《机器原理应用入门》全集教程视频(79集含课件) 自动发货

《机器原理应用入门》全集教程视频(79集含课件)

发布时间: 2020-04-29

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《机器原理应用入门》全集教程视频(79集含课件)

课程简介:

《机器原理应用入门》全集教程视频(79集含课件)本《机器学习原理与应用入门》教程课程视频课程,全集共79集,课程从什么是机器学习、机器学习的原理、机器学习的引入以及机器学习可以解决哪些问题等入门理论知识讲起,再到机器学习背后的数学、加入概率更健康之逻辑斯蒂回归、模拟人类理性的决策树等知识的系统讲解,最后到集群模型、升维大法等机器学习应用入门讲解...

视频详情:

第1章第1-2讲 机器学习原理应用入门视频

第01讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习引入.1、机器学习是什么.mp4

第01讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习引入.2、什么是模型.mp4

第01讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习引入.3、监督学习与损失函数.mp4

第01讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习引入.4、梯度下降.mp4

第01讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习引入.5、数据标注的价值.mp4

第01讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习引入.6、代码展示(一).mp4

第01讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习引入.7、代码展示(二).mp4

第01讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习引入.8、代码展示(三).mp4

第02讲-机器学习系统教程课程视频:分类问题.1、机器学习的三大基本范式(一).mp4

第02讲-机器学习系统教程课程视频:分类问题.2、机器学习的三大基本范式(二).mp4

第02讲-机器学习系统教程课程视频:分类问题.3、监督学习中分类、回归及特征是什么.mp4

第02讲-机器学习系统教程课程视频:分类问题.4、感知机.mp4

第02讲-机器学习系统教程课程视频:分类问题.5、代价函数.mp4

第02讲-机器学习系统教程课程视频:分类问题.6、随机梯度下降、如何判断分类器的好坏.mp4

第02讲-机器学习系统教程课程视频:分类问题.7、感知机的缺陷及课程总结.mp4

第02讲-机器学习系统教程课程视频:分类问题.8、代码展示.mp4

第2章第3-5讲 机器学习原理应用入门视频

第03讲-机器学习系统教程课程视频:KNN算法.1、KNN算法是什么.mp4

第03讲-机器学习系统教程课程视频:KNN算法.2、如何选择KNN中的K.mp4

第03讲-机器学习系统教程课程视频:KNN算法.3、过拟合和交叉验证.mp4

第03讲-机器学习系统教程课程视频:KNN算法.4、代码展示及KNN算法的问题.mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).10、代码展示.mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).1、机器学习什么时候会成功.mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).2、如何用概率论度量模型的不确定性(一).mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).3、如何用概率论度量模型的不确定性(二).mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).4、如何用概率论度量模型的不确定性(三).mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).5、如何用概率论度量模型的不确定性(四).mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).6、如何用概率论度量模型的不确定性(五).mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).7、模型误差的两种分类(一).mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).8、模型误差的两种分类(二).mp4

第04讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(上).9、模型误差的两种分类(三).mp4

第05讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(下).1、如何选择好的特征值(一).mp4

第05讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(下).2、如何选择好的特征值(二).mp4

第05讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(下).3、如何选择好的特征值(三).mp4

第05讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(下).4、正则化(一).mp4

第05讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(下).5、正则化(二).mp4

第05讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(下).6、代码展示(一).mp4

第05讲-机器学习系统教程课程视频:机器学习背后的数学(下).7、代码展示(二).mp4

第3章第6-8讲 机器学习原理应用入门视频

第06讲-机器学习系统教程课程视频:加入概率更健康之逻辑斯蒂回归.1、逻辑斯蒂模型的架构.mp4

第06讲-机器学习系统教程课程视频:加入概率更健康之逻辑斯蒂回归.2、交叉熵KL散度.mp4

第06讲-机器学习系统教程课程视频:加入概率更健康之逻辑斯蒂回归.3、如何度量模型的目标(一).mp4

第06讲-机器学习系统教程课程视频:加入概率更健康之逻辑斯蒂回归.4、如何度量模型的目标(二).mp4

第06讲-机器学习系统教程课程视频:加入概率更健康之逻辑斯蒂回归.5、如何求解逻辑斯蒂回归模型的优化问题(一).mp4

第06讲-机器学习系统教程课程视频:加入概率更健康之逻辑斯蒂回归.6、如何求解逻辑斯蒂回归模型的优化问题(二).mp4

第06讲-机器学习系统教程课程视频:加入概率更健康之逻辑斯蒂回归.7、代码展示(一).mp4

第06讲-机器学习系统教程课程视频:加入概率更健康之逻辑斯蒂回归.8、代码展示(二).mp4

第06讲-机器学习系统教程课程视频:加入概率更健康之逻辑斯蒂回归.9、代码展示(三).mp4

第07讲-机器学习系统教程课程视频:模拟人类理性的决策树.1、决策树是什么.mp4

第07讲-机器学习系统教程课程视频:模拟人类理性的决策树.2、信息熵 如何衡量哪些特征重要.mp4

第07讲-机器学习系统教程课程视频:模拟人类理性的决策树.3、如何用信息增益在决策树中选择特征(一).mp4

第07讲-机器学习系统教程课程视频:模拟人类理性的决策树.4、如何用信息增益在决策树中选择特征(二).mp4

第07讲-机器学习系统教程课程视频:模拟人类理性的决策树.5、决策树的构建何时停下来.mp4

第07讲-机器学习系统教程课程视频:模拟人类理性的决策树.6、决策树如何应对连续特征.mp4

第07讲-机器学习系统教程课程视频:模拟人类理性的决策树.7、决策树如何应对过拟合.mp4

第07讲-机器学习系统教程课程视频:模拟人类理性的决策树.8、随机森林在回归问题上的代码演示.mp4

第08讲-机器学习系统教程课程视频:集群模型.1、复习决策树.mp4

第08讲-机器学习系统教程课程视频:集群模型.2、Bagging方法.mp4

第08讲-机器学习系统教程课程视频:集群模型.3、Boosting方法(一).mp4

第08讲-机器学习系统教程课程视频:集群模型.4、Boosting方法(二).mp4

第08讲-机器学习系统教程课程视频:集群模型.5、Boosting方法(三).mp4

第08讲-机器学习系统教程课程视频:集群模型.6、Boosting方法(四).mp4

第4章第9-11讲 机器学习原理应用入门视频

第09讲-机器学习系统教程课程视频:PCA.1、主成分分析背后的直觉.mp4

第09讲-机器学习系统教程课程视频:PCA.2、PCA怎么做.mp4

第09讲-机器学习系统教程课程视频:PCA.3、代码展示(一).mp4

第09讲-机器学习系统教程课程视频:PCA.4、代码展示(二).mp4

第10讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之神经网络.1、传统机器学习方法的问题(一).mp4

第10讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之神经网络.2、传统机器学习方法的问题(二).mp4

第10讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之神经网络.3、神经网络的历史发展.mp4

第10讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之神经网络.4、神经网络三要素之一:权重矩阵.mp4

第10讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之神经网络.5、神经网络三要素之激活函数、决策层.mp4

第10讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之神经网络.6、网页展示.mp4

第11讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之SVM.1、SVM的目标:如何将间隔最大化.mp4

第11讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之SVM.2、SVM要解决什么样的优化问题.mp4

第11讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之SVM.3、拉格朗日最优问题的解法(一).mp4

第11讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之SVM.4、拉格朗日最优问题的解法(二).mp4

第11讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之SVM.5、SVM中的软间隔.mp4

第11讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之SVM.6、SVM中的核函数.mp4

第11讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之SVM.7、核函数为什么有用(一).mp4

第11讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之SVM.8、核函数为什么有用(二).mp4

第11讲-机器学习系统教程课程视频:升维大法之SVM.9、SVM与其他模型的对比.mp4

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