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机器学习工程师课程 【2GB】

  • 发布时间：
    2025-06-04 03:17:10
  • 文件大小：
    共计 100 个文件，合计：1.53GB
  • 资源来源：
    夸克网盘夸克网盘
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机器学习工程师课程1.53GB
1.01-01-机器学习概述.mp425.18MB
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.mp419.44MB
3.02-02-梯度下降法..mp420.05MB
4.02-03-梯度下降法代码实现.mp411.93MB
5.02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.mp422.18MB
6.02-05-线性回归代码实现.mp421.45MB
7.02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.mp423.52MB
8.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降.mp49.55MB
9.02-08-几种常见的模型评价指标.mp419.81MB
10.02-09-欠拟合与过拟合.mp410.5MB
11.02-10-Ridge回归求解与代码实现.mp417.56MB
12.02-11-LASSO回归求解.mp419.23MB
13.02-12-LASSO回归求解举例说明.mp410.13MB
14.02-13-LASSO回归代码实现.mp413.85MB
15.02-14-最小二乘法求线性回归.mp415.53MB
16.02-15-最小二乘法代码实现.mp47.81MB
17.02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet.mp416.95MB
18.02-17-波士顿房价预测(上).mp425MB
19.02-17-波士顿房价预测(下).mp434.86MB
20.03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数.mp414.75MB
21.03-02-逻辑回归求解.mp418.92MB
22.03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.mp410.35MB
23.03-04-逻辑回归代码实现(上).mp423.67MB
24.03-04-逻辑回归代码实现(下).mp420.95MB
25.03-05-逻辑回归的正则化.mp414.57MB
26.03-06-逻辑回归实现多分类方法.mp418.95MB
27.03-07-使用Sklearn实现逻辑回归.mp412.2MB
28.03-08-案例：鸢尾花分类.mp433.41MB
29.03-09-案例：手写数字识别.mp428.84MB
30.04-01-决策树简介、熵.mp413.16MB
31.04-02-条件熵及计算举例.mp49.95MB
32.04-03-信息增益、ID3算法.mp411.44MB
33.04-04-决策树代码实现(1-熵的计算).mp414.13MB
34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征).mp425.06MB
35.04-04-决策树代码实现(3-类别投票表决).mp48.77MB
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).mp419.93MB
37.04-05-C4.5算法.mp47.42MB
38.04-06-基尼指数(GiniIndex)生成决策树.mp413.12MB
39.04-07-决策树剪枝.mp412.29MB
40.04-08-决策树处理连续值与缺失值.mp417.01MB
41.04-09-多变量决策树.mp48.96MB
42.04-10-Sklearn实现决策树.mp423.94MB
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).mp422.96MB
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).mp418.76MB
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).mp413.88MB
46.05-01-贝叶斯决策简介.mp415.01MB
47.05-02-贝叶斯决策模型.mp48.47MB
48.05-03-朴素贝叶斯模型.mp413.74MB
49.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程).mp424.01MB
50.05-04-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程).mp410.09MB
51.05-05-拉普拉斯修正及代码实现.mp417.16MB
52.05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.mp47.04MB
53.05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯.mp410.57MB
54.05-08-案例：垃圾邮件识别(1.实现原理).mp49.23MB
55.05-08-案例：垃圾邮件识别(2.代码实现).mp425.58MB
56.06-01-支持向量机简介.mp46.19MB
57.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数).mp423.51MB
58.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.mp418.45MB
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.mp416.39MB
60.06-05-目标函数求解(1.对偶问题、先对w、b求极小).mp418.74MB
61.06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大).mp49.11MB
62.06-07-SVM求解举例.mp431.26MB
63.06-08-线性支持向量机的目标函数.mp410.68MB
64.06-09-线性支持向量机目标函数优化.mp415.59MB
65.06-10-非线性支持向量机简介.mp418.83MB
66.06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp48.22MB
67.06-12-SMO算法推导结果.mp416.26MB
68.06-13-1SVM代码实现之简易版(上).mp440.91MB
69.06-13-1SVM代码实现之简易版(下).mp411.69MB
70.06-13-2SVM代码实现之改进版.mp423.61MB
71.06-13-3SVM代码实现之引进核函数版.mp417.17MB
72.06-14-SMO算法推导过程1.mp412.29MB
73.06-14-SMO算法推导过程2.mp412.52MB
74.06-14-SMO算法推导过程3.mp47.42MB
75.06-14-SMO算法推导过程4.mp410.73MB
76.06-15-SVM总结.mp47.67MB
77.06-16-Sklearn实现SVM1.mp49.06MB
78.06-16-Sklearn实现SVM2-3，输出常用属性值，使用高斯核.mp413.76MB
79.06-16-Sklearn实现SVM4，调参.mp412.09MB
80.06-17-案例：使用SVM完成人脸识别.mp432.26MB
81.07-01-K-means基本原理及推导.mp48.77MB
82.07-02-K-means中距离计算方法.mp49.71MB
83.07-03-K-means代码实现(1原生代码实现).mp426.75MB
84.07-03-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).mp45.31MB
85.07-04-层次聚类原理及距离计算.mp410.59MB
86.07-05-层次聚类举例.mp47.21MB
87.07-06-Sklearn实现层次聚类.mp47.4MB
88.07-07-密度聚类.mp411.07MB
89.07-08-Sklearn实现密度聚类.mp45.53MB
90.07-09-高斯混合模型介绍.mp411.58MB
91.07-10-高斯混合模型参数估计.mp419.38MB
92.07-11-1高斯混合模型原生代码实现.mp426.66MB
93.07-11-2Sklearn实现高斯混合模型.mp47.91MB
94.07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析.mp49.82MB
95.08-01-主成分分析介绍.mp413.29MB
96.08-02-协方差矩阵的特征值分解算法.mp410.36MB
97.08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.mp418.9MB
98.08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法.mp49.66MB
99.08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.mp48.52MB
100.08-06-Sklearn实现PCA.mp412.11MB
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