3-组成与要解决的问题.abc [16.7M]
┃ ┃ ┣━━04-4-暴力求解方法.abc [31.7M]
┃ ┃ ┣━━05-5-复杂度计算.abc [17.4M]
┃ ┃ ┣━━06-6-前向算法.abc [41.1M]
┃ ┃ ┣━━07-7-前向算法求解实例.abc [38M]
┃ ┃ ┣━━08-8-Baum-Welch算法.abc [30.7M]
┃ ┃ ┣━━09-9-参数求解.abc [19.6M]
┃ ┃ ┗━━10-10-维特比算法.abc [48.9M]
┃ ┗━━29-HMM应用实例 [139.7M]
┃ ┣━━01-1-hmmlearn工具包.abc [22.3M]
┃ ┣━━02-2-工具包使用方法.abc [61.4M]
┃ ┣━━03-3-中文分词任务.abc [15.4M]
┃ ┗━━04-4-实现中文分词.abc [40.6M]
┗━━00.资料.zip [1G]

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