【Python教程】Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能（完整版）夸克网盘资源_网盘资源_夸克

• file:● 裙.jpg
• file:● 更多学习+教程资源目录.xlsx
• file:ISLR Seventh Printing.pdf
• file:github地址.txt
• file:Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf
• file:14章 学习scikit-learn文档，大家加油！.mp4
• file:13章.mp4
• file:12-6 - 12-7 .mp4
• file:11-5 SVM中使用多项式特征和核函数.mp4
• file:11-4 Scikit-learn 中的SVM.mp4
• file:11-7RBF核函数.mp4
• file:11-9 SVM思想解决回归问题.mp4
• file:11-2 svm背后的最优化问题.mp4
• file:11-1 什么是SVM.mp4
• file:10-4 F1 Score.mp4
• file:10-8 多分类问题中的混淆矩阵.mp4
• file:10-2 准确率和召回率.mp4
• file:9-2 逻辑回归的损失函数.mp4
• file:9-8 OvR与OvO.mp4
• file:9-5 决策边界.mp4
• file:8-3 过拟合与欠拟合.mp4
• file:8-10 L1，L2弹性网络.mp4
• file:8-6 验证数据集与交叉验证.mp4
• file:8-7 偏差方差平衡.mp4
• file:8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4
• file:7-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4
• file:7-2 求数据的主成分PCA问题.mp4
• file:7-9 人脸识别与特征脸.mp4
• file:7-7 试手MNIST数据集.mp4
• file:7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4
• file:6-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4
• file:6-2线性回归中的梯度下降法.mp4
• file:5-3 简单线性回归的实现.mp4
• file:5-5 R Squared.mp4
• file:5-7多元线性回归和正规方程解.mp4
• file:4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4
• file:4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4
• file:3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割.mp4
• file:3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp4
• file:3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4
• file:3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4
• file:3-2Jupter Notebook 中的魔法命令.mp4
• file:3-9 Numpy中的arg运算.mp4
• file:2-2 机器学习的主要任务.mp4
• file:2-3 监督学习、非监督学习....mp4
• file:2-6 课程使用环境搭建.mp4
• file:2-4 批量、在线学习、参数、非参数学习.mp4
• file:1-2课程涵盖的内容和理念.mp4
• folder:【Python教程】Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能（完整版）
• folder:第14章 更多机器学习算法
• folder:第13章 集成学习和随机森林
• folder:第12章 决策树
• folder:第11章 支撑向量机SVM
• folder:第9章 逻辑回归
• folder:第8章 多项式回归与模型泛化
• folder:第7章 PCA与梯度上升法
• folder:第3章 Jupyter Notebook ,numpy
• folder:第1章 欢迎来到Python3玩转机器学习