《机器学习》西瓜书训练营

课程目录

*   01 【严正声明】盗版必究！.html

*   02 【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？.html

*   03 【必看】训练营学习指南.html

*   04 【资料合集】课件下载合集.html

*   05 赠送的【机器学习实战】 导读课+全套作业讲解+python代码.html

*   06 【第一周】机器学习绪论.mp4

*   07 【第一周】本周学习任务简单总结.html

*   08 【第二周】西瓜书公式推导学习指南.mp4

*   09 【第二周】一元线性回归公式.mp4

*   10 【第二周】多元线性回归公式.mp4

*   11 【第二周】对数几率回归公式.mp4

*   12 【第二周】学习sklearn中逻辑回归算法.html

*   13 【第二周】本周学习内容总结.html

*   14 【第二周】【作业讲解】逻辑回归.mp4

*   15 【第三周】决策树的分裂准则.mp4

*   16 【第三周】决策树的剪枝和连续值处理.html

*   17 【第三周】sklearn包中决策树算法的使用.html

*   18 【第三周】本周学习任务简单总结.html

*   19 【第三周】【作业讲解】决策树.mp4

*   20 【第四周】支持向量机原始模型的建立和求解.mp4

*   21 【第四周】核函数和软间隔支持向量机.mp4

*   22 【第四周】sklearn包中svm算法的使用.html

*   23 【第四周】本周学习任务简单总结.html

*   24 【第四周】【作业讲解】SVM.mp4

*   25 【第五周】极大似然估计与朴素贝叶斯.mp4

*   26 【第五周】EM算法1.mp4

*   27 【第五周】EM算法2.mp4

*   28 【第五周】EM算法3.mp4

*   29 【第五周】sklearn包中的朴素贝叶斯算法的适用.html

*   30 【第五周】本周学习任务简单总结.html

*   31 【第五周】【作业讲解】贝叶斯和EM算法.mp4

*   32 【第六周】神经网络结构.mp4

*   33 【第六周】sklearn包中神经网络的使用.html

*   34 【第六周】本周学习任务简单总结.html

*   35 【第六周】【作业讲解】神经网络.mp4

*   36 【第七周】经验误差与过拟合.html

*   37 【第七周】评估方法.html

*   38 【第七周】性能度量.html

*   39 【第七周】sklearn包中模型评估方法的使用.html

*   40 【第七周】本周学习任务简单总结.html

*   41 【第七周】【作业讲解】模型评估与选择.mp4

*   42 【第八周】深度学习初探.html

*   43 【第八周】特征降维.html

*   44 【第八周】特征选择.html

*   45 【第八周】sklearn包中特征选择和降维算法的使用.html

*   46 【第八周】本周学习任务简单总结.html

*   47 【第八周】【作业讲解】特征选择.mp4

*   48 【第九周】集成学习.html

*   49 【第九周】结合策略.html

*   50 【第九周】实验-lightGBM的使用.html

*   51 【第九周】本周学习任务简单总结.html

*   52 【第九周】【作业讲解】k-means.mp4

*   53 【第十周】聚类.mp4

*   54 【第十周】HMM-1.mp4

*   55 【第十周】HMM-2.mp4

*   56 【第十周】HMM-3.mp4

*   57 【第十周】实验-sklearn-user guide 2.3.2.html

*   58 【第十周】本周学习任务简单总结.html

*   59 【第十一周】任务与奖赏.html

*   60 【第十一周】学习任务简单总结.html

*   61 【达观杯nlp比赛】第一节课 了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛前介绍和准备.mp4

*   62 【达观杯nlp比赛】第二节课 了解NLP任务和熟悉比赛题目-赛题介绍和思路分析.mp4

*   63 【达观杯nlp比赛】第三节课 数据分析及处理.mp4

*   64 【达观杯nlp比赛】第四节课——Baseline实现.mp4

*   65 【达观杯nlp比赛】第五节课 验证集构建和交叉验证.mp4