【Python教程】Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能（完整版） - 猎人搜索 轻松搜寻全网

• file:● 裙.jpg
• file:Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf
• file:ISLR Seventh Printing.pdf
• file:github地址.txt
• file:3-3 Numpy 数据基础.mp4
• file:3-1 Jupyter Notebook基础.mp4
• file:3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4
• file:3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4
• file:3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp4
• file:10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4
• file:10-7 ROC曲线.mp4
• file:10-5 准确率和召回率的平衡.mp4
• file:10-4 F1 Score.mp4
• file:6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4
• file:6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4
• file:6-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4
• file:5-10 线性回归的可解释性.mp4
• file:5-8 实现多元线性回归.mp4
• file:5-5 R Squared.mp4
• file:5-2 最小乘法.mp4
• file:4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4
• file:4-6 网络搜索与K邻近算法中更多超参数.mp4
• file:12-3 - 12-5.mp4
• file:2-3 监督学习、非监督学习....mp4
• file:2-1 机器学习的数据.mp4
• file:2-6 课程使用环境搭建.mp4
• file:2-4 批量、在线学习、参数、非参数学习.mp4
• file:13章.mp4
• file:1-2课程涵盖的内容和理念.mp4
• file:9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4
• file:9-8 OvR与OvO.mp4
• file:11-8 RBF核函数中的gamma.mp4
• file:11-9 SVM思想解决回归问题.mp4
• file:11-2 svm背后的最优化问题.mp4
• file:11-5 SVM中使用多项式特征和核函数.mp4
• file:11-3 Soft Margin SVM.mp4
• file:11-6 什么是核函数.mp4
• file:8-7 偏差方差平衡.mp4
• file:8-3 过拟合与欠拟合.mp4
• file:8-10 L1，L2弹性网络.mp4
• file:8-6 验证数据集与交叉验证.mp4
• file:8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4
• file:7-3 求数据的主成分.mp4
• file:7-9 人脸识别与特征脸.mp4
• file:7-4 高维数据映射为低维数据（）.mp4
• file:7-7 试手MNIST数据集.mp4
• file:7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4
• folder:【Python教程】Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能（完整版）
• folder:第10章 评价分类结果
• folder:第6章 梯度下降法
• folder:第4章 最基础的分类算法
• folder:第2章 机器学习基础
• folder:第13章 集成学习和随机森林
• folder:第1章 欢迎来到Python3玩转机器学习
• folder:第11章 支撑向量机SVM
• folder:第8章 多项式回归与模型泛化