机器学习必修经典算法与Python实战

发布时间：2024-12-08

发布者：

听雨雅士

文件大小：共计120个文件，合计:2.22 GB

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资源来源：夸克网盘

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资源介绍

《机器学习必修经典算法与Pyh实战》是一套全面深入的机器学习课程。课程内容涵盖了机器学习的基础知识、经典算法以及Pyh实战应用。从Aaa的安装与使用开始，逐步讲解了Numy的基础操作、数据可视化、模型评价、正则化、交叉验证等核心概念。课程详细介绍了KNN、决策树、SVM、逻辑回归、神经网络、集成学习等算法的实现和应用，并通过实例演示了如何使用Pyh进行模型训练和优化。此外，课程还涉及了模型泛化、梯度下降优化算法、激活函数等高级主题，以及贝叶斯方法和PCA算法的代码实现。无论是机器学习初学者还是有经验的开发者，都能从这套课程中获得宝贵的知识和实践经验。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2024-12-08)

资源投诉

机器学习必修经典算法与Python实战942.60 MB

02--2初识机器学习.mp418.49 MB

03-2-3-2Numpy数组arg运算和排序.mp411.56 MB

04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp425.15 MB

09--9-本章总览.mp432.26 MB

03--3-Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp49.80 MB

06--6-模型泛化.mp416.60 MB

04--4-本章总览.mp47.01 MB

03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp410.04 MB

09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp421.88 MB

09-7-9-7SVM核函数.mp415.93 MB

0-6-0-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp420.17 MB

08-8-8-8模型选择.mp430.80 MB

09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp414.73 MB

07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp429.95 MB

03-4-3-4Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp412.67 MB

09-4-9-4SVM软间隔.mp417.52 MB

0--0-本章总览.mp415.02 MB

02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp421.79 MB

08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp420.62 MB

05--5-本章总览.mp410.11 MB

0--课程内容和理念.mp427.13 MB

02--2-本章总览.mp45.14 MB

0-4-0-4朴素贝叶斯的代码实现.mp420.05 MB

04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp427.60 MB

0-3-0-3朴素贝叶斯分类.mp413.53 MB

08-3-8-3激活函数.mp424.51 MB

02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp413.93 MB

03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp49.49 MB

08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp443.38 MB

08-4-8-4正向传播与反向传播.mp418.65 MB

08-5-8-5梯度下降优化算法.mp423.82 MB

09-3-9-3硬间隔SVM.mp422.09 MB

09-0-9-0SVM优缺点和适用条件.mp410.46 MB

0-2-0-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp424.07 MB

02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp417.48 MB

09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp410.80 MB

09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp413.50 MB

03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp47.89 MB

03--3课程使用的技术栈.mp418.29 MB

0-5-0-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp419.65 MB

08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp422.91 MB

09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp435.32 MB

08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp412.97 MB

05-0-5-0复杂逻辑回归及代码实现.mp415.07 MB

05--5-线性算法优缺点和适用条件.mp413.75 MB

2-6-2-6聚类算法优缺点和适用条件.mp412.39 MB

3-3-3-3PCA求解算法.mp420.88 MB

-5--5并行策略：随机森林.mp412.59 MB

5-3-5-3房价预测.mp454.61 MB

5-5-5-5如何深入研究机器学习.mp48.55 MB

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