适合小白学习的人工智能机器学习课程(完整无密)

适合小白学习的人工智能机器学习课程(完整无密)

课程介绍

机器学习的算法和模型取代了传统的符号推理、知识表示和语言。对大型数据集的训练已取代了手动编码的算法和启发式方法。

适合小白学习的人工智能机器学习课程(完整无密)

课程目录：

• ├──1 课程介绍_ok.mp4 3.32M
• ├──10 函数的定义与使用_ok.mp4 53.60M
• ├──10 函数的定义与使用_ok_ok.mp4 52.54M
• ├──100 附1-sclklt-learn引导篇_ok.mp4 33.57M
• ├──101 附2-Oange引导篇_ok.mp4 28.13M
• ├──102 附3-Xgboost安装篇_ok.mp4 17.60M
• ├──103 课程概述_ok.mp4 14.41M
• ├──104 特征构造的常用方法_ok.mp4 19.54M
• ├──105 用户RFM行为特征提取（代码演示）_ok.mp4 7.63M
• ├──106 用户RFM行为特征提取_ok.mp4 21.39M
• ├──107 特征转换之连续变量无量纲化_ok.mp4 8.51M
• ├──108 特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4 6.95M
• ├──109 连续变量特征转换（代码演示）_ok.mp4 21.42M
• ├──11 闭包和装饰器_ok.mp4 15.55M
• ├──110 特征转换之连续变量离散化_ok.mp4 21.08M
• ├──111 类别变量编码（代码演示）_ok.mp4 12.07M
• ├──112 特征转换之类别变量编码_ok.mp4 13.23M
• ├──113 日期型变量处理（代码演示）_ok.mp4 14.61M
• ├──114 特征转换之缺失值处理（代码演示）_ok.mp4 7.37M
• ├──115 特征转换之缺失值处理_ok.mp4 14.72M
• ├──116 特征转换之特征组合（代码演示）_ok.mp4 5.90M
• ├──117 特征转换之特征组合_ok.mp4 12.14M
• ├──118 数据降维概述_ok.mp4 18.53M
• ├──119 数据降维之主成分分析（PCA）_ok.mp4 18.67M
• ├──12 Python的面向对象编程1_ok.mp4 22.40M
• ├──120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）_ok.mp4 14.68M
• ├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）~1_ok.mp4 19.28M
• ├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）_ok.mp4 14.26M
• ├──122 数据降维之线性判别分析法（LDA代码演示）_ok.mp4 11.17M
• ├──123 特征选择概述_ok.mp4 14.11M
• ├──124 单特征重要性评估_ok.mp4 18.43M
• ├──125 单特征重要性评估（代码演示）_ok.mp4 8.55M
• ├──126 课程总结_ok.mp4 4.42M
• ├──127 本章引言_ok.mp4 5.06M
• ├──128 构建你的第一个简单分类模型_ok.mp4 20.19M
• ├──129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示_ok.mp4 45.05M
• ├──13 Python的面向对象编程2_ok.mp4 11.32M
• ├──130 用测试集对模型进行交叉验证_ok.mp4 20.85M
• ├──131 尝试其他的分类算法_ok.mp4 15.49M
• ├──132 准备一个更好的训练集_ok.mp4 49.71M
• ├──133 将多个模型的预测结果融合起来_ok.mp4 11.35M
• ├──134 模型优化的三个要素_ok.mp4 9.64M
• ├──135 本章引言_ok.mp4 6.87M
• ├──136 偏差与方差_过拟合与欠拟合_ok.mp4 14.72M
• ├──137 通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4 26.70M
• ├──138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4 16.21M
• ├──139 模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4 24.56M
• ├──14 输入输出_ok.mp4 17.72M
• ├──140 模型交叉验证方法之k折交叉验证_ok.mp4 19.74M
• ├──141 模型评估指标之准确率和召回率_ok.mp4 28.32M
• ├──142 模型评估指标之收益曲线_ok.mp4 30.81M
• ├──143 模型评估指标之ROC与AUC_ok.mp4 16.65M
• ├──144 模型评估指标之KS值_ok.mp4 12.48M
• ├──145 本章引言_ok.mp4 2.56M
• ├──146 什么是逻辑回归_ok.mp4 14.25M
• ├──147 逻辑回归模型参数求解_ok.mp4 27.99M
• ├──148 逻辑回归模型正则化方法_ok.mp4 11.84M
• ├──149 逻辑回归代码示例_ok.mp4 32.62M
• ├──15 字符和编码_ok.mp4 14.30M
• ├──150 逻辑回归模型结果解释_ok.mp4 13.20M
• ├──151 逻辑回归模型自动化调参_ok.mp4 22.89M
• ├──152 逻辑回归的多分类问题_ok.mp4 15.32M
• ├──153 类别型特征变量转换_ok.mp4 17.80M
• ├──154 连续型特征变量转换_ok.mp4 12.05M
• ├──155 特征变量的组合_ok.mp4 16.66M
• ├──156 预测概率转换为分数_ok.mp4 20.52M
• ├──157 本章总结_ok.mp4 8.83M
• ├──158 本章引言_ok.mp4 1.24M
• ├──159 什么是K近邻_ok.mp4 8.59M
• ├──16 正则表达式_ok.mp4 59.58M
• ├──160 K近邻之距离度量_ok.mp4 6.53M
• ├──161 K近邻算法基本原理_ok.mp4 7.98M
• ├──162 K近邻算法代码演示_ok.mp4 16.09M
• ├──163 K近邻参数优化_ok.mp4 14.93M
• ├──164 特征标准化和转换_ok.mp4 23.50M
• ├──165 K近邻总结_ok.mp4 6.56M
• ├──166 本章引言_ok.mp4 3.81M
• ├──167 什么是决策树_ok.mp4 12.27M
• ├──168 决策树属性分裂基本概念_ok.mp4 6.52M
• ├──169 决策树节点不纯度_ok.mp4 21.29M
• ├──17 课程介绍_ok.mp4 4.59M
• ├──170 决策树最佳分裂_ok.mp4 27.48M
• ├──171 决策树算法对比_ok.mp4 10.62M
• ├──172 决策树剪枝_ok.mp4 14.31M
• ├──173 决策树代码演示_ok.mp4 28.02M
• ├──174 决策树参数调优_ok.mp4 11.06M
• ├──175 决策树总结_ok.mp4 7.30M
• ├──176 本章引言_ok.mp4 2.18M
• ├──177 什么是支持向量机_ok.mp4 8.97M
• ├──178 支持向量机算法基本原理_ok.mp4 12.69M
• ├──179 支持向量机代码演示_ok.mp4 11.97M
• ├──18 Numpy基础_ok.mp4 2.58M
• ├──180 支持向量机参数优化_ok.mp4 8.53M
• ├──181 支持向量机总结_ok.mp4 5.68M
• ├──182 本章引言_ok.mp4 1.40M
• ├──183 贝叶斯公式_ok.mp4 10.73M
• ├──184 朴素贝叶斯分类原理_ok.mp4 16.89M
• ├──185 朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4 14.74M
• ├──186 朴素贝叶斯总结_ok.mp4 2.58M
• ├──187 课程概述_ok.mp4 5.12M
• ├──188 相关和回归_ok.mp4 15.81M
• ├──189 一元线性回归模型_ok.mp4 5.85M
• ├──19 多维数组类型_ndarray_ok.mp4 15.86M
• ├──190 最小二乘法_ok.mp4 11.06M
• ├──191 一元线性回归excel操作_ok.mp4 16.86M
• ├──192 一元线性回归python操作_ok.mp4 13.53M
• ├──193 课程总结_ok.mp4 7.30M
• ├──194 多元线性回归模型_ok.mp4 4.98M
• ├──195 多重共线性概念_ok.mp4 8.15M
• ├──196 逐步回归方法_ok.mp4 13.48M
• ├──197 过拟合与正则化_ok.mp4 8.86M
• ├──198 多元线性回归excel操作_ok.mp4 19.71M
• ├──199 多元线性回归python操作_ok.mp4 22.87M
• ├──2 Python基本知识_ok.mp4 22.81M
• ├──20 创建ndarray_ok.mp4 20.50M
• ├──200 非线性回归简介_ok.mp4 5.14M
• ├──201 非线性回归在Excel中的操作_ok.mp4 8.95M
• ├──202 非线性回归在python的操作_ok.mp4 15.82M
• ├──203 回归模型常用评估指标_ok.mp4 13.98M
• ├──204 回归树（CART）基本原理_ok.mp4 13.24M
• ├──205 回归树代码演示_ok.mp4 15.53M
• ├──206 课程概述_ok.mp4 5.43M
• ├──207 什么是聚类分析_ok.mp4 6.85M
• ├──208 相似度与距离度量_ok.mp4 12.16M
• ├──209 聚类之K均值算法_ok.mp4 19.18M
• ├──21 numpy中的数据类型_ok.mp4 16.14M
• ├──210 K均值算法代码演示_ok.mp4 17.63M
• ├──211 K均值算法调参_ok.mp4 14.94M
• ├──212 聚类模型评估指标_ok.mp4 25.56M
• ├──213 聚类分析总结_ok.mp4 4.83M
• ├──214 什么是关联规则_ok.mp4 27.79M
• ├──215 关联规则Apriori算法_ok.mp4 18.37M
• ├──216 关联规则的lift指标_ok.mp4 16.05M
• ├──217 关联规则的理解与应用_ok.mp4 11.36M
• ├──218 关联规则代码演示_ok.mp4 12.65M
• ├──219 关联规则总结_ok.mp4 3.48M
• ├──22 ndarray的文件IO_ok.mp4 20.73M
• ├──220 课程总结_ok.mp4 3.63M
• ├──221 什么是推荐系统_ok.mp4 8.12M
• ├──222 基于Item的协同过滤算法_ok.mp4 13.34M
• ├──223 基于User的协同过滤算法_ok.mp4 6.64M
• ├──224 SVD矩阵分解算法_ok.mp4 12.50M
• ├──225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型_ok.mp4 206.24M
• ├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别~1_ok.mp4 157.46M
• ├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别_ok.mp4 135.17M
• ├──227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统_ok.mp4 88.93M
• ├──228 课程概述_ok.mp4 6.23M
• ├──229 模型融合基本概念_ok.mp4 22.20M
• ├──23 操作多维数组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 随机森林算法基本原理_ok.mp4 24.84M
• ├──234 随机森林算法（分类）代码演示_ok.mp4 22.98M
• ├──235 随机森林算法（回归）代码演示_ok.mp4 12.33M
• ├──236 Adaboost算法基本原理_ok.mp4 10.75M
• ├──237 Adaboost算法（分类）代码演示_ok.mp4 16.68M
• ├──238 Adaboost算法（回归）代码演示_ok.mp4 10.99M
• ├──239 GBDT算法基本原理_ok.mp4 21.76M
• ├──24 选择ndarray的元素_索引_ok.mp4 8.98M
• ├──240 GBDT算法（分类）代码演示_ok.mp4 11.47M
• ├──241 GBDT算法（回归）代码演示_ok.mp4 10.24M
• ├──242 Xgboost基本介绍_ok.mp4 8.32M
• ├──243 Xgboost算法（分类）代码演示_ok.mp4 22.38M
• ├──244 Xgboost算法（回归）代码演示_ok.mp4 11.80M
• ├──245 课程总结_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（词袋模型）_ok.mp4 10.29M
• ├──248 TF-IDF算法_ok.mp4 15.53M
• ├──249 词表征方法（词向量）_ok.mp4 24.69M
• ├──25 选择ndarray的元素_索引数组_ok.mp4 8.16M
• ├──250 神经网络与深度学习_ok.mp4 30.18M
• ├──251 卷积神经网络CNN介绍_ok.mp4 26.14M
• ├──252 循环神经网络RNN介绍_ok.mp4 14.96M
• ├──253 深度学习的应用场景_ok.mp4 25.42M
• ├──254 背景与部分原理_ok.mp4 41.38M
• ├──255 模型原理_ok.mp4 37.78M
• ├──256 数据_ok.mp4 65.15M
• ├──257 代码_ok.mp4 53.08M
• ├──258 总结_ok.mp4 52.23M
• ├──259 项目概述_ok.mp4 8.01M
• ├──26 选择ndarray的元素_布尔数组_ok.mp4 6.97M
• ├──260 数据观察_ok.mp4 88.41M
• ├──261 基于item的协同过滤推荐_ok.mp4 43.69M
• ├──262 基于user的协同过滤推荐_ok.mp4 43.16M
• ├──263 基于SVD的协同过滤推荐_ok.mp4 29.85M
• ├──264 项目概述_ok.mp4 10.21M
• ├──265 opencv的安装及使用_ok.mp4 15.92M
• ├──266 图像特征_颜色直方图_ok.mp4 31.83M
• ├──267 用随机森林构建图像分类模型_ok.mp4 31.28M
• ├──268 对新图片进行分类预测_ok.mp4 7.14M
• ├──269 项目概述_ok.mp4 11.91M
• ├──27 改变ndarray的形状_ok.mp4 25.54M
• ├──270 对文档进行分词_ok.mp4 8.74M
• ├──271 用TFIDF和词袋表示文档特征_ok.mp4 26.72M
• ├──272 用word2vec词向量表示文档特征_ok.mp4 22.18M
• ├──273 训练文档分类模型_ok.mp4 13.78M
• ├──274 模型效果的评估_ok.mp4 17.48M
• ├──275 对新文档进行分类预测_ok.mp4 15.97M
• ├──276 预测房价项目概述_ok.mp4 8.63M
• ├──277 数据理解和整体探索_ok.mp4 112.00M
• ├──278 数据清洗_ok.mp4 81.08M
• ├──279 特征转换、衍生、组合_ok.mp4 48.69M
• ├──28 ndarray的基本运算_ok.mp4 25.52M
• ├──280 特征筛选_ok.mp4 31.69M
• ├──281 模型训练_ok.mp4 67.21M
• ├──282 对新数据进行预测_ok.mp4 24.80M
• ├──283 项目概述_ok.mp4 16.70M
• ├──284 从交易数据中提取RFM特征_ok.mp4 19.19M
• ├──285 客户RFM分析_ok.mp4 33.57M
• ├──286 响应预测模型训练和选择_ok.mp4 32.82M
• ├──287 模型部署和应用_ok.mp4 22.55M
• ├──288 项目概述_ok.mp4 40.76M
• ├──289 CT图像的预处理技术_ok.mp4 96.49M
• ├──29 numpy进阶_ok.mp4 1.49M
• ├──290 图像数据的增强(augmentation)_ok.mp4 111.34M
• ├──291 训练图像分割模型_ok.mp4 115.54M
• ├──292 训练三维卷积神经网络_ok.mp4 120.12M
• ├──293 模型串联+项目总结_ok.mp4 93.39M
• ├──3 Windows下安装Anaconda_ok.mp4 18.44M
• ├──30 广播_不同维度数组运算_ok.mp4 5.63M
• ├──31 复制和视图_ok.mp4 6.52M
• ├──32 附1_Windows下安装Anaconda_ok.mp4 18.44M
• ├──33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4 11.95M
• ├──34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4 25.88M
• ├──35 scipy简介_ok.mp4 5.03M
• ├──36 线性代数基础知识_向量_ok.mp4 7.91M
• ├──37 线性代数基础知识_矩阵_ok.mp4 14.79M
• ├──38 特征值和特征向量_ok.mp4 9.93M
• ├──39 解线性方程组_ok.mp4 5.50M
• ├──4 虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4 12.01M
• ├──40 最小二乘法_ok.mp4 6.83M
• ├──41 本章引言_ok.mp4 12.04M
• ├──42 Pandas安装&数据结构介绍_ok.mp4 41.59M
• ├──43 Pandas数据查看_ok.mp4 43.45M
• ├──44 Pandas数据选择_ok.mp4 65.79M
• ├──45 Pandas数据修改与基本运算1_ok.mp4 61.02M
• ├──46 Pandas数据修改与基本运算2_ok.mp4 73.70M
• ├──47 Pandas数据修改与基本运算3_ok.mp4 68.64M
• ├──48 Pandas数据加载_ok.mp4 31.24M
• ├──49 Pandas多层索引_ok.mp4 36.00M
• ├──5 虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4 25.87M
• ├──50 Pandas数据变形之关联_ok.mp4 44.74M
• ├──51 Pandas数据变形之分组与聚合_ok.mp4 48.12M
• ├──52 Pandas数据变形之数据重塑_ok.mp4 50.92M
• ├──53 本章引言_ok.mp4 18.81M
• ├──54 Matplotlib主要绘图类型_上_ok.mp4 35.05M
• ├──55 Matplotlib主要绘图类型_下_ok.mp4 45.97M
• ├──56 Matplotlib主要绘图参数_ok.mp4 18.59M
• ├──57 Matplotlib主要绘图装饰函数_ok.mp4 29.50M
• ├──58 Matplotlib文字标注与注释_ok.mp4 20.45M
• ├──59 Matplotlib子图_ok.mp4 18.16M
• ├──6 Python工作环境_ok.mp4 62.64M
• ├──60 本章引言_ok.mp4 4.60M
• ├──61 快速理解数据挖掘和机器学习_ok.mp4 24.14M
• ├──62 数据挖掘的六大任务_ok.mp4 38.43M
• ├──63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）_ok.mp4 21.75M
• ├──64 预测模型的构建和应用流程_ok.mp4 15.29M
• ├──65 机器学习算法及分类_ok.mp4 28.43M
• ├──66 数据挖掘与数据仓库和OLAP_ok.mp4 35.85M
• ├──67 数据挖掘和机器学习的应用案例_ok.mp4 32.55M
• ├──68 如何成为一名优秀的数据科学家_ok.mp4 21.36M
• ├──69 本章引言_ok.mp4 6.42M
• ├──7 Python基本语法_ok.mp4 22.42M
• ├──70 认识数据_ok.mp4 25.69M
• ├──71 描述性统计分析_ok.mp4 28.75M
• ├──72 分类变量的分析方法_ok.mp4 38.34M
• ├──73 连续变量的分析方法_ok.mp4 32.21M
• ├──74 相关性分析_ok.mp4 48.01M
• ├──75 基本空间与随机事件_ok.mp4 20.40M
• ├──76 事件的关系与运算_ok.mp4 17.24M
• ├──77 事件的概率_ok.mp4 20.51M
• ├──78 随机变量的分布_ok.mp4 23.23M
• ├──79 期望与方差_ok.mp4 21.46M
• ├──8 Python对象_ok.mp4 64.90M
• ├──80 联合分布_ok.mp4 21.05M
• ├──81 条件分布与条件期望_ok.mp4 21.83M
• ├──82 正态分布_ok.mp4 15.95M
• ├──83 总体与样本_ok.mp4 26.73M
• ├──84 样本均值与方差_ok.mp4 17.13M
• ├──85 次序统计量与分位数_ok.mp4 16.52M
• ├──86 矩法估计_ok.mp4 20.84M
• ├──87 极大似然估计_ok.mp4 17.10M
• ├──88 贝叶斯估计_ok.mp4 16.55M
• ├──89 区间估计_ok.mp4 17.46M
• ├──9 Python流程控制_ok.mp4 25.83M
• ├──90 假设检验_ok.mp4 22.72M
• ├──91 多元线性回归（上）_ok.mp4 22.63M
• ├──92 多元线性回归（下）_ok.mp4 23.35M
• ├──93 判别分析（上）_ok.mp4 16.46M
• ├──94 判别分析（下）_ok.mp4 17.88M
• ├──95 数据处理_ok.mp4 19.51M
• ├──96 系统聚类法_ok.mp4 17.98M
• ├──97 动态聚类法_ok.mp4 23.05M
• ├──98 主成分分析_ok.mp4 20.02M
• └──99 样本主成分及其应用_ok.mp4 17.96M

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