【深度之眼】机器学习工程师(1.97G)

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├── 1.01-01-机器学习概述.mp4 (25.2MB)
├── 2.02-01-线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数.mp4 (19.4MB)
├── 3.02-02-梯度下降法..mp4 (20.0MB)
├── 4.02-03-梯度下降法代码实现.mp4 (11.9MB)
├── 5.02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.mp4 (22.2MB)
├── 6.02-05-线性回归代码实现.mp4 (21.5MB)
├── 7.02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.mp4 (23.5MB)
├── 8.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降.mp4 (9.5MB)
├── 9.02-08-几种常见的模型评价指标.mp4 (19.8MB)
├── 10.02-09-欠拟合与过拟合.mp4 (10.5MB)
├── 11.02-10-Ridge回归求解与代码实现.mp4 (17.6MB)
├── 12.02-11-LASSO回归求解.mp4 (19.2MB)
├── 13.02-12-LASSO回归求解举例说明.mp4 (10.1MB)
├── 14.02-13-LASSO回归代码实现.mp4 (13.8MB)
├── 15.02-14-最小二乘法求线性回归.mp4 (15.5MB)
├── 16.02-15-最小二乘法代码实现.mp4 (7.8MB)
├── 17.02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet.mp4 (16.9MB)
├── 18.02-17-波士顿房价预测(上).mp4 (25.0MB)
├── 19.02-17-波士顿房价预测(下).mp4 (34.9MB)
├── 20.03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数.mp4 (14.7MB)
├── 21.03-02-逻辑回归求解.mp4 (18.9MB)
├── 22.03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.mp4 (10.3MB)
├── 23.03-04-逻辑回归代码实现(上).mp4 (23.7MB)
├── 24.03-04-逻辑回归代码实现(下).mp4 (20.9MB)
├── 25.03-05-逻辑回归的正则化.mp4 (14.6MB)
├── 26.03-06-逻辑回归实现多分类方法.mp4 (18.9MB)
├── 27.03-07-使用Sklearn实现逻辑回归.mp4 (12.2MB)
├── 28.03-08-案例：鸢尾花分类.mp4 (33.4MB)
├── 29.03-09-案例：手写数字识别.mp4 (28.8MB)
├── 30.04-01-决策树简介、熵.mp4 (13.2MB)
├── 31.04-02-条件熵及计算举例.mp4 (9.9MB)
├── 32.04-03-信息增益、ID3算法.mp4 (11.4MB)
├── 33.04-04-决策树代码实现(1-熵的计算).mp4 (14.1MB)
├── 34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征).mp4 (25.1MB)
├── 35.04-04-决策树代码实现(3-类别投票表决).mp4 (8.8MB)
├── 36.04-04-决策树代码实现(4-决策树递归生成，决策树对新数据进行预测).mp4 (19.9MB)
├── 37.04-05-C4.5算法.mp4 (7.4MB)
├── 38.04-06-基尼指数(GiniIndex)生成决策树.mp4 (13.1MB)
├── 39.04-07-决策树剪枝.mp4 (12.3MB)
├── 40.04-08-决策树处理连续值与缺失值.mp4 (17.0MB)
├── 41.04-09-多变量决策树.mp4 (9.0MB)
├── 42.04-10-Sklearn实现决策树.mp4 (23.9MB)
├── 43.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍、数据预处理).mp4 (23.0MB)
├── 44.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标).mp4 (18.8MB)
├── 45.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(3.模型评估，优化).mp4 (13.9MB)
├── 46.05-01-贝叶斯决策简介.mp4 (15.0MB)
├── 47.05-02-贝叶斯决策模型.mp4 (8.5MB)
└── 48.05-03-朴素贝叶斯模型.mp4 (13.7MB)

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