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[大数据] 建模分析师 7零基础机器学习

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发表于 2018-1-28 11:09:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
建模分析师 7零基础机器学习
├─第01章 机器学习的任务和方法
│      1机器学习的任务和方法01.mp4
│      2机器学习的任务和方法02.mp4
│      
├─第02章 Python语言基础
│      10Python语言基础03.mp4
│      11Python语言基础04.mp4
│      12Python语言基础05.mp4
│      13 Python语言基础06.mp4
│      1Python基础2-数据库访问01.mp4
│      2Python基础2-数据库访问02.mp4
│      3Python基础2-文件访问01.mp4
│      4Python基础2-文件访问02.mp4
│      5Python基础2-第三方库.mp4
│      6 Python基础2-网络编程01.mp4
│      7Python基础2-网络编程02.mp4
│      8 Python语言基础01.mp4
│      9 Python语言基础02.mp4
│      
├─第03章:分类算法介绍
│      1.mp4
│      
├─第04章:k-临近算法
│      1k-临近算法01.mp4
│      2k-临近算法02.mp4
│      3k-临近算法03.mp4
│      4k-临近算法04.mp4
│      5k-临近算法05.mp4
│      6 k-临近算法06.mp4
│      7 k-临近算法07.mp4
│      
├─第05章 决策树
│      1 决策树01.mp4
│      2 决策树02.mp4
│      3决策树03.mp4
│      4决策树04.mp4
│      5 决策树05.mp4
│      
├─第06章:基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
│      1基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯01.mp4
│      2基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯02.mp4
│      3基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯03.mp4
│      4基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯04.mp4
│      5基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯05.mp4
│      6基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯06.mp4
│      
├─第07章:Logistic回归
│      1Logistic回归01.mp4
│      2 Logistic回归02.mp4
│      3 Logistic回归03.mp4
│      4Logistic回归04.mp4
│      5Logistic回归05.mp4
│      6 Logistic回归06.mp4
│      
├─第08章 大数据与MapReduce
│      1.mp4
│      
├─第08章:支持向量机
│      1支持向量机01.mp4
│      2支持向量机02.mp4
│      3 支持向量机03.mp4
│      4 支持向量机04.mp4
│      5支持向量机05.mp4
│      6 支持向量机06.mp4
│      7 支持向量机06.mp4
│      8 支持向量机08.mp4
│      
├─第09章利用AdaBoost元算法提高分类性能
│      1 利用AdaBoost元算法提高分类性能01.mp4
│      2利用AdaBoost元算法提高分类性能02.mp4
│      3利用AdaBoost元算法提高分类性能03.mp4
│      4 利用AdaBoost元算法提高分类性能04.mp4
│      5 利用AdaBoost元算法提高分类性能04.mp4
│      
├─第10章 利用回归预测数值型数据
│      1机器学习解决问题思想框架.mp4
│      2 理解方差和偏差、损失函数和过拟合.mp4
│      3L1、L2正则化和常见的5种损失函数.mp4
│      4 如何选择模型和选择参数,交叉验证和ROC曲线.mp4
│      5自适应学习率和二分法精确搜索.mp4
│      6自适应学习率和基于阿米霍准则的模糊搜索.mp4
│      
├─第11章 树回归
│      1.mp4
│      2.mp4
│      3.mp4
│      
├─第12章 无监督学习
│      1.mp4
│      
├─第13章:利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
│      1.mp4
│      2.mp4
│      
├─第14章 使用Apriori算法进行关联分析
│      1.mp4
│      2.mp4
│      3.mp4
│      
├─第15章 使用FP-growth算法来高效发现频分项集
│      1.mp4
│      2.mp4
│      3.mp4
│      
├─第16章 利用PCA来简化数据
│      1.mp4
│      2.mp4
│      
├─第17章 利用SVD简化数据
│      1.mp4
│      2.mp4
│      3.mp4
│      
└─第19章 学习总结
        学习总结.mp4
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发表于 2018-1-28 18:41:21 | 显示全部楼层
感谢分享,有你真精彩。
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发表于 2018-1-29 00:47:55 | 显示全部楼层
发个广告广告都会被我个广告有隐隐约约隐隐约约感觉到我现在已经不
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发表于 2018-1-29 09:21:43 | 显示全部楼层
建模分析师 7零基础机器学习
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发表于 2018-1-29 09:42:14 | 显示全部楼层
好资料,要认真学习
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发表于 2018-1-29 12:15:23 | 显示全部楼层
thanks for your sharing
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发表于 2018-1-29 12:33:57 | 显示全部楼层
视频不错,感谢楼主!!!!
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发表于 2018-1-30 00:13:03 | 显示全部楼层
kankanshishenme
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发表于 2018-1-31 22:52:04 | 显示全部楼层
66666666666666666666666666666666666666666666
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