贪心-机器学习算法模型推导及项目实战课程介绍:
本课程主要讲解十大机器学习算法以及12个机器学习实操项目,让您掌握轻松解决不同行业问题的秘诀! 机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。 机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域.
课程目录:
——/机器学习算法模型推导及项目实战（12个项目案例）/ ├──第10章 主题模型 | ├──10.1主题模型.mp4 378.11M | ├──10.2MLEvsMAPvsBayesian.mp4 218.10M | ├──10.3从生成的角度来看LDA.mp4 252.29M | └──10.4计算模型的参数.mp4 526.64M ├──第1章 机器学习介绍 | ├──1.1机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系.mp4 38.62M | ├──1.2分类、回归和聚类的理论.mp4 33.74M | ├──1.3机器学习的流程 数据预处理.mp4 48.37M | ├──1.4案例：通过广告投放预测产品销量.mp4 247.56M | └──机器学习课件及代码.zip 72.40M ├──第2章 K-NN 最近邻 | ├──2.1KNN介绍.mp4 270.67M | ├──2.2欧式距离以及KNN实现.mp4 383.45M | ├──2.3KNN的决策边界.mp4 254.17M | ├──2.4通过交叉验证选择K.mp4 112.39M | ├──2.5特征缩放.mp4 26.45M | ├──2.6二手车估价案例.mp4 255.93M | └──2.7KNN的延伸内容（Optional）.mp4 160.39M ├──第3章 线性回归与逻辑回归 | ├──QA.mp4 276.79M | ├──逻辑回归1.mp4 33.64M | ├──逻辑回归2.mp4 67.25M | ├──线性回归1.mp4 38.08M | └──线性回归2.mp4 59.85M ├──第4章 朴素贝叶斯 | ├──4.1朴素贝叶斯的核心思想.mp4 49.18M | ├──4.2垃圾邮件分类-01.mp4 234.25M | ├──4.3垃圾邮件分类-02.mp4 403.14M | ├──4.4手推一个完整的例子.mp4 399.41M | ├──4.5文本表示-01.mp4 101.23M | ├──4.6文本表示-02.mp4 275.49M | └──4.7Extensions.mp4 60.84M ├──第5章 SVM支持向量机 | ├──5.1SVM-01.mp4 649.36M | ├──5.2SVM-02.mp4 97.22M | ├──5.3SVM-03.mp4 253.45M | └──5.4SVM-04.mp4 416.31M ├──第6章 决策树与随机森林 | ├──6.1决策树01.mp4 416.13M | ├──6.2决策树02.mp4 518.40M | ├──6.3随机森林01.mp4 593.28M | ├──6.4随机森林02.mp4 421.18M | └──6.5随机森林03.mp4 162.49M ├──第7章 K-means | ├──7.1聚类分析.mp4 86.10M | ├──7.2kmeans算法.mp4 145.67M | ├──7.3kmeans算法过程及特性.mp4 127.65M | ├──7.4kmeans的实现.mp4 248.91M | ├──7.5kmeans案例.mp4 365.96M | ├──7.6kmeans的目标函数.mp4 244.31M | ├──7.7K值如何选择.mp4 128.61M | └──7.8其他聚类算法及问答.mp4 128.61M ├──第8章 矩阵分解 | ├──8.1Recommender.mp4 255.66M | ├──8.2矩阵分解推荐系统.代码演示.1.mp4 23.41M | └──8.3矩阵分解推荐系统.代码演示.2.mp4 570.18M └──第9章 Boosting | ├──9.1XGBoost.mp4 170.30M | ├──9.2训练模型.mp4 236.98M | ├──9.3使用泰勒级数近似目标函数.mp4 422.30M | ├──9.4新的目标函数.mp4 292.86M | └──9.5寻找最好的Split.mp4 365.11M
