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课程介绍

SGG-AI大模型之机器学习



课程目录：
├── 1.资料&算法图都在笔记中

│ └── 1.资料&算法图都在笔记中

├── 2.测试数据

│ └── 2.测试数据

├── 3.代码

│ └── 3.代码

└── 4.视频

├── 001_机器学习课程简介.mp4 (15.87 MB)

├── 002_数学基础_导数的概念和基本公式.mp4 (25.29 MB)

├── 003_数学基础_基本求导法则.mp4 (21.59 MB)

├── 004_数学基础_用导数求极值和二阶导数.mp4 (46.69 MB)

├── 005_数学基础_代码绘制导函数图像.mp4 (40.41 MB)

├── 006_数学基础_偏导数.mp4 (16.73 MB)

├── 007_数学基础_方向导数.mp4 (25.99 MB)

├── 008_数学基础_梯度.mp4 (26.29 MB)

├── 009_数学基础_标量与向量.mp4 (41.60 MB)

├── 010_数学基础_向量代码测试.mp4 (17.61 MB)

├── 011_数学基础_矩阵概念及基本运算.mp4 (45.46 MB)

├── 012_数学基础_矩阵基本运算代码测试.mp4 (42.66 MB)

├── 013_数学基础_矩阵的其它运算和张量.mp4 (24.49 MB)

├── 014_数学基础_矩阵其它运算代码测试.mp4 (22.54 MB)

├── 015_数学基础_矩阵求导.mp4 (51.50 MB)

├── 016_数学基础_梯度矩阵.mp4 (43.26 MB)

├── 017_数学基础_概率的基本概念和计算.mp4 (28.92 MB)

├── 018_数学基础_概率分布.mp4 (31.90 MB)

├── 019_数学基础_贝叶斯定理.mp4 (35.01 MB)

├── 020_数学基础_似然函数和极大似然估计.mp4 (44.83 MB)

├── 021_机器学习_概述.mp4 (27.97 MB)

├── 022_机器学习_概念范畴.mp4 (10.76 MB)

├── 023_机器学习_发展历史.mp4 (55.43 MB)

├── 024_机器学习_应用领域.mp4 (17.95 MB)

├── 025_机器学习_基本术语.mp4 (28.97 MB)

├── 026_机器学习_分类.mp4 (32.70 MB)

├── 027_机器学习_常见方法.mp4 (16.12 MB)

├── 028_核心原理_监督学习建模流程.mp4 (21.96 MB)

├── 029_核心原理_特征工程_整体介绍.mp4 (95.34 MB)

├── 030_核心原理_特征工程_低方差过滤法.mp4 (45.34 MB)

├── 031_核心原理_特征工程_相关系数法_Pearson.mp4 (55.39 MB)

├── 032_核心原理_特征工程_相关系数法_Spearman.mp4 (26.33 MB)

├── 033_核心原理_特征工程_PCA降维.mp4 (84.45 MB)

├── 034_核心原理_损失函数.mp4 (30.82 MB)

├── 035_核心原理_经验误差和泛化误差.mp4 (22.21 MB)

├── 036_核心原理_欠拟合和过拟合.mp4 (62.70 MB)

├── 037_核心原理_拟合案例_整体思路.mp4 (31.10 MB)

├── 038_核心原理_拟合案例_导入模块和生成数据.mp4 (33.22 MB)

├── 039_核心原理_拟合案例_欠拟合.mp4 (40.34 MB)

├── 040_核心原理_拟合案例_恰好拟合和过拟合.mp4 (30.24 MB)

├── 041_核心原理_正则化.mp4 (62.33 MB)

├── 042_核心原理_正则化案例.mp4 (52.90 MB)

├── 043_核心原理_交叉验证.mp4 (35.60 MB)

├── 044_核心原理_模型求解_解析法.mp4 (46.03 MB)

├── 045_核心原理_模型求解_梯度下降法.mp4 (55.79 MB)

├── 046_核心原理_模型求解_梯度下降法案例1.mp4 (58.45 MB)

├── 047_核心原理_模型求解_梯度下降法案例2.mp4 (39.78 MB)

├── 048_核心原理_模型求解_学习率测试.mp4 (20.87 MB)

├── 049_核心原理_模型求解_梯度下降法的应用.mp4 (39.89 MB)

├── 050_核心原理_模型求解_牛顿法和拟牛顿法.mp4 (15.11 MB)

├── 051_核心原理_回归评价指标.mp4 (34.89 MB)

├── 052_核心原理_分类评价指标_混淆矩阵.mp4 (46.72 MB)

├── 053_核心原理_分类评价指标_准确率、精确率、召回率和F1.mp4 (51.17 MB)

├── 054_核心原理_分类评价指标_评估报告.mp4 (15.00 MB)

├── 055_核心原理_分类评价综合案例.mp4 (29.25 MB)

├── 056_核心原理_分类评价指标_ROC曲线.mp4 (70.80 MB)

├── 057_核心原理_分类评价指标_AUC.mp4 (28.51 MB)

├── 058_KNN_基本原理.mp4 (28.65 MB)

├── 059_KNN_分类示例代码.mp4 (48.69 MB)

├── 060_KNN_回归示例代码.mp4 (10.94 MB)

├── 061_KNN_常见距离度量方法.mp4 (30.83 MB)

├── 062_KNN_归一化.mp4 (29.64 MB)

├── 063_KNN_归一化代码测试.mp4 (16.23 MB)

├── 064_KNN_标准化.mp4 (21.63 MB)

├── 065_KNN_心脏病检测案例_数据集加载.mp4 (28.31 MB)

├── 066_KNN_心脏病检测案例_特征工程.mp4 (68.64 MB)

├── 067_KNN_心脏病检测案例_模型训练、保存和预测.mp4 (25.53 MB)

├── 068_KNN_心脏病检测案例_网格搜索和交叉验证.mp4 (63.60 MB)

├── 069_线性回归_基本概念和应用.mp4 (22.80 MB)

├── 070_线性回归_API调用.mp4 (24.52 MB)

├── 071_线性回归_损失函数.mp4 (51.73 MB)

├── 072_线性回归_一元线性回归解析解.mp4 (48.38 MB)

├── 073_线性回归_正规方程法求解.mp4 (39.66 MB)

├── 074_线性回归_API调用_截距参数.mp4 (13.07 MB)

├── 075_线性回归_梯度下降法.mp4 (39.01 MB)

├── 076_线性回归_梯度下降法_手动代码实现.mp4 (64.19 MB)

├── 077_线性回归_梯度下降法API_SGDRegressor.mp4 (55.79 MB)

├── 078_线性回归_梯度下降法案例_广告效果预测.mp4 (47.06 MB)

├── 079_逻辑回归_基本原理和应用.mp4 (61.30 MB)

├── 080_逻辑回归_损失函数.mp4 (32.46 MB)

├── 081_逻辑回归_损失函数的梯度.mp4 (38.64 MB)

├── 082_逻辑回归_API介绍.mp4 (31.26 MB)

├── 083_逻辑回归案例_心脏病检测.mp4 (26.80 MB)

├── 084_逻辑回归_多分类_OVR.mp4 (23.75 MB)

├── 085_逻辑回归_多分类_Softmax回归.mp4 (25.66 MB)

├── 086_逻辑回归案例_手写数字识别_数据集加载.mp4 (41.65 MB)

├── 087_逻辑回归案例_手写数字识别_模型训练和预测.mp4 (24.65 MB)

├── 088_感知机_基本原理.mp4 (17.49 MB)

├── 089_感知机_表示逻辑门电路.mp4 (22.88 MB)

├── 090_感知机_逻辑门代码实现_与门.mp4 (22.14 MB)

├── 091_感知机_逻辑门代码实现_与非门和或门.mp4 (7.26 MB)

├── 092_感知机_感知机的局限.mp4 (21.16 MB)

├── 093_感知机_多层感知机实现异或门.mp4 (17.15 MB)

├── 094_朴素贝叶斯_基本原理.mp4 (47.63 MB)

├── 095_朴素贝叶斯_极大似然估计.mp4 (22.00 MB)

├── 096_朴素贝叶斯_贝叶斯估计.mp4 (17.45 MB)

├── 097_朴素贝叶斯_学习和分类.mp4 (10.41 MB)

├── 098_决策树_基本原理.mp4 (25.84 MB)

├── 099_决策树_工作过程.mp4 (35.86 MB)

├── 100_决策树_信息熵和条件熵.mp4 (43.29 MB)

├── 101_决策树_信息增益和ID3.mp4 (36.62 MB)

├── 102_决策树_信息增益率和C4.5.mp4 (22.31 MB)

├── 103_决策树_基尼指数和CART.mp4 (50.95 MB)

├── 104_决策树_剪枝.mp4 (18.05 MB)

├── 105_SVM_基本介绍.mp4 (13.09 MB)

├── 106_SVM_线性可分SVM.mp4 (54.78 MB)

├── 107_SVM_线性SVM.mp4 (18.40 MB)

├── 108_SVM_非线性SVM.mp4 (20.57 MB)

├── 109_集成学习_基本概念和分类.mp4 (23.75 MB)

├── 110_集成学习_AdaBoost.mp4 (31.77 MB)

├── 111_集成学习_随机森林.mp4 (18.19 MB)

├── 112_无监督学习_聚类_整体介绍.mp4 (15.12 MB)

├── 113_无监督学习_聚类_K-means.mp4 (46.18 MB)

├── 114_无监督学习_聚类_层次聚类.mp4 (10.55 MB)

├── 115_无监督学习_聚类_密度聚类.mp4 (45.43 MB)

├── 116_无监督学习_聚类_KMeans代码示例.mp4 (38.92 MB)

├── 117_无监督学习_聚类_评价指标.mp4 (56.77 MB)

├── 118_无监督学习_降维_SVD基本原理.mp4 (57.82 MB)

├── 119_无监督学习_降维_SVD代码调用.mp4 (21.73 MB)

├── 120_无监督学习_降维_PCA.mp4 (49.83 MB)

├── 文件名.bat (42.00 B)

└── 机器学习.txt (5.19 KB)

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