菊安酱的《机器学习实战》

『课程目录』:   
├─01.第1章 k近邻算法, h& ^' ?# {# C" W# m
│  任务1:第1期 k近邻算法(完整版).zip
│  任务2: 1.机器学习概述
│  任务3: 2.k近邻算法原理
│  任务4: 3.k近邻的python实现8 A! m) u) R2 Z- E3 _  @. F6 x
│  任务5: 4.k近邻算法之约会网站配对效果判定
│  任务6: 5.k近邻算法之手写数字识别
│  3 ?8 W* z# Y! g- E
├─02.第2章 决策树& f5 T* B8 E! A9 C. r, \( o
│  任务10: 3. 递归构建决策树9 a4 u$ L, D6 G' a7 \0 f
│  任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树
│  任务12: 5. 决策树的可视化
│  任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型
│  任务7:第2期 决策树(完整版).zip$ x3 c9 p9 j! D6 Y$ X8 M1 x
│  任务8: 1. 决策树原理简介0 B. d( D) Y: b: s& Q
│  任务9: 2. 决策树的构建准备工作
│  1 z% l8 C/ A4 }0 e1 O5 q3 {' {
├─03.第3章 朴素贝叶斯
│  任务14:第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip
│  任务15: 1. 朴素贝叶斯概述
│  任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验
│  任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤+ h4 X- S6 I: b  U7 ?
│  任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤# Q( C( I0 }( N: p: E
│  任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”
│  任务20: 6. 算法总结
│  
├─04.第4章 Logistic 回归
│  任务21:第4期 logistic(完整版).zip
│  任务22: 1. logistic原理概述
│  任务23: 2. 损失函数正则化. ]- a7 K9 G5 W8 V- Q
│  任务24: 3. 梯度下降法
│  任务25: 4. 梯度下降种类解析
│  任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归
│  任务27: 6. 病马案例
│  任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例
│  任务29: 8. 分类算法大比拼$ j4 p# v4 q" B" D- k5 f  @; J
│  任务30: 9. 算法总结
│  $ K; d1 q: W! {$ d
├─05.第5章 支持向量机
│  任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip
│  任务32: 1. 支持向量机概述& l1 ?" I0 p; G% w, V2 B; s
│  任务33: 2. 补充数学公式
│  任务34: 3. smo算法流程
│  任务35: 4. 简化版smo算法2 n' Z5 W: I% ~
│  任务36: 5. 完整版smo算法
│  任务37: 6. 核函数
│  任务38: 7. 非线性svm  q4 ?  y* X# I: h( P0 i. b
│  任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别
│  任务40: 9. 算法总结1 x7 S8 \* D7 Y
│  9 k& ^+ |+ p, N
├─06.第6章 AdaBoost算法8 {1 s0 e$ D, z# m3 _8 [, s# g8 |2 [3 a& `
│  任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip
│  任务42: 1. 集成算法概念$ ~2 n( T- G' L
│  任务43: 2. adaboost算法步骤) e6 A, H7 F% f; s
│  任务44: 3. 构建弱分类器: K: S# L0 O, R
│  任务45: 4. adaboost完整版函数
│  任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用
│  任务47: 6. 分类器衡量指标5 }' f6 R) m" v1 I
│  任务48: 7. 样本不均衡问题1 U1 ^: E# z7 o: [7 r
│  任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测
│  
├─07.第7章 线性回归
│  任务50:第7期 线性回归(完整版).zip
│  任务51: 1. 线性回归概述3 ]/ P0 T3 a* O- h
│  任务52: 2. 线性回归的损失函数
│  任务53: 3. 简单线性回归python实现
│  任务54: 4. 局部加权线性回归+ D: M" F6 m, z
│  任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄– T: T  A/ s& v, }4 q
│  任务56: 6. 岭回归+ u! Y' |2 \/ @$ o+ S4 M7 r
│  任务57: 7. lasso和向前逐步回归
│  任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据
│  任务59: 9. 乐高二手成交价预测& h% ~; x* c+ R! @' r
│  
├─08.第8章 树回归
│  任务60:第8期 树回归(完整版).zip8 t9 a8 t# s# [+ X
│  任务61: 1. 决策树回顾
│  任务62: 2.cart算法概述; x% d9 M, _1 d
│  任务63: 3. cart回归树的python实现– F, M. L! Z" ?; x1 H+ q0 G/ z
│  任务64: 4. 回归树的sklearn实现
│  任务65: 5. 树剪枝
│  任务66: 6. 模型树8 [4 ~+ j, a& D
│  任务67: 7. 回归树预测结果" f6 {( n+ Y; z8 g: \
│  任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果7 h1 c5 f" q, G8 F& {
│  任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui
│  2 Z+ m2 J+ n; w- j
├─09.第9章 K均值聚类算法+ E: s# W* H. u. E
│  任务70:第9期 K均值聚类(完整版).zip
│  任务71: 1. 聚类分析概述+ ]- O% k9 K+ P( B3 h! L, o" m# m
│  任务72: 2. k均值算法原理2 w- |' G8 z# b2 R
│  任务73: 3. k均值算法的python实现(1)) V' B% Y0 N' o4 u# b
│  任务74: 4. k均值算法的python实现(2)0 m5 ]0 N9 e3 |( X: f- V9 m
│  任务75: 5. 算法验证
│  任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线
│  任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨( ?) {4 l/ a$ [1 I$ }
│  任务78: 8. 二分k均值法(1)( x  F/ J  f0 m( D# {
│  任务79: 9. 二分k均值法(2)
│  任务80: 10. 聚类模型评价指标, a6 D: ^4 p) A4 I3 \) O
│  任务81: 11. 轮廓系数的python实现
│  任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定7 T' u% O3 A# k% N
│  任务83: 【附录2】归一化处理
│  1 Q& ~% H. r, Q- b" @% A
└─10.第10章 关联规则之Apriori
        任务84:课件、代码及数据集下载.zip
        任务85: 1 关联分析概述
        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度
        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度
        任务88: 4 关联规则的发现
# w# k: i5 g3 O, l
        任务89: 5 apriori原理
8 ]) F( l9 O0 C2 [0 r% `
        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1)
        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2)
        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3)
        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1)
  ?/ _# P. v2 U5 ~  c
        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2)
        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式
        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1)
        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2)
        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3)

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