SGG-AI大模型之机器学习
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——/尚硅谷AI大模型之机器学习/
├──4.视频
| ├──001_机器学习课程简介.mp415.87M
| ├──002_数学基础_导数的概念和基本公式.mp425.29M
| ├──003_数学基础_基本求导法则.mp421.59M
| ├──004_数学基础_用导数求极值和二阶导数.mp446.69M
| ├──005_数学基础_代码绘制导函数图像.mp440.41M
| ├──006_数学基础_偏导数.mp416.73M
| ├──007_数学基础_方向导数.mp425.99M
| ├──008_数学基础_梯度.mp426.29M
| ├──009_数学基础_标量与向量.mp441.60M
| ├──010_数学基础_向量代码测试.mp417.61M
| ├──011_数学基础_矩阵概念及基本运算.mp445.46M
| ├──012_数学基础_矩阵基本运算代码测试.mp442.66M
| ├──013_数学基础_矩阵的其它运算和张量.mp424.49M
| ├──014_数学基础_矩阵其它运算代码测试.mp422.54M
| ├──015_数学基础_矩阵求导.mp451.50M
| ├──016_数学基础_梯度矩阵.mp443.26M
| ├──017_数学基础_概率的基本概念和计算.mp428.92M
| ├──018_数学基础_概率分布.mp431.90M
| ├──019_数学基础_贝叶斯定理.mp435.01M
| ├──020_数学基础_似然函数和极大似然估计.mp444.83M
| ├──021_机器学习_概述.mp427.97M
| ├──022_机器学习_概念范畴.mp410.76M
| ├──023_机器学习_发展历史.mp455.43M
| ├──024_机器学习_应用领域.mp417.95M
| ├──025_机器学习_基本术语.mp428.97M
| ├──026_机器学习_分类.mp432.70M
| ├──027_机器学习_常见方法.mp416.12M
| ├──028_核心原理_监督学习建模流程.mp421.96M
| ├──029_核心原理_特征工程_整体介绍.mp495.34M
| ├──030_核心原理_特征工程_低方差过滤法.mp445.34M
| ├──031_核心原理_特征工程_相关系数法_Pearson.mp455.39M
| ├──032_核心原理_特征工程_相关系数法_Spearman.mp426.33M
| ├──033_核心原理_特征工程_PCA降维.mp484.45M
| ├──034_核心原理_损失函数.mp430.82M
| ├──035_核心原理_经验误差和泛化误差.mp422.21M
| ├──036_核心原理_欠拟合和过拟合.mp462.70M
| ├──037_核心原理_拟合案例_整体思路.mp431.10M
| ├──038_核心原理_拟合案例_导入模块和生成数据.mp433.22M
| ├──039_核心原理_拟合案例_欠拟合.mp440.34M
| ├──040_核心原理_拟合案例_恰好拟合和过拟合.mp430.24M
| ├──041_核心原理_正则化.mp462.33M
| ├──042_核心原理_正则化案例.mp452.90M
| ├──043_核心原理_交叉验证.mp435.60M
| ├──044_核心原理_模型求解_解析法.mp446.03M
| ├──045_核心原理_模型求解_梯度下降法.mp455.79M
| ├──046_核心原理_模型求解_梯度下降法案例1.mp458.45M
| ├──047_核心原理_模型求解_梯度下降法案例2.mp439.78M
| ├──048_核心原理_模型求解_学习率测试.mp420.87M
| ├──049_核心原理_模型求解_梯度下降法的应用.mp439.89M
| ├──050_核心原理_模型求解_牛顿法和拟牛顿法.mp415.11M
| ├──051_核心原理_回归评价指标.mp434.89M
| ├──052_核心原理_分类评价指标_混淆矩阵.mp446.72M
| ├──053_核心原理_分类评价指标_准确率、精确率、召回率和F1.mp451.17M
| ├──054_核心原理_分类评价指标_评估报告.mp415.00M
| ├──055_核心原理_分类评价综合案例.mp429.25M
| ├──056_核心原理_分类评价指标_ROC曲线.mp470.80M
| ├──057_核心原理_分类评价指标_AUC.mp428.51M
| ├──058_KNN_基本原理.mp428.65M
| ├──059_KNN_分类示例代码.mp448.69M
| ├──060_KNN_回归示例代码.mp410.94M
| ├──061_KNN_常见距离度量方法.mp430.83M
| ├──062_KNN_归一化.mp429.64M
| ├──063_KNN_归一化代码测试.mp416.23M
| ├──064_KNN_标准化.mp421.63M
| ├──065_KNN_心脏病检测案例_数据集加载.mp428.31M
| ├──066_KNN_心脏病检测案例_特征工程.mp468.64M
| ├──067_KNN_心脏病检测案例_模型训练、保存和预测.mp425.53M
| ├──068_KNN_心脏病检测案例_网格搜索和交叉验证.mp463.60M
| ├──069_线性回归_基本概念和应用.mp422.80M
| ├──070_线性回归_API调用.mp424.52M
| ├──071_线性回归_损失函数.mp451.73M
| ├──072_线性回归_一元线性回归解析解.mp448.38M
| ├──073_线性回归_正规方程法求解.mp439.66M
| ├──074_线性回归_API调用_截距参数.mp413.07M
| ├──075_线性回归_梯度下降法.mp439.01M
| ├──076_线性回归_梯度下降法_手动代码实现.mp464.19M
| ├──077_线性回归_梯度下降法API_SGDRegressor.mp455.79M
| ├──078_线性回归_梯度下降法案例_广告效果预测.mp447.06M
| ├──079_逻辑回归_基本原理和应用.mp461.30M
| ├──080_逻辑回归_损失函数.mp432.46M
| ├──081_逻辑回归_损失函数的梯度.mp438.64M
| ├──082_逻辑回归_API介绍.mp431.26M
| ├──083_逻辑回归案例_心脏病检测.mp426.80M
| ├──084_逻辑回归_多分类_OVR.mp423.75M
| ├──085_逻辑回归_多分类_Softmax回归.mp425.66M
| ├──086_逻辑回归案例_手写数字识别_数据集加载.mp441.65M
| ├──087_逻辑回归案例_手写数字识别_模型训练和预测.mp424.65M
| ├──088_感知机_基本原理.mp417.49M
| ├──089_感知机_表示逻辑门电路.mp422.88M
| ├──090_感知机_逻辑门代码实现_与门.mp422.14M
| ├──091_感知机_逻辑门代码实现_与非门和或门.mp47.26M
| ├──092_感知机_感知机的局限.mp421.16M
| ├──093_感知机_多层感知机实现异或门.mp417.15M
| ├──094_朴素贝叶斯_基本原理.mp447.63M
| ├──095_朴素贝叶斯_极大似然估计.mp422.00M
| ├──096_朴素贝叶斯_贝叶斯估计.mp417.45M
| ├──097_朴素贝叶斯_学习和分类.mp410.41M
| ├──098_决策树_基本原理.mp425.84M
| ├──099_决策树_工作过程.mp435.86M
| ├──100_决策树_信息熵和条件熵.mp443.29M
| ├──101_决策树_信息增益和ID3.mp436.62M
| ├──102_决策树_信息增益率和C4.5.mp422.31M
| ├──103_决策树_基尼指数和CART.mp450.95M
| ├──104_决策树_剪枝.mp418.05M
| ├──105_SVM_基本介绍.mp413.09M
| ├──106_SVM_线性可分SVM.mp454.78M
| ├──107_SVM_线性SVM.mp418.40M
| ├──108_SVM_非线性SVM.mp420.57M
| ├──109_集成学习_基本概念和分类.mp423.75M
| ├──110_集成学习_AdaBoost.mp431.77M
| ├──111_集成学习_随机森林.mp418.19M
| ├──112_无监督学习_聚类_整体介绍.mp415.12M
| ├──113_无监督学习_聚类_K-means.mp446.18M
| ├──114_无监督学习_聚类_层次聚类.mp410.55M
| ├──115_无监督学习_聚类_密度聚类.mp445.43M
| ├──116_无监督学习_聚类_KMeans代码示例.mp438.92M
| ├──117_无监督学习_聚类_评价指标.mp456.77M
| ├──118_无监督学习_降维_SVD基本原理.mp457.82M
| ├──119_无监督学习_降维_SVD代码调用.mp421.73M
| ├──120_无监督学习_降维_PCA.mp449.83M
| ├──机器学习.txt5.19kb
| └──文件名.bat0.04kb
├──1.资料&算法图都在笔记中.zip18.53M
├──2.测试数据.zip8.59M
└──3.代码.zip9.44M
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