夸克网盘
5积分
尚硅谷AI大模型之机器学习3.43GB
120教学视频3.43GB
001_机器学习课程简介.mp415.87MB002_数学基础_导数的概念和基本公式.mp425.29MB003_数学基础_基本求导法则.mp421.59MB004_数学基础_用导数求极值和二阶导数.mp446.69MB005_数学基础_代码绘制导函数图像.mp440.41MB006_数学基础_偏导数.mp416.73MB007_数学基础_方向导数.mp425.99MB008_数学基础_梯度.mp426.29MB009_数学基础_标量与向量.mp441.6MB010_数学基础_向量代码测试.mp417.61MB011_数学基础_矩阵概念及基本运算.mp445.46MB012_数学基础_矩阵基本运算代码测试.mp442.66MB013_数学基础_矩阵的其它运算和张量.mp424.49MB014_数学基础_矩阵其它运算代码测试.mp422.54MB015_数学基础_矩阵求导.mp451.5MB016_数学基础_梯度矩阵.mp443.26MB017_数学基础_概率的基本概念和计算.mp428.92MB018_数学基础_概率分布.mp431.9MB019_数学基础_贝叶斯定理.mp435.01MB020_数学基础_似然函数和极大似然估计.mp444.83MB021_机器学习_概述.mp427.97MB022_机器学习_概念范畴.mp410.76MB023_机器学习_发展历史.mp455.43MB024_机器学习_应用领域.mp417.95MB025_机器学习_基本术语.mp428.97MB026_机器学习_分类.mp432.7MB027_机器学习_常见方法.mp416.12MB028_核心原理_监督学习建模流程.mp421.96MB029_核心原理_特征工程_整体介绍.mp495.34MB030_核心原理_特征工程_低方差过滤法.mp445.34MB031_核心原理_特征工程_相关系数法_Pearson.mp455.39MB032_核心原理_特征工程_相关系数法_Spearman.mp426.33MB033_核心原理_特征工程_PCA降维.mp484.45MB034_核心原理_损失函数.mp430.82MB035_核心原理_经验误差和泛化误差.mp422.21MB036_核心原理_欠拟合和过拟合.mp462.7MB037_核心原理_拟合案例_整体思路.mp431.1MB038_核心原理_拟合案例_导入模块和生成数据.mp433.22MB039_核心原理_拟合案例_欠拟合.mp440.34MB040_核心原理_拟合案例_恰好拟合和过拟合.mp430.24MB041_核心原理_正则化.mp462.33MB042_核心原理_正则化案例.mp452.9MB043_核心原理_交叉验证.mp435.6MB044_核心原理_模型求解_解析法.mp446.03MB045_核心原理_模型求解_梯度下降法.mp455.79MB046_核心原理_模型求解_梯度下降法案例1.mp458.45MB047_核心原理_模型求解_梯度下降法案例2.mp439.78MB048_核心原理_模型求解_学习率测试.mp420.87MB049_核心原理_模型求解_梯度下降法的应用.mp439.89MB050_核心原理_模型求解_牛顿法和拟牛顿法.mp415.11MB051_核心原理_回归评价指标.mp434.89MB052_核心原理_分类评价指标_混淆矩阵.mp446.72MB053_核心原理_分类评价指标_准确率、精确率、召回率和F1.mp451.17MB054_核心原理_分类评价指标_评估报告.mp415MB055_核心原理_分类评价综合案例.mp429.25MB056_核心原理_分类评价指标_ROC曲线.mp470.8MB057_核心原理_分类评价指标_AUC.mp428.51MB058_KNN_基本原理.mp428.65MB059_KNN_分类示例代码.mp448.69MB060_KNN_回归示例代码.mp410.94MB061_KNN_常见距离度量方法.mp430.83MB062_KNN_归一化.mp429.64MB063_KNN_归一化代码测试.mp416.23MB064_KNN_标准化.mp421.63MB065_KNN_心脏病检测案例_数据集加载.mp428.31MB066_KNN_心脏病检测案例_特征工程.mp468.64MB067_KNN_心脏病检测案例_模型训练、保存和预测.mp425.53MB068_KNN_心脏病检测案例_网格搜索和交叉验证.mp463.6MB069_线性回归_基本概念和应用.mp422.8MB070_线性回归_API调用.mp424.52MB071_线性回归_损失函数.mp451.73MB072_线性回归_一元线性回归解析解.mp448.38MB073_线性回归_正规方程法求解.mp439.66MB074_线性回归_API调用_截距参数.mp413.07MB075_线性回归_梯度下降法.mp439.01MB076_线性回归_梯度下降法_手动代码实现.mp464.19MB077_线性回归_梯度下降法API_SGDRegressor.mp455.79MB078_线性回归_梯度下降法案例_广告效果预测.mp447.06MB079_逻辑回归_基本原理和应用.mp461.3MB080_逻辑回归_损失函数.mp432.46MB081_逻辑回归_损失函数的梯度.mp438.64MB082_逻辑回归_API介绍.mp431.26MB083_逻辑回归案例_心脏病检测.mp426.8MB084_逻辑回归_多分类_OVR.mp423.75MB085_逻辑回归_多分类_Softmax回归.mp425.66MB086_逻辑回归案例_手写数字识别_数据集加载.mp441.65MB087_逻辑回归案例_手写数字识别_模型训练和预测.mp424.65MB088_感知机_基本原理.mp417.49MB089_感知机_表示逻辑门电路.mp422.88MB090_感知机_逻辑门代码实现_与门.mp422.14MB091_感知机_逻辑门代码实现_与非门和或门.mp47.26MB092_感知机_感知机的局限.mp421.16MB093_感知机_多层感知机实现异或门.mp417.15MB094_朴素贝叶斯_基本原理.mp447.63MB095_朴素贝叶斯_极大似然估计.mp422MB096_朴素贝叶斯_贝叶斯估计.mp417.45MB097_朴素贝叶斯_学习和分类.mp410.41MB098_决策树_基本原理.mp425.84MB099_决策树_工作过程.mp435.86MB100_决策树_信息熵和条件熵.mp443.29MB资源整理于网络，如有广告请勿信0B