- 课程简介
- 06:04 免费课程简介
- 第一章 线性回归原理推导
- 07:11 免费1-回归问题概述
- 09:41 免费2-误差项定义
- 07:32 免费3-独立同分布的意义
- 10:50 免费4-似然函数的作用
- 11:11 免费5-参数求解
- 08:34
免费6-梯度下降通俗解释 - 第二章 模型评估方法
- 04:56 免费1-Sklearn工具包简介
- 07:15 免费2-数据集切分
- 11:03 免费3-交叉验证的作用
- 14:51 免费4-交叉验证实验分析
- 07:52 免费5-混淆矩阵
- 12:13 免费6-评估指标对比分析
- 08:26 免费7-阈值对结果的影响
- 08:58 免费8-ROC曲线
- 第三章 逻辑回归原理推导
- 08:24 免费1-逻辑回归算法原理
- 09:09 免费2-化简与求解
- 第四章 聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
- 11:33 免费1-KMEANS算法概述
- 第五章 决策树原理
- 第六章 集成算法原理
- 第七章 支持向量机原理推导
- 第八章 神经网络算法原理
- 第九章 贝叶斯算法原理
- 第十章 关联规则实战分析
- 第十一章 词向量word2vec通俗解读