机器学习工程师课程
资源名称：机器学习工程师课程
资源目录：
机器学习工程师课程
├──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
├──3.02-02-梯度下降法..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
├──7.02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.mp4
├──8.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降.mp4
├──9.02-08-几种常见的模型评价指标.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
├──17.02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet.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
├──21.03-02-逻辑回归求解.mp4
├──22.03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.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
├──26.03-06-逻辑回归实现多分类方法.mp4
├──27.03-07-使用Sklearn实现逻辑回归.mp4
├──28.03-08-案例：鸢尾花分类.mp4
├──29.03-09-案例：手写数字识别.mp4
├──30.04-01-决策树简介、熵.mp4
├──31.04-02-条件熵及计算举例.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
├──34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征).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
├──41.04-09-多变量决策树.mp4
├──42.04-10-Sklearn实现决策树.mp4
├──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
├──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
├──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
├──46.05-01-贝叶斯决策简介.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.mp4
├──52.05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.mp4
├──53.05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯.mp4
├──54.05-08-案例：垃圾邮件识别(1.实现原理).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.mp4
├──63.06-08-线性支持向量机的目标函数.mp4
├──64.06-09-线性支持向量机目标函数优化.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
├──67.06-12-SMO算法推导结果.mp4
├──68.06-13-1SVM代码实现之简易版(上).mp4
├──69.06-13-1SVM代码实现之简易版(下).mp4
├──70.06-13-2SVM代码实现之改进版.mp4
├──71.06-13-3SVM代码实现之引进核函数版.mp4
├──72.06-14-SMO算法推导过程1.mp4
├──73.06-14-SMO算法推导过程2.mp4
├──74.06-14-SMO算法推导过程3.mp4
├──75.06-14-SMO算法推导过程4.mp4
├──76.06-15-SVM总结.mp4
├──77.06-16-Sklearn实现SVM1.mp4
├──78.06-16-Sklearn实现SVM2-3，输出常用属性值，使用高斯核.mp4
├──79.06-16-Sklearn实现SVM4，调参.mp4
├──80.06-17-案例：使用SVM完成人脸识别.mp4
├──81.07-01-K-means基本原理及推导.mp4
├──82.07-02-K-means中距离计算方法.mp4
├──83.07-03-K-means代码实现(1原生代码实现).mp4
├──84.07-03-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).mp4
├──85.07-04-层次聚类原理及距离计算.mp4
├──86.07-05-层次聚类举例.mp4
├──87.07-06-Sklearn实现层次聚类.mp4
├──88.07-07-密度聚类.mp4
├──89.07-08-Sklearn实现密度聚类.mp4
├──90.07-09-高斯混合模型介绍.mp4
├──91.07-10-高斯混合模型参数估计.mp4
├──92.07-11-1高斯混合模型原生代码实现.mp4
├──93.07-11-2Sklearn实现高斯混合模型.mp4
├──94.07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析.mp4
├──95.08-01-主成分分析介绍.mp4
├──96.08-02-协方差矩阵的特征值分解算法.mp4
├──97.08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.mp4
├──98.08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法.mp4
├──99.08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.mp4
├──100.08-06-Sklearn实现PCA.mp4
├──101.08-07-案例：PCA实现照片压缩.mp4
├──102.09-01-集成学习介绍.mp4
├──103.09-02-Voting能够提高准确度的原因.mp4
├──104.09-03-Voting原理.mp4
├──105.09-04-Voting代码实现.mp4
├──106.09-05-Bagging与随机森林及其代码实现.mp4
├──107.09-06-Boosting.mp4
├──108.09-07-Adaboost举例.mp4
├──109.09-08-AdaBoost代码实现.mp4
├──110.09-09-GBDT之提升和提升树概念.mp4
├──111.09-10-GBDT梯度提升树.mp4
├──112.09-11-XGBoost介绍，目标函数，正则项.mp4
├──113.09-12-XGBoost求解.mp4
├──114.09-13-XGBoost树结构生成.mp4
├──115.09-14-XGBoost代码实现1.mp4
├──116.09-14-XGBoost代码实现2.mp4
├──117.09-15-Stacking.mp4
├──118.09-16-Stacking代码实现.mp4
├──119.10-01-01-数据说明.mp4
├──120.10-01-02探索性分析.mp4
├──121.10-01-03数据预处理与特征工程.mp4
├──122.10-01-04模型训练.mp4
├──123.10-02-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法.mp4
├──124.10-02-02采样之上采样.mp4
├──125.10-02-03采样之下采样.mp4
└──126.10-02-04建模与调参.mp4
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