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Python3入门
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经典算法与应用
第8章 多项式回归与模型泛化/8-6 验证数据集与交叉验证.mp4
233.4 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-3 训练数据集,测试数据集.mp4
223.7 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-5 超参数.mp4
217.3 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-2 scikit-learn中的
机器学习
算法封装.mp4
216.3 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4
216.0 MB
第6章 梯度下降法/6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4
213.2 MB
第9章 逻辑回归/9-5 决策边界.mp4
202.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4
199.9 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4
198.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4
197.2 MB
第6章 梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4
194.4 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4
194.3 MB
第5章 线性回归法/5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4
192.2 MB
第8章 多项式回归与模型泛化/8-8 模型泛化与岭回归.mp4
189.0 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4
187.3 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-4 分类准确度.mp4
183.3 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4
180.7 MB
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4
177.4 MB
第7章 PCA与梯度上升法/7-5 高维数据映射为低维数据.mp4
176.8 MB
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4
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林轩田-
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技法
P53 13-4 Deep Learning -- Principal Component Analysis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
45.4 MB
P50 13-1 Deep Learning -- Deep Neural Network @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
43.7 MB
P10 3-1 Kernel Support Vector Machine -- Kernel Trick @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
41.1 MB
P46 12-1 Neural Network -- Motivation @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
39.6 MB
P26 7-1 Blending and Bagging -- Motivation of Aggregation @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
39.3 MB
P34 9-1 Decision Tree -- Decision Tree Hypothesis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
38.6 MB
P43 11-2 Gradient Boosted Decision Tree -- Optimization of AdaBoost @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
37.9 MB
P3 1-3 Linear SVM -- Standard Large-Margin Problem @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
37.8 MB
P6 2-1 Dual Support Vector Machine -- Motivation of Dual SVM @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
35.7 MB
P40 10-3 Random Forest -- Feature Selection @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
35.2 MB
P62 16-1 Finale -- Feature Exploitation Techniques @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
34.7 MB
P27 7-2 Blending and Bagging -- Uniform Blending @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
34.6 MB
P7 2-2 Dual Support Vector Machine -- Largange Dual SVM @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
33.5 MB
P49 12-4 Neural Network -- Optimization and Regularization @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
33.0 MB
P23 6-2 Support Vector Regression -- Support Vector Regression Primal @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
32.8 MB
P48 12-3 Neural Network -- Neural Network Learning @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
32.3 MB
P22 6-1 Support Vector Regression -- Kernel Ridge Regression @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
31.7 MB
P58 15-1 Matrix Factorization -- Linear Network Hypothesis @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
31.1 MB
P28 7-3 Blending and Bagging -- Linear and Any Blending @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
30.9 MB
P42 11-1 Gradient Boosted Decision Tree -- AdaBoost Decision Tree @ Machine Learning Techniques (機器學習技法).mp4
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第20天spark
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spark-推荐系统2.wmv
72.1 MB
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spark-DataFrame的基本介绍与创建.wmv
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spark作业讲解.wmv
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spark-DataFrame常用属性和方法.wmv
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实用
机器学习
实用
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快乐
机器学习
快乐
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第八天价值
27晚上/晚3.Adaboost算法的例子学习.itheima
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27下午/8.Bagging算法图解.itheima
197.8 MB
27上午/1.昨日回顾.itheima
186.2 MB
27下午/9.Bagging算法知识点总结.itheima
172.1 MB
27上午/5.分类决策树的案例(Gini系数求解).itheima
163.1 MB
27晚上/晚8:KNN代码实战.itheima
155.7 MB
27晚上/晚7:KNN算法详解(三要素).itheima
140.5 MB
27下午/2.泰坦尼克号问题的数据探索.itheima
135.2 MB
27上午/2.理解回归树.itheima
129.3 MB
27下午/4.泰坦尼克号对类别型数据的处理.itheima
120.1 MB
27上午/4.分类树的建树过程.itheima
118.5 MB
27晚上/晚2:AdaBoost算法详解.itheima
113.9 MB
27下午/6.保存模型并进行测试.itheima
101.2 MB
27上午/9.随机森林算法思想.itheima
91.2 MB
27晚上/晚6:KNN入门.itheima
89.9 MB
27下午/1.随机森林API.itheima
89.8 MB
27下午/7.集成学习算法简介.itheima
84.9 MB
27晚上/晚5:代码实战.itheima
82.7 MB
27下午/3.泰坦尼克号问题缺失值填充.itheima
74.1 MB
27上午/8.集成学习方法总结.itheima
73.4 MB
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/人脸识别-卧虎藏龙.avi
269.9 MB
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/挑战不可能-狗脸识别1.flv
147.5 MB
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引入--大数据架构详解.itheima
147.3 MB
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入门--人工智能应用场景浅析.itheima
134.0 MB
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.
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引入技术/无人机-物流无人机快递等-
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-杆的平衡学习过程.mp4
117.7 MB
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入门--监督学习详解.itheima
104.8 MB
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入门--手写体识别分析和代码演示.itheima
104.5 MB
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引入--
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简单了解及应用场景.itheima
103.1 MB
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入门--
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概念2.itheima
95.0 MB
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引入--
机器学习
架构解释(以推荐系统为例).itheima
92.0 MB
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入门--人工智能、
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和深度学习的关系.itheima
91.1 MB
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机器学习
入门--
机器学习
概念1.itheima
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/2.深度学习引入视频案例/艾利克斯VS小度 脑力新皇跨代识别助被拐儿童回家 170407 最强大脑_标清.mp4
86.6 MB
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入门--人工智能三次浪潮和发展.itheima
77.2 MB
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入门--半监督学习详解(了解).itheima
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和深度学习引入视频(双元导师协助播放)/1.
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引入技术/百度杰作-“小度”横空出世,最强大脑名人堂能否完美PK“人机大战”。_标清.mp4
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入门--基于规则的学习和基于模型的学习区别和联系.itheima
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入门--强化学习详解(了解).itheima
70.7 MB
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入门--引出分类和回归问题.itheima
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引入--究竟大数据时代究竟改变了什么.itheima
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所需要的软件包/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
410.4 MB
开课前提供上课必备资料/1.云计算大数据-
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部分/day03/安装文档/4.Anaconda安装(参考第一天课件)/Anaconda2-4.1.1-py27-Windows-x86_64.exe
357.8 MB
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所需要的软件包/Anaconda2-4.1.1-Windows-x86_64.exe
357.8 MB
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开课前提供上课必备资料/1.云计算大数据-
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部分/day03/安装文档/5.pycharm安装及文档/pycharm-community-2016.3.1.exe
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所需要的软件包/pycharm-community-2016.3.1.exe
187.7 MB
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所需要的软件包/jdk-7u71-windows-x64[64位].exe
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所需要的软件包/scala-2.12.0.msi
123.2 MB
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所需要的软件包/R/RStudio-1.0.136.exe
85.9 MB
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所需要的软件包/R/R-3.2.3(安装环境)-win.exe
65.4 MB
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所需要的软件包/weka-3-9-0-x64.exe
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第十天+项目+总结
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第10天和项目/人才流失模型/上午视频/2.推荐系统业务增强.itheima
366.7 MB
机器学习
第10天和项目/
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第10天/05.CTR点击率预估实战.itheima
360.8 MB
机器学习
十天总结.avi
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第10天和项目/
机器学习
第10天/07.SVM模型-实战.itheima
290.2 MB
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第10天和项目/
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第10天/06.SVM模型-完全线性可分支持向量机.itheima
269.1 MB
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/3.业务数据可视化展示.itheima
233.2 MB
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第10天和项目/
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第10天/03.算法基础-LR算法详解.itheima
229.7 MB
机器学习
第10天和项目/人才流失模型/下午视频/4.人才流失模型数据探索分析.itheima
219.9 MB
机器学习
第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚2:过采样技术详解.itheima
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第10天和项目/
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第10天/01.算法基础-昨日回顾.itheima
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/7.labelencodewr和onehotencoder.itheima
158.6 MB
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第10天和项目/
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第10天/04.算法基础-LR推导学习.itheima
134.7 MB
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第10天/02.算法基础-LR前置知识.itheima
128.6 MB
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第10天和项目/人才流失模型/上午视频/1.昨日回顾和今日重点.itheima
124.6 MB
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第10天和项目/人才流失模型/上午视频/3.人才流失模型项目介绍.itheima
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/8.整合所有特征数据.itheima
113.6 MB
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第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚5:项目总结.itheima
111.0 MB
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第10天和项目/人才流失模型/晚上视频/晚3:欠采样技术详解.itheima
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第10天和项目/人才流失模型/下午视频/9.使用GBDT和LR算法训练模型并预测.itheima
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机器学习
第10天和项目/人才流失模型/下午视频/5.特征选择和特征数据筛选.itheima
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机器学习
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第04阶段-
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深度学习篇-2-
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实战班视频教程-22课-36G/16.采样.mp4
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第03阶段-算法基础提高篇-1-
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算法基础班-10课-16G/视频/09.贪心法和动态规划.mp4
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第03阶段-算法基础提高篇-4-
机器学习
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