xt人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)教程

劉佳豪 · 發(fā)表于 2024-3-12 01:50:36

【資源目錄】:

├──01 課程介紹_ok.mp4 3.32M
├──02 Python基本知識(shí)_ok.mp4 22.81M
├──03 Windows下安裝Anaconda_ok.mp4 18.44M
├──04 虛擬機(jī)環(huán)境的使用_導(dǎo)入虛擬機(jī)_ok.mp4 12.01M
├──05 虛擬機(jī)環(huán)境的使用_認(rèn)識(shí)環(huán)境_ok.mp4 25.87M
├──06 Python工作環(huán)境_ok.mp4 62.64M
├──07 Python基本語(yǔ)法_ok.mp4 22.42M
├──08 Python對(duì)象_ok.mp4 64.90M
├──09 Python流程控制_ok.mp4 25.83M
├──10 函數(shù)的定義與使用_ok.mp4 53.60M
├──10 函數(shù)的定義與使用_ok_ok.mp4 52.54M
├──100 附1-sclklt-learn引導(dǎo)篇_ok.mp4 33.57M
├──101 附2-Oange引導(dǎo)篇_ok.mp4 28.13M
├──102 附3-Xgboost安裝篇_ok.mp4 17.60M
├──103 課程概述_ok.mp4 14.41M
├──104 特征構(gòu)造的常用方法_ok.mp4 19.54M
├──105 用戶RFM行為特征提�。ùa演示）_ok.mp4 7.63M
├──106 用戶RFM行為特征提取_ok.mp4 21.39M
├──107 特征轉(zhuǎn)換之連續(xù)變量無(wú)量綱化_ok.mp4 8.51M
├──108 特征轉(zhuǎn)換之連續(xù)變量數(shù)據(jù)變換_ok.mp4 6.95M
├──109 連續(xù)變量特征轉(zhuǎn)換（代碼演示）_ok.mp4 21.42M
├──11 閉包和裝飾器_ok.mp4 15.55M
├──110 特征轉(zhuǎn)換之連續(xù)變量離散化_ok.mp4 21.08M
├──111 類別變量編碼（代碼演示）_ok.mp4 12.07M
├──112 特征轉(zhuǎn)換之類別變量編碼_ok.mp4 13.23M
├──113 日期型變量處理（代碼演示）_ok.mp4 14.61M
├──114 特征轉(zhuǎn)換之缺失值處理（代碼演示）_ok.mp4 7.37M
├──115 特征轉(zhuǎn)換之缺失值處理_ok.mp4 14.72M
├──116 特征轉(zhuǎn)換之特征組合（代碼演示）_ok.mp4 5.90M
├──117 特征轉(zhuǎn)換之特征組合_ok.mp4 12.14M
├──118 數(shù)據(jù)降維概述_ok.mp4 18.53M
├──119 數(shù)據(jù)降維之主成分分析（PCA）_ok.mp4 18.67M
├──12 Python的面向?qū)ο缶幊?_ok.mp4 22.40M
├──120 數(shù)據(jù)降維之主成分分析（PCA代碼演示）_ok.mp4 14.68M
├──121 數(shù)據(jù)降維之線性判別分析法（LDA）~1_ok.mp4 19.28M
├──121 數(shù)據(jù)降維之線性判別分析法（LDA）_ok.mp4 14.26M
├──122 數(shù)據(jù)降維之線性判別分析法（LDA代碼演示）_ok.mp4 11.17M
├──123 特征選擇概述_ok.mp4 14.11M
├──124 單特征重要性評(píng)估_ok.mp4 18.43M
├──125 單特征重要性評(píng)估（代碼演示）_ok.mp4 8.55M
├──126 課程總結(jié)_ok.mp4 4.42M
├──127 本章引言_ok.mp4 5.06M
├──128 構(gòu)建你的第一個(gè)簡(jiǎn)單分類模型_ok.mp4 20.19M
├──129 構(gòu)建你的第一個(gè)簡(jiǎn)單分類模型_代碼演示_ok.mp4 45.05M
├──13 Python的面向?qū)ο缶幊?_ok.mp4 11.32M
├──130 用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證_ok.mp4 20.85M
├──131 嘗試其他的分類算法_ok.mp4 15.49M
├──132 準(zhǔn)備一個(gè)更好的訓(xùn)練集_ok.mp4 49.71M
├──133 將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果融合起來(lái)_ok.mp4 11.35M
├──134 模型優(yōu)化的三個(gè)要素_ok.mp4 9.64M
├──135 本章引言_ok.mp4 6.87M
├──136 偏差與方差_過(guò)擬合與欠擬合_ok.mp4 14.72M
├──137 通過(guò)學(xué)習(xí)曲線診斷偏差和方差_ok.mp4 26.70M
├──138 通過(guò)驗(yàn)證曲線診斷過(guò)擬合和欠擬合_ok.mp4 16.21M
├──139 模型交叉驗(yàn)證方法之?dāng)?shù)據(jù)集劃分_ok.mp4 24.56M
├──14 輸入輸出_ok.mp4 17.72M
├──140 模型交叉驗(yàn)證方法之k折交叉驗(yàn)證_ok.mp4 19.74M
├──141 模型評(píng)估指標(biāo)之準(zhǔn)確率和召回率_ok.mp4 28.32M
├──142 模型評(píng)估指標(biāo)之收益曲線_ok.mp4 30.81M
├──143 模型評(píng)估指標(biāo)之ROC與AUC_ok.mp4 16.65M
├──144 模型評(píng)估指標(biāo)之KS值_ok.mp4 12.48M
├──145 本章引言_ok.mp4 2.56M
├──146 什么是邏輯回歸_ok.mp4 14.25M
├──147 邏輯回歸模型參數(shù)求解_ok.mp4 27.99M
├──148 邏輯回歸模型正則化方法_ok.mp4 11.84M
├──149 邏輯回歸代碼示例_ok.mp4 32.62M
├──15 字符和編碼_ok.mp4 14.30M
├──150 邏輯回歸模型結(jié)果解釋_ok.mp4 13.20M
├──151 邏輯回歸模型自動(dòng)化調(diào)參_ok.mp4 22.89M
├──152 邏輯回歸的多分類問(wèn)題_ok.mp4 15.32M
├──153 類別型特征變量轉(zhuǎn)換_ok.mp4 17.80M
├──154 連續(xù)型特征變量轉(zhuǎn)換_ok.mp4 12.05M
├──155 特征變量的組合_ok.mp4 16.66M
├──156 預(yù)測(cè)概率轉(zhuǎn)換為分?jǐn)?shù)_ok.mp4 20.52M
├──157 本章總結(jié)_ok.mp4 8.83M
├──158 本章引言_ok.mp4 1.24M
├──159 什么是K近鄰_ok.mp4 8.59M
├──16 正則表達(dá)式_ok.mp4 59.58M
├──160 K近鄰之距離度量_ok.mp4 6.53M
├──161 K近鄰算法基本原理_ok.mp4 7.98M
├──162 K近鄰算法代碼演示_ok.mp4 16.09M
├──163 K近鄰參數(shù)優(yōu)化_ok.mp4 14.93M
├──164 特征標(biāo)準(zhǔn)化和轉(zhuǎn)換_ok.mp4 23.50M
├──165 K近鄰總結(jié)_ok.mp4 6.56M
├──166 本章引言_ok.mp4 3.81M
├──167 什么是決策樹_ok.mp4 12.27M
├──168 決策樹屬性分裂基本概念_ok.mp4 6.52M
├──169 決策樹節(jié)點(diǎn)不純度_ok.mp4 21.29M
├──17 課程介紹_ok.mp4 4.59M
├──170 決策樹最佳分裂_ok.mp4 27.48M
├──171 決策樹算法對(duì)比_ok.mp4 10.62M
├──172 決策樹剪枝_ok.mp4 14.31M
├──173 決策樹代碼演示_ok.mp4 28.02M
├──174 決策樹參數(shù)調(diào)優(yōu)_ok.mp4 11.06M
├──175 決策樹總結(jié)_ok.mp4 7.30M
├──176 本章引言_ok.mp4 2.18M
├──177 什么是支持向量機(jī)_ok.mp4 8.97M
├──178 支持向量機(jī)算法基本原理_ok.mp4 12.69M
├──179 支持向量機(jī)代碼演示_ok.mp4 11.97M
├──18 Numpy基礎(chǔ)_ok.mp4 2.58M
├──180 支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化_ok.mp4 8.53M
├──181 支持向量機(jī)總結(jié)_ok.mp4 5.68M
├──182 本章引言_ok.mp4 1.40M
├──183 貝葉斯公式_ok.mp4 10.73M
├──184 樸素貝葉斯分類原理_ok.mp4 16.89M
├──185 樸素貝葉斯代碼演示_ok.mp4 14.74M
├──186 樸素貝葉斯總結(jié)_ok.mp4 2.58M
├──187 課程概述_ok.mp4 5.12M
├──188 相關(guān)和回歸_ok.mp4 15.81M
├──189 一元線性回歸模型_ok.mp4 5.85M
├──19 多維數(shù)組類型_ndarray_ok.mp4 15.86M
├──190 最小二乘法_ok.mp4 11.06M
├──191 一元線性回歸excel操作_ok.mp4 16.86M
├──192 一元線性回歸python操作_ok.mp4 13.53M
├──193 課程總結(jié)_ok.mp4 7.30M
├──194 多元線性回歸模型_ok.mp4 4.98M
├──195 多重共線性概念_ok.mp4 8.15M
├──196 逐步回歸方法_ok.mp4 13.48M
├──197 過(guò)擬合與正則化_ok.mp4 8.86M
├──198 多元線性回歸excel操作_ok.mp4 19.71M
├──199 多元線性回歸python操作_ok.mp4 22.87M
├──20 創(chuàng)建ndarray_ok.mp4 20.50M
├──200 非線性回歸簡(jiǎn)介_ok.mp4 5.14M
├──201 非線性回歸在Excel中的操作_ok.mp4 8.95M
├──202 非線性回歸在python的操作_ok.mp4 15.82M
├──203 回歸模型常用評(píng)估指標(biāo)_ok.mp4 13.98M
├──204 回歸樹（CART）基本原理_ok.mp4 13.24M
├──205 回歸樹代碼演示_ok.mp4 15.53M
├──206 課程概述_ok.mp4 5.43M
├──207 什么是聚類分析_ok.mp4 6.85M
├──208 相似度與距離度量_ok.mp4 12.16M
├──209 聚類之K均值算法_ok.mp4 19.18M
├──21 numpy中的數(shù)據(jù)類型_ok.mp4 16.14M
├──210 K均值算法代碼演示_ok.mp4 17.63M
├──211 K均值算法調(diào)參_ok.mp4 14.94M
├──212 聚類模型評(píng)估指標(biāo)_ok.mp4 25.56M
├──213 聚類分析總結(jié)_ok.mp4 4.83M
├──214 什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則_ok.mp4 27.79M
├──215 關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法_ok.mp4 18.37M
├──216 關(guān)聯(lián)規(guī)則的lift指標(biāo)_ok.mp4 16.05M
├──217 關(guān)聯(lián)規(guī)則的理解與應(yīng)用_ok.mp4 11.36M
├──218 關(guān)聯(lián)規(guī)則代碼演示_ok.mp4 12.65M
├──219 關(guān)聯(lián)規(guī)則總結(jié)_ok.mp4 3.48M
├──22 ndarray的文件IO_ok.mp4 20.73M
├──220 課程總結(jié)_ok.mp4 3.63M
├──221 什么是推薦系統(tǒng)_ok.mp4 8.12M
├──222 基于Item的協(xié)同過(guò)濾算法_ok.mp4 13.34M
├──223 基于User的協(xié)同過(guò)濾算法_ok.mp4 6.64M
├──224 SVD矩陣分解算法_ok.mp4 12.50M
├──225 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典案例：垃圾郵件過(guò)濾模型_ok.mp4 206.24M
├──226 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典案例：KNN算法實(shí)現(xiàn)手寫字體識(shí)別~1_ok.mp4 157.46M
├──226 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典案例：KNN算法實(shí)現(xiàn)手寫字體識(shí)別_ok.mp4 135.17M
├──227 機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典案例：餐館菜肴推薦系統(tǒng)_ok.mp4 88.93M
├──228 課程概述_ok.mp4 6.23M
├──229 模型融合基本概念_ok.mp4 22.20M
├──23 操作多維數(shù)組ndarray_ok.mp4 2.63M
├──230 Voting和Averaging融合_ok.mp4 6.70M
├──231 Bagging融合_ok.mp4 12.46M
├──232 Boosting融合_ok.mp4 6.52M
├──233 隨機(jī)森林算法基本原理_ok.mp4 24.84M
├──234 隨機(jī)森林算法（分類）代碼演示_ok.mp4 22.98M
├──235 隨機(jī)森林算法（回歸）代碼演示_ok.mp4 12.33M
├──236 Adaboost算法基本原理_ok.mp4 10.75M
├──237 Adaboost算法（分類）代碼演示_ok.mp4 16.68M
├──238 Adaboost算法（回歸）代碼演示_ok.mp4 10.99M
├──239 GBDT算法基本原理_ok.mp4 21.76M
├──24 選擇ndarray的元素_索引_ok.mp4 8.98M
├──240 GBDT算法（分類）代碼演示_ok.mp4 11.47M
├──241 GBDT算法（回歸）代碼演示_ok.mp4 10.24M
├──242 Xgboost基本介紹_ok.mp4 8.32M
├──243 Xgboost算法（分類）代碼演示_ok.mp4 22.38M
├──244 Xgboost算法（回歸）代碼演示_ok.mp4 11.80M
├──245 課程總結(jié)_ok.mp4 7.47M
├──246 文本分析的基本概念_ok.mp4 20.19M
├──247 文本特征表示方法（詞袋模型）_ok.mp4 10.29M
├──248 TF-IDF算法_ok.mp4 15.53M
├──249 詞表征方法（詞向量）_ok.mp4 24.69M
├──25 選擇ndarray的元素_索引數(shù)組_ok.mp4 8.16M
├──250 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)_ok.mp4 30.18M
├──251 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN介紹_ok.mp4 26.14M
├──252 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN介紹_ok.mp4 14.96M
├──253 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景_ok.mp4 25.42M
├──254 背景與部分原理_ok.mp4 41.38M
├──255 模型原理_ok.mp4 37.78M
├──256 數(shù)據(jù)_ok.mp4 65.15M
├──257 代碼_ok.mp4 53.08M
├──258 總結(jié)_ok.mp4 52.23M
├──259 項(xiàng)目概述_ok.mp4 8.01M
├──26 選擇ndarray的元素_布爾數(shù)組_ok.mp4 6.97M
├──260 數(shù)據(jù)觀察_ok.mp4 88.41M
├──261 基于item的協(xié)同過(guò)濾推薦_ok.mp4 43.69M
├──262 基于user的協(xié)同過(guò)濾推薦_ok.mp4 43.16M
├──263 基于SVD的協(xié)同過(guò)濾推薦_ok.mp4 29.85M
├──264 項(xiàng)目概述_ok.mp4 10.21M
├──265 opencv的安裝及使用_ok.mp4 15.92M
├──266 圖像特征_顏色直方圖_ok.mp4 31.83M
├──267 用隨機(jī)森林構(gòu)建圖像分類模型_ok.mp4 31.28M
├──268 對(duì)新圖片進(jìn)行分類預(yù)測(cè)_ok.mp4 7.14M
├──269 項(xiàng)目概述_ok.mp4 11.91M
├──27 改變ndarray的形狀_ok.mp4 25.54M
├──270 對(duì)文檔進(jìn)行分詞_ok.mp4 8.74M
├──271 用TFIDF和詞袋表示文檔特征_ok.mp4 26.72M
├──272 用word2vec詞向量表示文檔特征_ok.mp4 22.18M
├──273 訓(xùn)練文檔分類模型_ok.mp4 13.78M
├──274 模型效果的評(píng)估_ok.mp4 17.48M
├──275 對(duì)新文檔進(jìn)行分類預(yù)測(cè)_ok.mp4 15.97M
├──276 預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)項(xiàng)目概述_ok.mp4 8.63M
├──277 數(shù)據(jù)理解和整體探索_ok.mp4 112.00M
├──278 數(shù)據(jù)清洗_ok.mp4 81.08M
├──279 特征轉(zhuǎn)換、衍生、組合_ok.mp4 48.69M
├──28 ndarray的基本運(yùn)算_ok.mp4 25.52M
├──280 特征篩選_ok.mp4 31.69M
├──281 模型訓(xùn)練_ok.mp4 67.21M
├──282 對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)_ok.mp4 24.80M
├──283 項(xiàng)目概述_ok.mp4 16.70M
├──284 從交易數(shù)據(jù)中提取RFM特征_ok.mp4 19.19M
├──285 客戶RFM分析_ok.mp4 33.57M
├──286 響應(yīng)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練和選擇_ok.mp4 32.82M
├──287 模型部署和應(yīng)用_ok.mp4 22.55M
├──288 項(xiàng)目概述_ok.mp4 40.76M
├──289 CT圖像的預(yù)處理技術(shù)_ok.mp4 96.49M
├──29 numpy進(jìn)階_ok.mp4 1.49M
├──290 圖像數(shù)據(jù)的增強(qiáng)(augmentation)_ok.mp4 111.34M
├──291 訓(xùn)練圖像分割模型_ok.mp4 115.54M
├──292 訓(xùn)練三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_ok.mp4 120.12M
├──293 模型串聯(lián)+項(xiàng)目總結(jié)_ok.mp4 93.39M
├──30 廣播_不同維度數(shù)組運(yùn)算_ok.mp4 5.63M
├──31 復(fù)制和視圖_ok.mp4 6.52M
├──32 附1_Windows下安裝Anaconda_ok.mp4 18.44M
├──33 附2_虛擬機(jī)環(huán)境的使用_導(dǎo)入虛擬機(jī)_ok.mp4 11.95M
├──34 附3_虛擬機(jī)環(huán)境的使用_認(rèn)識(shí)環(huán)境_ok.mp4 25.88M
├──35 scipy簡(jiǎn)介_ok.mp4 5.03M
├──36 線性代數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)_向量_ok.mp4 7.91M
├──37 線性代數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)_矩陣_ok.mp4 14.79M
├──38 特征值和特征向量_ok.mp4 9.93M
├──39 解線性方程組_ok.mp4 5.50M
├──40 最小二乘法_ok.mp4 6.83M
├──41 本章引言_ok.mp4 12.04M
├──42 Pandas安裝&數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹_ok.mp4 41.59M
├──43 Pandas數(shù)據(jù)查看_ok.mp4 43.45M
├──44 Pandas數(shù)據(jù)選擇_ok.mp4 65.79M
├──45 Pandas數(shù)據(jù)修改與基本運(yùn)算1_ok.mp4 61.02M
├──46 Pandas數(shù)據(jù)修改與基本運(yùn)算2_ok.mp4 73.70M
├──47 Pandas數(shù)據(jù)修改與基本運(yùn)算3_ok.mp4 68.64M
├──48 Pandas數(shù)據(jù)加載_ok.mp4 31.24M
├──49 Pandas多層索引_ok.mp4 36.00M
├──50 Pandas數(shù)據(jù)變形之關(guān)聯(lián)_ok.mp4 44.74M
├──51 Pandas數(shù)據(jù)變形之分組與聚合_ok.mp4 48.12M
├──52 Pandas數(shù)據(jù)變形之?dāng)?shù)據(jù)重塑_ok.mp4 50.92M
├──53 本章引言_ok.mp4 18.81M
├──54 Matplotlib主要繪圖類型_上_ok.mp4 35.05M
├──55 Matplotlib主要繪圖類型_下_ok.mp4 45.97M
├──56 Matplotlib主要繪圖參數(shù)_ok.mp4 18.59M
├──57 Matplotlib主要繪圖裝飾函數(shù)_ok.mp4 29.50M
├──58 Matplotlib文字標(biāo)注與注釋_ok.mp4 20.45M
├──59 Matplotlib子圖_ok.mp4 18.16M
├──60 本章引言_ok.mp4 4.60M
├──61 快速理解數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)_ok.mp4 24.14M
├──62 數(shù)據(jù)挖掘的六大任務(wù)_ok.mp4 38.43M
├──63 數(shù)據(jù)挖掘的方法論（CRISP-DM）_ok.mp4 21.75M
├──64 預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建和應(yīng)用流程_ok.mp4 15.29M
├──65 機(jī)器學(xué)習(xí)算法及分類_ok.mp4 28.43M
├──66 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP_ok.mp4 35.85M
├──67 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例_ok.mp4 32.55M
├──68 如何成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家_ok.mp4 21.36M
├──69 本章引言_ok.mp4 6.42M
├──70 認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)_ok.mp4 25.69M
├──71 描述性統(tǒng)計(jì)分析_ok.mp4 28.75M
├──72 分類變量的分析方法_ok.mp4 38.34M
├──73 連續(xù)變量的分析方法_ok.mp4 32.21M
├──74 相關(guān)性分析_ok.mp4 48.01M
├──75 基本空間與隨機(jī)事件_ok.mp4 20.40M
├──76 事件的關(guān)系與運(yùn)算_ok.mp4 17.24M
├──77 事件的概率_ok.mp4 20.51M
├──78 隨機(jī)變量的分布_ok.mp4 23.23M
├──79 期望與方差_ok.mp4 21.46M
├──80 聯(lián)合分布_ok.mp4 21.05M
├──81 條件分布與條件期望_ok.mp4 21.83M
├──82 正態(tài)分布_ok.mp4 15.95M
├──83 總體與樣本_ok.mp4 26.73M
├──84 樣本均值與方差_ok.mp4 17.13M
├──85 次序統(tǒng)計(jì)量與分位數(shù)_ok.mp4 16.52M
├──86 矩法估計(jì)_ok.mp4 20.84M
├──87 極大似然估計(jì)_ok.mp4 17.10M
├──88 貝葉斯估計(jì)_ok.mp4 16.55M
├──89 區(qū)間估計(jì)_ok.mp4 17.46M
├──90 假設(shè)檢驗(yàn)_ok.mp4 22.72M
├──91 多元線性回歸（上）_ok.mp4 22.63M
├──92 多元線性回歸（下）_ok.mp4 23.35M
├──93 判別分析（上）_ok.mp4 16.46M
├──94 判別分析（下）_ok.mp4 17.88M
├──95 數(shù)據(jù)處理_ok.mp4 19.51M
├──96 系統(tǒng)聚類法_ok.mp4 17.98M
├──97 動(dòng)態(tài)聚類法_ok.mp4 23.05M
├──98 主成分分析_ok.mp4 20.02M
├──99 樣本主成分及其應(yīng)用_ok.mp4 17.96M

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kingdee · 發(fā)表于 2024-3-12 07:22:12

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testcat · 發(fā)表于 2024-3-12 14:14:58

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littleboy · 發(fā)表于 2024-3-12 19:57:38

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eagle083 · 發(fā)表于 2024-3-13 11:34:05

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mong · 發(fā)表于 2024-3-13 14:38:31

好學(xué)的初學(xué)者 · 發(fā)表于 2024-3-14 23:02:13

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1215276862 · 發(fā)表于 2024-4-2 10:54:14

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1639433718 · 發(fā)表于 2024-4-14 16:11:33

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八臂阿修羅 · 發(fā)表于 2024-7-18 23:29:20

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