Python机器学习实战课，快速掌握人工智能的核心

本套课程Python机器学习实战，课程共分为共133节，文件大小共计6.57G。Python当下以然是比较火的语言，其应用广泛，学起来也比较简单；本套课程适合零基础学员学习的课程，教大家快速掌握Python底层的基础知识，了解人工智能的核心机器学习，以实战讲解基于Python的各种机器深度学习框架，帮助大家快速了解并掌握，文章底部附下载地址。

第1课：AI时代首选Python.mp4

第2课：Python我该怎么学.mp4

第3课：人工智能的核心机器学习.mp4

第4课：机器学习该怎么学？.mp4

第5课：算法推导与案例.mp4

第6课：系列课程环境配置.mp4

第7课：Python快速入门.mp4

第8课：变量类型.mp4

第9课：LIST基础.mp4

第10课：List索引.mp4

第11课：循环结构.mp4

第12课：判断结构.mp4

第13课：字典.mp4

第14课：文件处理.mp4

第15课：函数基础.mp4

第16课：Numpy数据结构.mp4

第17课：Numpy基本操作.mp4

第18课：Numpy矩阵属性.mp4

第19课：Numpy矩阵操作.mp4

第20课：Numpy常用函数.mp4

第21课：Pandas数据读取.mp4

第22课：Pandas数据预处理.mp4

第23课：Pandas常用函数.mp4

第24课：Pandas-Series结构.mp4

第25课：Matplotlib折线图.mp4

第26课：Matplotlib子图操作.mp4

第27课：条形图与散点图.mp4

第28课：柱形图与盒图.mp4

第29课：细节设置.mp4

第30课：线性回归算法概述.mp4

第31课：误差项分析.mp4

第32课：似然函数求解.mp4

第33课：目标函数推导.mp4

第34课：线性回归求解.mp4

第36课：案例：缺失值填充.mp4

第37课：案例：特征相关性.mp4

第38课：案例：预处理问题.mp4

第40课：梯度下降原理.mp4

第43课：逻辑回归算法原理推导.mp4

第44课：逻辑回归求解.mp4

第45课：实现逻辑回归任务概述.mp4

第46课：完成梯度下降模块.mp4

第47课：停止策略与梯度下降案例.mp4

第48课：实验对比效果.mp4

第49课：科比数据集简介.mp4

第50课：数据预处理.mp4

第51课：建模.mp4

第52课：案例背景和目标.mp4

第53课：样本不均衡解决方案.mp4

第54课：下采样策略.mp4

第55课：交叉验证.mp4

第57课：正则化惩罚.mp4

第58课：逻辑回归模型.mp4

第59课：混淆矩阵.mp4

第60课：逻辑回归阈值对结果的影响.mp4

第61课：SMOTE样本生成策略.mp4

第62课：决策树原理概述.mp4

第63课：衡量标准–熵.mp4

第64课：决策树构造实例.mp4

第65课：信息增益率.mp4

第66课：决策树剪枝策略.mp4

第67课：决策树复习.mp4

第68课：决策树涉及参数.mp4

第69课：树可视化与sklearn库简介.mp4

第70课：sklearn参数选择.mp4

第71课：集成算法-随机森林.mp4

第72课：特征重要性衡量.mp4

第73课：提升模型.mp4

第74课：堆叠模型.mp4

第75课：数据介绍.mp4

第76课：数据预处理.mp4

第78课：随机森林模型.mp4

第79课：支持向量机要解决的问题.mp4

第80课：距离与数据的定义.mp4

第81课：目标函数.mp4

第82课：目标函数求解.mp4

第83课：SVM求解实例.mp4

第85课：软间隔问题.mp4

第86课：SVM核变换.mp4

第87课：sklearn求解支持向量机.mp4

第88课：SVM参数选择.mp4

第89课：深度学习概述.mp4

第90课：挑战与常规套路.mp4

第91课：用K近邻来进行分类.mp4

第92课：超参数与交叉验证.mp4

第93课：线性分类.mp4

第94课：损失函数.mp4

第95课：正则化惩罚项.mp4

第96课：softmax分类器.mp4

第97课：最优化形象解读.mp4

第98课：最优化问题细节.mp4

第99课：反向传播.mp4

第100课：整体架构.mp4

第101课：实例演示.mp4

第102课：过拟合解决方案.mp4

第103课：cifar分类任务.mp4

第104课：分模块构造神经网络.mp4

第105课：训练神经网络完成分类任务.flv

第106课：感受神经网络的强大.mp4

第107课：变量.mp4

第108课：变量练习.mp4

第109课：线性回归模型.mp4

第110课：逻辑回归框架.mp4

第111课：逻辑回归迭代.mp4

第112课：神经网络模型.mp4

第113课：完成神经网络.mp4

第114课：卷积神经网络模型.mp4

第116课：安装tensorflow.mp4

第117课：神经网络模型概述.mp4

第118课：tensorflow参数.mp4

第119课：卷积简介.mp4

第120课：构造网络结构.mp4

第121课：训练网络模型.mp4

第122课：PCA问题.mp4

第123课：PCA降维实例.mp4

第124课：SVD原理.mp4

第125课：SVD推荐系统.mp4

第126课：聚类算法.mp4

第127课：Adaboost集成算法.mp4

第128课：特征工程.mp4

第129课：特征工程2.mp4

第131课：论文的重要程度.mp4

第132课：BenchMark概述.mp4

第133课：BenchMark的作用.mp4