课程目录
1-1 [白话机器学习] 机器学习概述 (22:42) 1-2 [白话机器学习] 数据集相关 (09:47) 1-3 [白话机器学习] 特征工程简介 (06:50) 1-4 [白话机器学习] 字典特征抽取 (13:13) 1-5 [白话机器学习] one-hot编码 (07:53) 1-6 [白话机器学习] 文本特征抽取 (12:50) 1-7 [白话机器学习] 无量纲化 (15:05) 1-8 [白话机器学习] 数据集拆分 (24:22) 1-9 [白话机器学习] 机器学习开发流程 (21:26) 1-10 [白话机器学习] KNN原理介绍 (12:30) 1-11 [白话机器学习] 电影分类案例 (04:18) 1-12 [白话机器学习] knn鸢尾花分类 (16:41) 1-13 [白话机器学习] 预测年收入 (15:01) 1-14 [白话机器学习] 学习曲线 (10:50) 1-15 [白话机器学习] 约会网站匹配 (17:52) 1-16 [白话机器学习] 交叉验证 (22:26) 1-17 [白话机器学习] 线性回归模型 (29:29) 1-18 [白话机器学习] 线性推导 (23:41) 1-19 [白话机器学习] 加州房价预测 (15:25) 1-20 [白话机器学习] 过拟合&欠拟合 (15:52) 1-21 [白话机器学习] 岭回归 (09:26) 1-22 [白话机器学习] 贝叶斯概述 (13:13) 1-23 [白话机器学习] 高斯分布 (07:34) 1-24 [白话机器学习] 高斯函数 (16:08) 1-25 [白话机器学习] 手写数字分类 (10:54) 1-26 [白话机器学习] 文章分类 (16:30) 1-27 [白话机器学习] 伯努利 (07:49) 1-28 [白话机器学习] 逻辑回归原理 (25:59) 1-29 [白话机器学习] 损失函数 (15:12) 1-30 [白话机器学习] 梯度下降 (09:03) 1-31 [白话机器学习] 正则化处理 (12:30) 1-32 [白话机器学习] 模型超参数 (10:00) 1-33 [白话机器学习] 混淆矩阵 (16:26) 1-34 [白话机器学习] 四种分类模型评价指标 (10:13) 1-35 [白话机器学习] AUC (10:25) 1-36 [白话机器学习] 评价指标应用 (09:34) 1-37 [白话机器学习] 认识决策树 (14:32) 1-38 [白话机器学习] 贪心算法 (12:47) 1-39 [白话机器学习] 信息熵 (14:23) 1-40 [白话机器学习] 信息增益 (06:53) 1-41 [白话机器学习] ID3原理 (16:15) 1-42 [白话机器学习] 其他算法 (14:00) 1-43 [白话机器学习] 模型类使用01 (13:52) 1-44 [白话机器学习] 模型类使用02 (12:51) 1-45 [白话机器学习] 海难生存案例 (20:00) 1-46 [白话机器学习] 集成算法概述 (05:45) 1-47 [白话机器学习] 两种实现集成算法的方式 (05:27) 1-48 [白话机器学习] 集成算法详解 (12:07) 1-49 [白话机器学习] 模型参数 (19:59) 1-50 [白话机器学习] SVM概述 (18:24) 1-51 [白话机器学习] 乳腺癌案例 (06:05) 1-52 [白话机器学习] 聚类算法 (14:11) 1-53 [白话机器学习] 损失函数探讨 (09:26) 1-54 [白话机器学习] Kmeans应用 (15:37) 1-55 [白话机器学习] kmeans的评价指标01 (09:31)
