咕泡学院-机器学习入门训练营
├─1-直播回放（加密暂无）├─2-python编程基础
│├─1-Python、PyCharm安装与配置（Python和anaconda二者选一即可）
││ 1-1-Python环境配置.mp4
││
│├─10-Python循环
││ 1-Python循环.mp4
││
│├─11-Python函数定义和调用
││ 1-python函数定义和调用.mp4
││
│├─12-函数的参数
││ 1-函数的参数.mp4
││
│├─13-递归和Lambda函数
││ 1-递归和Lambda函数.mp4
││
│├─14-Python类和对象
││ 1-Python类和对象.mp4
││
│├─15-Python类的继承
││ 1-Python类的继承.mp4
││
│├─16-科学计算库-Numpy
││ 1-1-Numpy概述.mp4
││ 10-10-四则运算.mp4
││ 11-11-随机模块.mp4
││ 12-12-文件读写.mp4
││ 13-13-数组保存.mp4
││ 14-14-练习题-1.mp4
││ 15-15-练习题-2.mp4
││ 16-16-练习题-3.mp4
││ 2-2-Array数组.mp4
││ 3-3-数组结构.mp4
││ 4-4-数组类型.mp4
││ 5-5-数值运算.mp4
││ 6-6-排序操作.mp4
││ 7-7-数组形状操作.mp4
││ 8-8-数组生成函数.mp4
││ 9-9-常用生成函数.mp4
││
│├─17-数据分析处理库-Pandas
││ 1-1-Pandas概述.mp4
││ 10-10-数据透视表.mp4
││ 11-11-时间操作.mp4
││ 12-12-时间序列操作.mp4
││ 13-Pandas常用操作.mp4
││ 14-Pandas常用操作2.mp4
││ 15-15-Groupby操作延伸.mp4
││ 16-16-字符串操作.mp4
││ 17-17-索引进阶.mp4
││ 18-18-Pandas绘图操作.mp4
││ 19-19-大数据处理技巧.mp4
││ 2-2-Pandas基本操作.mp4
││ 3-3-Pandas索引.mp4
││ 4-4-groupby操作.mp4
││ 5-5-数值运算1.mp4
││ 6-6-对象操作.mp4
││ 7-7-对象操作2.mp4
││ 8-8-merge操作.mp4
││ 9-9-显示设置.mp4
││
│├─18-可视化库-Matplotlib
││ 1-1-Matplotlib概述.mp4
││ 10-10-绘图细节设置2.mp4
││ 11-11-直方图与散点图.mp4
││ 12-12-3D图绘制.mp4
││ 13-13-pie图.mp4
││ 14-14-子图布局.mp4
││ 15-15-结合pandas与sklearn.mp4
││ 2-2-子图与标注.mp4
││ 3-3-风格设置.mp4
││ 4-4-条形图.mp4
││ 5-5-条形图细节.mp4
││ 6-6-条形图外观.mp4
││ 7-7-盒图绘制.mp4
││ 8-8-盒图细节.mp4
││ 9-9-绘图细节设置.mp4
││
│├─19-可视化库-Seaborn
││ 1-0-课程简介.mp4
││ 10-9Facetgrid使用方法.mp4
││ 11-10Facetgrid绘制多变量.mp4
││ 12-11热度图绘制.mp4
││ 2-1整体布局风格设置.mp4
││ 3-2风格细节设置.mp4
││ 4-3调色板.mp4
││ 5-4调色板颜色设置.mp4
││ 6-5单变量分析绘图.mp4
││ 7-6回归分析绘图.mp4
││ 8-7多变量分析绘图.mp4
││ 9-8分类属性绘图.mp4
││
│├─2-anaconda环境安装和搭建
││ 1-anaconda环境安装和搭建.mp4
││
│├─20-Python数据分析案例实战
││ 1-kiva贷款数据集介绍.mp4
││ 2-2-各个国家贷款需求.mp4
││ 3-3-贷款金额与还款间隔分析.mp4
││ 4-5-深入各个行业分析.mp4
││ 5-6-针对时间序列进行分析.mp4
││ 6-7-各项数据指标统计分析.mp4
││
│├─3-Python简介
││ 1-Python简介.mp4
││
│├─4-Python数据类型
││ 1-Python数据类型.mp4
││
│├─5-Python列表
││ 1-Python列表.mp4
││
│├─6-Python元组
││ 1-Python元组.mp4
││
│├─7-Python集合
││ 1-Python集合.mp4
││
│├─8-Python字典
││ 1-Python字典.mp4
││
│└─9-Python条件判断
│ 1-Python条件判断.mp4
│
├─3-机器学习基础知识
│├─1-机器学习概述
││ 1-人工智能概述.mp4
││ 2-什么是机器学习？.mp4
││ 3-机器学习开发流程.mp4
││
│├─2-特征工程
││ 1-数据集.mp4
││ 2-特征工程介绍及字典特征提取.mp4
││ 3-CountVectorizer文本特征提取.mp4
││ 4-TF-IDF文本特征提取.mp4
││ 5-特征预处理（归一化）.mp4
││ 6-特征预处理（标准化）.mp4
││ 7-特征降维（特征选择）.mp4
││ 8-特征降维（PCA降维）.mp4
││
│├─3-机器学习算法讲解
││ 1-专家系统实现动物识别.mp4
││ 2-K近邻算法实现电影类型分类.mp4
││ 3-决策树算法原理.mp4
││ 4-决策树实现银行贷款分类实战.mp4
││ 5-集成学习算法原理讲解.mp4
││ 6-随机森林的鸢尾花分类实战.mp4
││ 7-K-means聚类算法原理.mp4
││ 8-K-means聚类算法的评估指标.mp4
││ 9-K-means聚类算法代码实战.mp4
││
│└─4-模型优化
│ 1-模型保存与加载.mp4
│ 2-模型选择与调优.mp4
│
├─4-机器学习基础理论与算法
│├─1-1.线性回归原理推导
││ 1-1-回归问题概述.mp4
││ 2-2-误差项定义.mp4
││ 3-3-独立同分布的意义.mp4
││ 4-4-似然函数的作用.mp4
││ 5-5-参数求解.mp4
││ 6-6-梯度下降通俗解释.mp4
││ 7-7参数更新方法.mp4
││ 8-8-优化参数设置.mp4
││
│├─10-15.集成算法实验分析
││ 1-1-构建实验数据集.mp4
││ 10-10-集成参数对比分析.mp4
││ 11-11-模型提前停止策略.mp4
││ 12-12-停止方案实施.mp4
││ 13-13-堆叠模型.mp4
││ 2-2-硬投票与软投票效果对比.mp4
││ 3-3-Bagging策略效果.mp4
││ 4-4-集成效果展示分析.mp4
││ 5-5-OOB袋外数据的作用.mp4
││ 6-6-特征重要性热度图展示.mp4
││ 7-7-Adaboost算法概述.mp4
││ 8-8-Adaboost决策边界效果.mp4
││ 9-9-GBDT提升算法流程.mp4
││
│├─11-16.支持向量机原理推导
││ 1-1-支持向量机要解决的问题.mp4
││ 2-2-距离与数据定义.mp4
││ 3-3-目标函数推导.mp4
││ 4-4-拉格朗日乘子法求解.mp4
││ 5-5-化简最终目标函数.mp4
││ 6-6-求解决策方程.mp4
││ 7-7-软间隔优化.mp4
││ 8-8-核函数的作用.mp4
││ 9-9-知识点总结.mp4
││
│├─12-17.支持向量机实验分析
││ 1-1-支持向量机所能带来的效果.mp4
││ 2-2-决策边界可视化展示.mp4
││ 3-3-软间隔的作用.mp4
││ 4-4-非线性SVM.mp4
││ 5-5-核函数的作用与效果.mp4
││
│├─13-20.贝叶斯算法原理
││ 1-1-贝叶斯要解决的问题.mp4
││ 2-2-贝叶斯公式推导.mp4
││ 3-3-垃圾邮件过滤实例.mp4
││ 4-4-拼写纠错实例.mp4
││
│├─14-21.贝叶斯代码实现
││ 1-1-朴素贝叶斯算法整体框架.mp4
││ 2-2-邮件数据读取.mp4
││ 3-3-预料表与特征向量构建.mp4
││ 4-4-分类别统计词频.mp4
││ 5-5-贝叶斯公式对数变换.mp4
││ 6-6-完成预测模块.mp4
││
│├─15-聚类算法-Kmeans&Dbscan原埋
││ 1-1-KMEANS算法概述.mp4
││ 2-2-KMEANS工作流程.mp4
││ 3-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
││ 4-4-DBSCAN聚类算法.mp4
││ 5-5-DBSCAN工作流程.mp4
││ 6-6-DBSCAN可视化展示.mp4
││
│├─16-Kmeans代码实现
││ 1-1-Kmeans算法模块概述.mp4
││ 2-2-计算得到簇中心点.mp4
││ 3-3-样本点归属划分.mp4
││ 4-4-算法迭代更新.mp4
││ 5-5-鸢尾花数据集聚类任务.mp4
││ 6-6-聚类效果展示.mp4
││
│├─17-聚类算法实验分析
││ 1-1-Kmenas算法常用操作.mp4
││ 10-1-半监督学习.mp4
││ 11-1-DBSCAN算法.mp4
││ 2-1-聚类结果展示.mp4
││ 3-1-建模流程解读.mp4
││ 4-1-不稳定结果.mp4
││ 5-1-评估指标-Inertia.mp4
││ 6-1-如何找到合适的K值.mp4
││ 7-1-轮廓系数的作用.mp4
││ 8-2-Kmenas算法存在的问题.mp4
││ 9-2-应用实例-图像分割.mp4
││
│├─2-2.线性回归代码实现
││ 1-线性回归整体模块概述.mp4
││ 10-非线性回归.mp4
││ 2-初始化步骤.mp4
││ 3-实现梯度下降优化模块.mp4
││ 4-损失与预测模块.mp4
││ 5-数据与标签定义.mp4
││ 6-训练线性回归模型.mp4
││ 7-得到线性回归方程.mp4
││ 8-整体流程debug解读.mp4
││ 9-多特征回归模型.mp4
││
│├─3-5.逻辑回归算法解读
││ 1-1-逻辑回归算法原理.mp4
││ 2-2-化简与求解.mp4
││
│├─4-6.逻辑回归代码实现
││ 1-1-多分类逻辑回归整体思路.mp4
││ 10-10-准备测试数据.mp4
││ 11-11-决策边界绘制.mp4
││ 12-12-非线性决策边界.mp4
││ 2-2-训练模块功能.mp4
││ 3-3-完成预测模块.mp4
││ 4-4-优化目标定义.mp4
││ 5-5-迭代优化参数.mp4
││ 6-6-梯度计算.mp4
││ 7-7-得出最终结果.mp4
││ 8-8-鸢尾花数据集多分类任务.mp4
││ 9-9-训练多分类模型.mp4
││
│├─5-7.逻辑回归实验分析
││ 1-1-逻辑回归实验概述.mp4
││ 2-2-概率结果随特征数值的变化.mp4
││ 3-3-可视化展示.mp4
││ 4-4-坐标棋盘制作.mp4
││ 5-5-分类决策边界展示分析.mp4
││ 6-6-多分类-softmax.mp4
││
│├─6-11.决策树原理
││ 1-1-决策树算法概述.mp4
││ 2-2-熵的作用.mp4
││ 3-3-信息增益原理.mp4
││ 4-4-决策树构造实例.mp4
││ 5-5-信息增益率与gini系数.mp4
││ 6-6-预剪枝方法.mp4
││ 7-7-后剪枝方法.mp4
││ 8-8-回归问题解决.mp4
││
│├─7-12.决策树代码实现
││ 1-整体模块概述.mp4
││ 2-递归生成树节点.mp4
││ 3-整体框架逻辑.mp4
││ 4-熵值计算.mp4
││ 5-数据集切分.mp4
││ 6-完成树模型构建.mp4
││ 7-测试算法效果.mp4
││
│├─8-13.决策树实验分析
││ 1-1-树模型可视化展示.mp4
││ 2-2-决策边界展示分析.mp4
││ 3-3-树模型预剪枝参数作用.mp4
││ 4-4-回归树模型.mp4
││
│└─9-14.集成算法原理
│ 1-1-随机森林算法原理.mp4
│ 2-2-随机森林优势与特征重要性指标.mp4
│ 3-3-提升算法概述.mp4
│ 4-4-stacking堆叠模型.mp4
│
├─5-综合实训项目与模型优化
│├─1-模型评估方法
││ 1-1-Sklearn工具包简介.mp4
││ 2-2-数据集切分.mp4
││ 3-3-交叉验证的作用.mp4
││ 4-4-交叉验证实验分析.mp4
││ 5-5-混淆矩阵.mp4
││ 6-6-评估指标对比分析.mp4
││ 7-7-阈值对结果的影响.mp4
││ 8-8-ROC曲线.mp4
││
│├─2-基于随机森林的气温预测实战
││ 1-1-基于随机森林的气温预测任务概述.mp4
││ 2-2-基本随机森林模型建立.mp4
││ 3-3-可视化展示与特征重要性.mp4
││ 4-4-加入新的数据与特征.mp4
││ 5-5-数据与特征对结果的影响.mp4
││ 6-6-效率对比分析.mp4
││ 7-7-网格与随机参数选择.mp4
││ 8-8-随机参数选择方法实践.mp4
││ 9-9-调参优化细节.mp4
││
│├─3-文本特征处理方法对比
││ 1-1-数据与任务介绍.mp4
││ 10-10-序列化执行预处理操作.mp4
││ 11-11-完成所有预处理操作.mp4
││ 2-2-数据分析与可视化展示.mp4
││ 3-3-连续值离散化与可视化细节.mp4
││ 4-4-加载数据坐标到实际地图中进行分析.mp4
││ 5-5-特征相关性分析.mp4
││ 6-6-缺失值填充.mp4
││ 7-7-sklearn工具包预处理模块.mp4
││ 8-8-离散属性特征处理.mp4
││ 9-9-构建合适的特征.mp4
││
│├─4-京东用户购买意向预测
││ 1-1-项目与数据介绍.mp4
││ 10-10-行为特征.mp4
││ 11-11-累积行为特征.mp4
││ 12-12-Xgboost模型.mp4
││ 2-2-数据挖掘流程.mp4
││ 3-3-数据检查.mp4
││ 4-4-构建用户特征表单.mp4
││ 5-5-构建商品特征表单.mp4
││ 6-6-数据探索概述.mp4
││ 7-7-购买因素分析.mp4
││ 8-8-特征工程.mp4
││ 9-9-基本特征构造.mp4
││
│├─5-数据分析-机器学习模板
││ 1-1-人口普查预测任务概述.mp4
││ 2-2-单特征与缺失值展示.mp4
││ 3-3-人口普查数据集清洗.mp4
││ 4-4-人口信息数据特征工程展示.mp4
││ 5-5-单变量展示.mp4
││ 6-6-双变量分析.mp4
││ 7-7-开发新变量.mp4
││ 8-8-ROC与AUC模型评估标准.mp4
││ 9-9-机器学习算法模型效果对比.mp4
││
│└─6-爱彼迎数据集分析与建模
│ 1-1-数据与任务分析.mp4
│ 2-2-提取月份信息进行统计分析.mp4
│ 3-3-房价随星期变化的可视化展示.mp4
│ 4-4-房屋信息指标分析.mp4
│ 5-5-提取房屋常见设施.mp4
│ 6-6-房屋规格热度图分析.mp4
│ 7-7-预处理与建模准备.mp4
│ 8-8-随机森林与LightGBM.mp4
│
├─6-人工智能-必备数学课程（选修部分）
│├─1-1.高等数学基础
││ 1-0-课程简介.mp4
││ 2-1-函数.mp4
││ 3-2-极限.mp4
││ 4-3-无穷小与无穷大.mp4
││ 5-4-连续性与导数.mp4
││ 6-5-偏导数.mp4
││ 7-6-方向导数.mp4
││ 8-7-梯度.mp4
││
│├─10-10.熵与激活函数
││ 1-1-熵的概念.mp4
││ 2-2-熵的大小意味着什么.mp4
││ 3-3-激活函数.mp4
││ 4-4-激活函数的问题.mp4
││
│├─11-11.回归分析
││ 1-1-回归分析概述.mp4
││ 10-10-高阶与分类变量实例.mp4
││ 11-11-案例：汽车价格预测任务概述.mp4
││ 12-12-案例：缺失值填充.mp4
││ 13-13-案例：特征相关性.mp4
││ 14-14-案例：预处理问题.mp4
││ 15-15-案例：回归求解.mp4
││ 2-2-回归方程定义.mp4
││ 3-3-误差项的定义.mp4
││ 4-4-最小二乘法推导与求解.mp4
││ 5-5-回归方程求解小例子.mp4
││ 6-6-回归直线拟合优度.mp4
││ 7-7-多元与曲线回归问题.mp4
││ 8-8-Python工具包介绍.mp4
││ 9-9-statsmodels回归分析.mp4
││
│├─12-12.假设检验
││ 1-1-假设检验基本思想.mp4
││ 10-10-Python假设检验实例.mp4
││ 11-11-Python卡方检验实例.mp4
││ 2-2-左右侧检验与双侧检验.mp4
││ 3-3-Z检验基本原理.mp4
││ 4-4-Z检验实例.mp4
││ 5-5-T检验基本原理.mp4
││ 6-6-T检验实例.mp4
││ 7-7-T检验应用条件.mp4
││ 8-8-卡方检验.mp4
││ 9-9-假设检验中的两类错误.mp4
││
│├─13-13.相关分析
││ 1-1-相关分析概述.mp4
││ 2-2-皮尔森相关系数.mp4
││ 3-3-计算与检验.mp4
││ 4-4-斯皮尔曼等级相关.mp4
││ 5-5-肯德尔系数.mp4
││ 6-6-质量相关分析.mp4
││ 7-7-偏相关与复相关.mp4
││
│├─14-14.方差分析
││ 1-1-方差分析概述.mp4
││ 2-2-方差的比较.mp4
││ 3-3-方差分析计算方法.mp4
││ 4-4-方差分析中的多重比较.mp4
││ 5-5-多因素方差分析.mp4
││ 6-6-Python方差分析实例.mp4
││
│├─15-15.聚类分析
││ 1-1-层次聚类概述.mp4
││ 10-6-1-多种聚类算法概述.mp4
││ 11-6-2-聚类案例实战.mp4
││ 2-2-层次聚类流程.mp4
││ 3-3-层次聚类实例.mp4
││ 4-4-1-KMEANS算法概述.mp4
││ 5-4-2-KMEANS工作流程.mp4
││ 6-4-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
││ 7-5-1-DBSCAN聚类算法.mp4
││ 8-5-2-DBSCAN工作流程.mp4
││ 9-5-3-DBSCAN可视化展示.mp4
││
│├─16-16.贝叶斯分析
││ 1-1-贝叶斯分析概述.mp4
││ 10-10-MCMC概述.mp4
││ 11-11-PYMC3概述.mp4
││ 12-12-模型诊断.mp4
││ 13-13-模型决策.mp4
││ 2-2-概率的解释.mp4
││ 3-3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp4
││ 4-4-贝叶斯算法概述.mp4
││ 5-5-贝叶斯推导实例.mp4
││ 6-6-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
││ 7-7-垃圾邮件过滤实例.mp4
││ 8-8-贝叶斯解释.mp4
││ 9-9-经典求解思路.mp4
││
│├─2-2.微积分
││ 1-1-微积分基本想法.mp4
││ 2-2-微积分的解释.mp4
││ 3-3-定积分.mp4
││ 4-4-定积分性质.mp4
││ 5-5-牛顿-莱布尼茨公式.mp4
││
│├─3-3.泰勒公式与拉格朗日
││ 1-1-泰勒公式出发点.mp4
││ 2-2-一点一世界.mp4
││ 3-3-阶数的作用.mp4
││ 4-4-阶乘的作用.mp4
││ 5-5-拉格朗日乘子法.mp4
││ 6-6-求解拉格朗日乘子法.mp4
││
│├─4-4.线性代数基础
││ 1-1-行列式概述.mp4
││ 2-2-矩阵与数据的关系.mp4
││ 3-3-矩阵基本操作.mp4
││ 4-4-矩阵的几种变换.mp4
││ 5-5-矩阵的秩.mp4
││ 6-6-内积与正交.mp4
││
│├─5-5.特征值与矩阵分解
││ 1-1-特征值与特征向量.mp4
││ 2-2-特征空间与应用.mp4
││ 3-1-SVD要解决的问题.mp4
││ 4-4-特征值分解.mp4
││ 5-5-SVD矩阵分解.mp4
││
│├─6-6.随机变量
││ 1-1-离散型随机变量.mp4
││ 2-2-连续型随机变量.mp4
││ 3-3-简单随机抽样.mp4
││ 4-4-似然函数.mp4
││ 5-5-极大似然估计.mp4
││
│├─7-7.概率论基础
││ 1-1-概率与频率.mp4
││ 10-10-期望求解.mp4
││ 11-11-马尔科夫不等式.mp4
││ 12-12-切比雪夫不等式.mp4
││ 13-13-后验概率估计.mp4
││ 14-14-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
││ 15-15-垃圾邮件过滤实例.mp4
││ 2-2-古典概型.mp4
││ 3-3-条件概率.mp4
││ 4-4-条件概率小例子.mp4
││ 5-5-独立性.mp4
││ 6-6-二维离散型随机变量.mp4
││ 7-7-二维连续型随机变量.mp4
││ 8-8-边缘分布.mp4
││ 9-9-期望.mp4
││
│├─8-8.数据科学你得知道的几种分布
││ 1-1-正态分布.mp4
││ 2-2-二项式分布.mp4
││ 3-3-泊松分布.mp4
││ 4-4-均匀分布.mp4
││ 5-5-卡方分布.mp4
││ 6-6-beta分布.mp4
││
│└─9-9.核函数变换
│ 1-1-核函数的目的.mp4
│ 2-2-线性核函数.mp4
│ 3-3-多项式核函数.mp4
│ 4-4-核函数实例.mp4
│ 5-5-高斯核函数.mp4
│ 6-6-参数的影响.mp4
│
├─7-往期直播课程回放
│├─2-NumPy高效数据处理：让数据操作快人一步
││ 1-NumPy高效数据处理：让数据操作快人一步.mp4
││
│├─3-数据可视化实战：用Python绘制专业图表
││ 1-数据可视化实战：用Python绘制专业图表.mp4
││
│├─4-机器学习基础：从零构建你的“机器学习框架”
││ 1-机器学习基础：从零构建你的“机器学习框架”.mp4
││
│├─5-集成学习：从单一模型到“超级模型”的进化之路
││ 1-集成学习：从单一模型到“超级模型”的进化之路.mp4
││
│└─6-集成学习实战：使用集成学习解决各行业问题
│ 1-集成学习实战：使用集成学习解决各行业问题.mp4
│
└─资料
├─资料
│├─第一章 第一模块：Python快速入门
││└─Python基础
││ pycharm-2025.2.3.exe
││ python-3.14.0-amd64.exe
││ Python基础代码.zip
││ Python环境配置教程.docx
││ Python：从入门到核心.ipynb
││
│├─第三章 第三模块：人工智能-必备数学课程
│││SVD.pdf
│││似然函数.pdf
│││后验概率估计.pdf
│││微积分.pdf
│││拉格朗日乘子法.pdf
│││核函数.pdf
│││梯度.pdf
│││概率分布与概率密度.pdf
│││概率论.pdf
│││泰勒公式.pdf
│││激活函数.pdf
│││熵.pdf
│││特征值与特征向量.pdf
│││矩阵.pdf
│││聚类算法-实验.zip
│││聚类算法.pdf
│││高等数学.pdf
│││
││└─统计分析
││ 统计分析-数据代码.zip
││
│├─第三章机器学习基础知识
││├─机器学习概述
│││ 什么是机器学习？ .ipynb
│││ 机器学习开发流程.ipynb
│││ 机器学习（人工智能概述）.ipynb
│││
││├─机器学习算法讲解
│││ data.csv
│││ K-means聚类算法.ipynb
│││ K-近邻算法.ipynb
│││ 专家系统.ipynb
│││ 决策树算法原理与银行贷款分类实战.ipynb
│││ 基于随机森林的鸢尾花分类预测.ipynb
│││ 随机森林算法原理.ipynb
│││
││├─模型优化
│││ 模型保存和加载.ipynb
│││ 模型选择与调优.ipynb
│││
││└─特征工程
││ dating.txt
││ 数据集.ipynb
││ 特征工程介绍.ipynb
││ 特征降维.ipynb
││
│├─第二章 第二模块：Python数据科学必备工具包实战
││├─Matplotlib
│││ Matplotlib绘图.zip
│││
││├─Numpy
│││ numpy代码.zip
│││
││├─pandas
│││ 1_Pandas(1)(1).zip
│││
││└─Seaborn
││ 4-REG.ipynb
││ 5-category.ipynb
││ 6-FacetGrid.ipynb
││ 7-Heatmap.ipynb
││ f1.png
││ iris.data
││ Seaborn-1Style.ipynb
││ Seaborn-2Color.ipynb
││ Seaborn-3Var.ipynb
││ Untitled.ipynb
││
│├─第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用
││├─1-线性回归原理推导
│││ 2-回归算法.pdf
│││
││├─10-聚类算法实验分析
││││聚类算法-实验.zip
││││
│││└─mldata
│││ mnist-original.mat
│││
││├─11-决策树原理
│││ 3-决策树与集成算法.pdf
│││
││├─12-决策树代码实现
│││ 决策树-代码实现.zip
│││
││├─13-决策树实验分析
│││ 决策树算法-实验.zip
│││
││├─14-集成算法原理
│││ 3-决策树与集成算法.pdf
│││
││├─15-集成算法实验分析
││││随机森林与集成算法-实验.zip
││││
│││└─mldata
│││ mnist-original.mat
│││
││├─16-支持向量机原理推导
│││ 6-支持向量机.pdf
│││
││├─17-支持向量机实验分析
│││ 支持向量机-实验.zip
│││
││├─18-神经网络算法原理
│││ 神经网络-单独.pdf
│││
││├─19-神经网络代码实现
│││ 神经网络-代码实现.zip
│││
││├─2-线性回归代码实现
│││ 线性回归-代码实现.zip
│││
││├─20-贝叶斯算法原理
│││ 5-贝叶斯算法.pdf
│││
││├─21-贝叶斯代码实现
│││ 贝叶斯-代码实现.zip
│││
││├─22-关联规则实战分析
│││ 第一章：Python实战关联规则.zip
│││
││├─23-关联规则代码实现
│││ Apriori-代码实现.zip
│││
││├─24-代码实现word2vec词向量模型
│││└─18.Tensorflow自己打造word2vec
│││ └─word2vec
│││ word2vec.zip
│││
││├─24-词向量word2vec通俗解读
│││ NLP核心模型-word2vec.zip
│││
││├─25-推荐系统原理
│││ 7-推荐系统.pdf
│││
││├─26-打造音乐推荐系统
│││ Python实现音乐推荐系统.zip
│││
││├─27.28-主成分分析与线性判别分析
│││ 9-LDA与PCA算法.pdf
│││ 降维算法.zip
│││
││├─29-主成分分析降维算法解读
│││ 降维算法.zip
│││
││├─3-模型评估方法
││││模型评估方法.ipynb
││││
│││└─img
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│││
││├─30-隐马尔科夫模型
│││ HMM.pdf
│││
││├─31-HMM应用实例
││││data2.csv
││││hmm实践.ipynb
││││时间序列.ipynb
││││
│││└─HMM
│││ │data.py
│││ │get_hmm_param.py
│││ │hmm_start.py
│││ │
│││ └─__pycache__
│││ data.cpython-36.pyc
│││ get_hmm_param.cpython-36.pyc
│││
││├─4-线性回归实验分析
│││ 线性回归-实验.zip
│││
││├─5-逻辑回归实验分析
│││ 逻辑回归-实验.zip
│││
││├─6-逻辑回归代码实现
│││ 逻辑回归-代码实现.zip
│││
││├─8-Kmeans代码实现
│││ Kmeans-代码实现.zip
│││
││├─8-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
│││ 4-聚类算法.pdf
│││
││└─mldata
││ mnist-original.mat
││
│└─第四章综合实训项目与模型优化
│ │京东购买意向预测.zip
│ │数据分析与机器学习模板.zip
│ │第二章：爱彼迎数据集分析与建模.zip
│ │第十章：数据特征预处理.zip
│ │
│ ├─3-模型评估方法
│ ││模型评估方法.ipynb
│ ││
│ │└─img
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│ └─第十六章：基于随机森林的气温预测
│ 随机森林.zip
│
└─选修
├─第一十章 选修：Python数据分析案例实战
│ Matplotlib绘图.zip
│ 商品可视化展示与文本处理.zip
│ 商品订单数据集分析.zip
│ 多变量分析.zip
│ 散点图绘制技巧.zip
│ 数据分析与机器学习模板.zip
│ 数据降维.zip
│ 电影推荐.zip
│ 纽约出租车运行情况分析.zip
│ 贷款数据分析.zip
│
└─选修2：人工智能-必备数学课程
└─课件、源码
SVD.pdf
似然函数.pdf
后验概率估计.pdf
微积分.pdf
拉格朗日乘子法.pdf
核函数.pdf
梯度.pdf
概率分布与概率密度.pdf
概率论.pdf
泰勒公式.pdf
激活函数.pdf
熵.pdf
特征值与特征向量.pdf
矩阵.pdf
统计分析-数据代码.zip
高等数学.pdf
**** Hidden Message *****https://api.kt6.cc/qrcode.php?url=https://pan.baidu.com/s/1tYF1aeh6qjn8sfnzJYWbdQ?pwd=d87ghttps://api.kt6.cc/qrcode.php?url=https://pan.quark.cn/s/b7974939c99b
啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 好好学习，打倒美帝！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 么有分，谁能送我点积分啊::>_<:: 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 啥也不说了，感谢楼主分享哇！ 正需要，支持楼主大人了！ 谢谢分享 啥也不说了，感谢楼主分享哇！