【技术课程分享】编程实战AI算法与编程，瞿炜B站课程

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　 ├─ 05-8线性逻辑回归代码实现.mp4 - 28.5M
　 ├─ 06-8模型误差.mp4 - 42.8M
　 ├─ 06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 - 23.9M
　 ├─ 07-1本章总览.mp4 - 14.4M
　 ├─ 04-8KNN回归任务代码实现.mp4 - 29.5M
　 ├─ 04-9KNN优缺点和适用条件.mp4 - 20.9M
　 ├─ 11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 - 24.9M
　 ├─ 04-6超参数.mp4 - 30.3M
　 ├─ 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 - 18.7M
　 ├─ 03-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 - 16.8M
　 ├─ 06-3梯度下降.mp4 - 35.7M
　 ├─ 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 - 19.8M
　 ├─ 05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 - 18M
　 ├─ 07-2决策树核心思想和原理.mp4 - 22.7M
　 ├─ 04-1本章总览.mp4 - 12.1M
　 ├─ 01-2初识机器学习.mp4 - 36.9M
　 ├─ 10-3朴素贝叶斯分类.mp4 - 20.3M
　 ├─ 03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 - 15.5M
　 ├─ 04-7特征归一化.mp4 - 27.8M
　 ├─ 06-13评价指标：ROC曲线.mp4 - 33.8M
　 ├─ 03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 - 16M
　 ├─ 11-7结合策略：Stacking方法.mp4 - 13.3M
　 ├─ 03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 - 15M
　 ├─ 06-5过拟合与欠拟合.mp4 - 25.1M
　 ├─ 03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 - 9.2M
　 ├─ 03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 - 23.7M
　 ├─ 05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 - 29.1M
　 ├─ 06-6学习曲线.mp4 - 26.7M
　 ├─ 05-1本章总览.mp4 - 14.5M
　 ├─ 02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 - 29.3M
　 ├─ 07-5基尼系数.mp4 - 19.6M
　 ├─ 04-2KNN算法核心思想和原理.mp4 - 39.4M
　 ├─ 07-4决策树分类任务代码实现.mp4 - 38.7M
　 ├─ 05-6多项式回归代码实现.mp4 - 19.7M
　 ├─ 12-1本章总览.mp4 - 9.9M
　 ├─ 14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 - 11.6M
　 ├─ 15-1本章总览.mp4 - 8.5M
　 ├─ 09-7SVM核函数.mp4 - 21.9M
　 ├─ 12-5聚类评估代码实现.mp4 - 20.3M
　 ├─ 15-5如何深入研究机器学习.mp4 - 11.5M
　 ├─ 13-2PCA核心思想和原理.mp4 - 25.4M
　 ├─ 04-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 - 31.7M
　 ├─ 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 - 23M
　 ├─ 10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 - 27.2M
　 ├─ 11-6串行策略：Boosting.mp4 - 27.4M
　 ├─ 10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 - 32M
　 ├─ 09-10SVM优缺点和适用条件.mp4 - 11.3M
　 ├─ 10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 - 23.6M
　 ├─ 15-4交易反欺诈代码实现.mp4 - 35.9M
　 └─ 02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 - 35.1M