机器学习必修经典算法与Python实战（补档）

13-4-13-4PCA算法代码实现.mp4  [12.2 MB]
12-1-12-1本章总览.mp4  [6.5 MB]
12-4-12-4聚类算法代码实现.mp4  [19.5 MB]
05-1-5-1本章总览.mp4  [10.1 MB]
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4  [20.0 MB]
08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp4  [13.0 MB]
10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4  [19.7 MB]
13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp4  [18.6 MB]
08-4-8-4正向传播与反向传播.mp4  [18.6 MB]
05-5-5-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4  [22.7 MB]
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4  [21.9 MB]
12-2-12-2聚类算法核心思想和原理.mp4  [10.8 MB]
07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp4  [29.9 MB]
07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp4  [14.3 MB]
09-4-9-4SVM软间隔.mp4  [17.5 MB]
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4  [5.5 MB]
13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4  [6.6 MB]
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4  [13.9 MB]
06-2-6-2损失函数.mp4  [33.0 MB]
07-5-7-5基尼系数.mp4  [19.1 MB]
11-1-11-1本章总览.mp4  [9.1 MB]
15-3-15-3房价预测.mp4  [54.6 MB]
14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4  [29.4 MB]
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4  [15.1 MB]
11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4  [16.0 MB]
11-6-11-6串行策略：Boosting.mp4  [20.6 MB]
06-7-6-7交叉验证.mp4  [18.6 MB]
06-13-6-13评价指标：ROC曲线.mp4  [26.3 MB]
12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4  [12.4 MB]
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4  [17.5 MB]
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4  [9.8 MB]
09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4  [13.5 MB]
01-1-1课程内容和理念.mp4  [27.1 MB]
06-3-6-3梯度下降.mp4  [31.4 MB]
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4  [18.8 MB]
…（已达 35 条上限，后续省略）