机器学习必修课：经典AI算法与编程实战

01-2初识机器学习.mp4  [36.9 MB]
04-5模型评价.mp4  [33.8 MB]
03-4JupyterNotebook基础使用.mp4  [19.8 MB]
09-2SVM核心思想和原理.mp4  [15.7 MB]
06-9正则化.mp4  [45.0 MB]
11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4  [38.8 MB]
02-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4  [40.0 MB]
15-4交易反欺诈代码实现.mp4  [35.9 MB]
05-1本章总览.mp4  [14.5 MB]
06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4  [36.5 MB]
13-1本章总览.mp4  [17.3 MB]
08-3激活函数.mp4  [36.1 MB]
09-10SVM优缺点和适用条件.mp4  [11.3 MB]
12-2聚类算法核心思想和原理.mp4  [16.3 MB]
09-8非线性SVM代码实现.mp4  [22.9 MB]
11-3集成学习代码实现.mp4  [24.4 MB]
05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4  [21.6 MB]
05-6多项式回归代码实现.mp4  [19.7 MB]
03-3Anaconda命令行操作.mp4  [18.9 MB]
11-2集成学习核心思想和原理.mp4  [20.0 MB]
03-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4  [33.0 MB]
13-5降维任务代码实现.mp4  [23.6 MB]
11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4  [24.9 MB]
14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4  [43.0 MB]
03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4  [9.2 MB]
10-1本章总览.mp4  [22.4 MB]
06-1本章总览.mp4  [30.6 MB]
04-6超参数.mp4  [30.3 MB]
03-2Anaconda图形化操作.mp4  [15.9 MB]
08-8模型选择.mp4  [39.7 MB]
12-1本章总览.mp4  [9.9 MB]
10-3朴素贝叶斯分类.mp4  [20.3 MB]
13-4PCA算法代码实现.mp4  [15.2 MB]
08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4  [20.2 MB]
01-1课程内容和理念.mp4  [60.9 MB]
…（已达 35 条上限，后续省略）