【加密】JM005 – 机器学习算法工程师特训营[4.1G]

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┣━━00.试看 [156.8M]
┃ ┣━━1.01-01-机器学习概述.mp4 [39.9M]
┃ ┣━━2.02-01-线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数.mp4 [25M]
┃ ┣━━34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征).mp4 [61.5M]
┃ ┗━━65.06-10-非线性支持向量机简介.mp4 [30.4M]
┣━━01.视频 [3.8G]
┃ ┣━━1.01-01-机器学习概述.vep [39.9M]
┃ ┣━━2.02-01-线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数.vep [25M]
┃ ┣━━3.02-02-梯度下降法..vep [29M]
┃ ┣━━4.02-03-梯度下降法代码实现.vep [19.4M]
┃ ┣━━5.02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.vep [31.3M]
┃ ┣━━6.02-05-线性回归代码实现.vep [47.2M]
┃ ┣━━7.02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.vep [53.1M]
┃ ┣━━8.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降.vep [13.9M]
┃ ┣━━9.02-08-几种常见的模型评价指标.vep [47.7M]
┃ ┣━━10.02-09-欠拟合与过拟合.vep [15.4M]
┃ ┣━━11.02-10-Ridge回归求解与代码实现.vep [37.1M]
┃ ┣━━12.02-11-LASSO回归求解.vep [27.9M]
┃ ┣━━13.02-12-LASSO回归求解举例说明.vep [14.5M]
┃ ┣━━14.02-13-LASSO回归代码实现.vep [29M]
┃ ┣━━15.02-14-最小二乘法求线性回归.vep [21.4M]
┃ ┣━━16.02-15-最小二乘法代码实现.vep [15.3M]
┃ ┣━━17.02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet.vep [38.5M]
┃ ┣━━18.02-17-波士顿房价预测(上).vep [56.3M]
┃ ┣━━19.02-17-波士顿房价预测(下).vep [75.9M]
┃ ┣━━20.03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数.vep [20.5M]
┃ ┣━━21.03-02-逻辑回归求解.vep [26.1M]
┃ ┣━━22.03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.vep [14.1M]
┃ ┣━━23.03-04-逻辑回归代码实现(上).vep [41.5M]
┃ ┣━━24.03-04-逻辑回归代码实现(下).vep [49.6M]
┃ ┣━━25.03-05-逻辑回归的正则化.vep [31.8M]
┃ ┣━━26.03-06-逻辑回归实现多分类方法.vep [26.2M]
┃ ┣━━27.03-07-使用Sklearn实现逻辑回归.vep [31M]
┃ ┣━━28.03-08-案例：鸢尾花分类.vep [87.5M]
┃ ┣━━29.03-09-案例：手写数字识别.vep [62.5M]
┃ ┣━━30.04-01-决策树简介、熵.vep [17.7M]
┃ ┣━━31.04-02-条件熵及计算举例.vep [14.4M]
┃ ┣━━32.04-03-信息增益、ID3算法.vep [19.3M]
┃ ┣━━33.04-04-决策树代码实现(1-熵的计算).vep [32.3M]
┃ ┣━━34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征).vep [61.5M]
┃ ┣━━35.04-04-决策树代码实现(3-类别投票表决).vep [16.2M]
┃ ┣━━36.04-04-决策树代码实现(4-决策树递归生成，决策树对新数据进行预测).vep [42.3M]
┃ ┣━━37.04-05-C4.5算法.vep [10.9M]
┃ ┣━━38.04-06-基尼指数(Gini Index)生成决策树.vep [19.3M]
┃ ┣━━39.04-07-决策树剪枝.vep [18.3M]
┃ ┣━━40.04-08-决策树处理连续值与缺失值.vep [22.1M]
┃ ┣━━41.04-09-多变量决策树.vep [11.9M]
┃ ┣━━42.04-10-Sklearn实现决策树.vep [55.4M]
┃ ┣━━43.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍、数据预处理).vep [60.4M]
┃ ┣━━44.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标).vep [31.4M]
┃ ┣━━45.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(3.模型评估，优化).vep [28M]
┃ ┣━━46.05-01-贝叶斯决策简介.vep [20.8M]
┃ ┣━━47.05-02-贝叶斯决策模型.vep [9.8M]
┃ ┣━━48.05-03-朴素贝叶斯模型.vep [20M]
┃ ┣━━49.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程).vep [62.7M]
┃ ┣━━50.05-04-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程).vep [20.6M]
┃ ┣━━51.05-05-拉普拉斯修正及代码实现.vep [41.7M]
┃ ┣━━52.05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.vep [10.5M]
┃ ┣━━53.05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯.vep [21M]
┃ ┣━━54.05-08-案例：垃圾邮件识别(1.实现原理).vep [16.8M]
┃ ┣━━55.05-08-案例：垃圾邮件识别(2.代码实现).vep [60.1M]
┃ ┣━━56.06-01-支持向量机简介.vep [10.3M]
┃ ┣━━57.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数).vep [34.1M]
┃ ┣━━58.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.vep [25.8M]
┃ ┣━━59.06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件.vep [27.4M]
┃ ┣━━60.06-05-目标函数求解(1.对偶问题、先对w、b求极小).vep [25.6M]
┃ ┣━━61.06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大).vep [13.6M]
┃ ┣━━62.06-07-SVM求解举例.vep [51.5M]
┃ ┣━━63.06-08-线性支持向量机的目标函数.vep [17.9M]
┃ ┣━━64.06-09-线性支持向量机目标函数优化.vep [25.7M]
┃ ┣━━65.06-10-非线性支持向量机简介.vep [30.4M]
┃ ┣━━66.06-11-非线性支持向量机的目标函数.vep [10.8M]
┃ ┣━━67.06-12-SMO算法推导结果.vep [25.9M]
┃ ┣━━68.06-13-1SVM代码实现之简易版(上).vep [94.7M]
┃ ┣━━69.06-13-1SVM代码实现之简易版(下).vep [29.7M]
┃ ┣━━70.06-13-2SVM代码实现之改进版.vep [51.4M]
┃ ┣━━71.06-13-3SVM代码实现之引进核函数版.vep [41.3M]
┃ ┣━━72.06-14-SMO算法推导过程1.vep [19.3M]
┃ ┣━━73.06-14-SMO算法推导过程2.vep [21.8M]
┃ ┣━━74.06-14-SMO算法推导过程3.vep [9.8M]
┃ ┣━━75.06-14-SMO算法推导过程4.vep [16.7M]
┃ ┣━━76.06-15-SVM总结.vep [11.2M]
┃ ┣━━77.06-16-Sklearn实现SVM1.vep [18.1M]
┃ ┣━━78.06-16-Sklearn实现SVM2-3，输出常用属性值，使用高斯核.vep [36.2M]
┃ ┣━━79.06-16-Sklearn实现SVM4，调参.vep [28.6M]
┃ ┣━━80.06-17-案例：使用SVM完成人脸识别.vep [73.5M]
┃ ┣━━81.07-01-K-means基本原理及推导.vep [14.9M]
┃ ┣━━82.07-02-K-means中距离计算方法.vep [14.1M]
┃ ┣━━83.07-03-K-means代码实现(1原生代码实现).vep [55.4M]
┃ ┣━━84.07-03-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).vep [12.5M]
┃ ┣━━85.07-04-层次聚类原理及距离计算.vep [14.7M]
┃ ┣━━86.07-05-层次聚类举例.vep [10.4M]
┃ ┣━━87.07-06-Sklearn实现层次聚类.vep [14.5M]
┃ ┣━━88.07-07-密度聚类.vep [15.8M]
┃ ┣━━89.07-08-Sklearn实现密度聚类.vep [11.5M]
┃ ┣━━90.07-09-高斯混合模型介绍.vep [17.9M]
┃ ┣━━91.07-10-高斯混合模型参数估计.vep [28.9M]
┃ ┣━━92.07-11-1高斯混合模型原生代码实现.vep [57.4M]
┃ ┣━━93.07-11-2Sklearn实现高斯混合模型.vep [19.9M]
┃ ┣━━94.07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析.vep [19.4M]
┃ ┣━━95.08-01-主成分分析介绍.vep [17.6M]
┃ ┣━━96.08-02-协方差矩阵的特征值分解算法.vep [16.9M]
┃ ┣━━97.08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.vep [39M]
┃ ┣━━98.08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法.vep [14.4M]
┃ ┣━━99.08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.vep [19.4M]
┃ ┣━━100.08-06-Sklearn实现PCA.vep [21.8M]
┃ ┣━━101.08-07-案例：PCA实现照片压缩.vep [37.6M]
┃ ┣━━102.09-01-集成学习介绍.vep [7.8M]
┃ ┣━━103.09-02-Voting能够提高准确度的原因.vep [18.1M]
┃ ┣━━104.09-03-Voting原理.vep [10.7M]
┃ ┣━━105.09-04-Voting代码实现.vep [26.6M]
┃ ┣━━106.09-05-Bagging与随机森林及其代码实现.vep [49.4M]
┃ ┣━━107.09-06-Boosting.vep [22.7M]
┃ ┣━━108.09-07-Adaboost举例.vep [32M]
┃ ┣━━109.09-08-AdaBoost代码实现.vep [40.2M]
┃ ┣━━110.09-09-GBDT之提升和提升树概念.vep [46.7M]
┃ ┣━━111.09-10-GBDT梯度提升树.vep [15.6M]
┃ ┣━━112.09-11-XGBoost介绍，目标函数，正则项.vep [22.9M]
┃ ┣━━113.09-12-XGBoost求解.vep [25.4M]
┃ ┣━━114.09-13-XGBoost树结构生成.vep [13.1M]
┃ ┣━━115.09-14-XGBoost代码实现1.vep [77.7M]
┃ ┣━━116.09-14-XGBoost代码实现2.vep [73.6M]
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┃ ┣━━118.09-16-Stacking 代码实现.vep [18.7M]
┃ ┣━━119.10-01-01-数据说明.vep [47.2M]
┃ ┣━━120.10-01-02探索性分析.vep [36.8M]
┃ ┣━━121.10-01-03数据预处理与特征工程.vep [69.5M]
┃ ┣━━122.10-01-04模型训练.vep [49.7M]
┃ ┣━━123.10-02-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法.vep [40.1M]
┃ ┣━━124.10-02-02采样之上采样.vep [61.6M]
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