机器学习工程师课程

📂 主文件夹：机器学习工程师课程

• 🎬 包含文件：1.01-01-机器学习概述.mp4
• 📁 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
• 🎬 4.02-03-梯度下降法代码实现.mp4
• 🎬 5.02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.mp4
• 🎬 6.02-05-线性回归代码实现.mp4
• 🎬 8.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降.mp4
• 🎬 10.02-09-欠拟合与过拟合.mp4
• 🎬 11.02-10-Ridge回归求解与代码实现.mp4
• 🎬 12.02-11-LASSO回归求解.mp4
• 🎬 13.02-12-LASSO回归求解举例说明.mp4
• 🎬 14.02-13-LASSO回归代码实现.mp4
• 🎬 15.02-14-最小二乘法求线性回归.mp4
• 🎬 16.02-15-最小二乘法代码实现.mp4
• 🎬 18.02-17-波士顿房价预测(上).mp4
• 🎬 19.02-17-波士顿房价预测(下).mp4
• 📁 20.03-01-逻辑回归简介
• 📁 假设函数
• 📁 损失函数
• 🎬 成本函数.mp4
• 🎬 23.03-04-逻辑回归代码实现(上).mp4
• 🎬 24.03-04-逻辑回归代码实现(下).mp4
• 🎬 25.03-05-逻辑回归的正则化.mp4
• 🎬 28.03-08-案例：鸢尾花分类.mp4
• 📁 30.04-01-决策树简介
• 🎬 熵.mp4
• 📁 32.04-03-信息增益
• 🎬 ID3算法.mp4
• 🎬 33.04-04-决策树代码实现(1-熵的计算).mp4
• 🎬 35.04-04-决策树代码实现(3-类别投票表决).mp4
• 🎬 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
• 🎬 37.04-05-C4.5算法.mp4
• 🎬 38.04-06-基尼指数(GiniIndex)生成决策树.mp4
• 🎬 39.04-07-决策树剪枝.mp4
• 🎬 40.04-08-决策树处理连续值与缺失值.mp4
• 🎬 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
• 🎬 47.05-02-贝叶斯决策模型.mp4
• 🎬 48.05-03-朴素贝叶斯模型.mp4
• 🎬 49.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程).mp4
• 🎬 50.05-04-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程).mp4
• 🎬 51.05-05-拉普拉斯修正及代码实现【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4
• 🎬 52.05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4
• 🎬 53.05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4
• 🎬 54.05-08-案例：垃圾邮件识别(1.实现原理)【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4
• 🎬 55.05-08-案例：垃圾邮件识别(2.代码实现).mp4
• 🎬 56.06-01-支持向量机简介.mp4
• 🎬 57.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数).mp4
• 🎬 58.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.mp4
• 📁 59.06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题
• 🎬 KKT条件.mp4
• 📁 60.06-05-目标函数求解(1.对偶问题
• 📁 先对w
• 🎬 b求极小).mp4
• 🎬 61.06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大).mp4
• 🎬 62.06-07-SVM求解举例【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4
• 🎬 63.06-08-线性支持向量机的目标函数【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4
• 🎬 64.06-09-线性支持向量机目标函数优化【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4
• 🎬 65.06-10-非线性支持向量机简介.mp4
• 🎬 66.06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp4