咕泡学院-机器学习入门训练营【12.9GB】

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【课程目录】

├─1-直播回放（加密暂无）
├─2-python编程基础
│  │  7-20.exe
│  │  
│  ├─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
│  │      
│  ├─2-anaconda环境安装和搭建
│  │      1-anaconda环境安装和搭建.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
│         
├─3-机器学习基础知识
│  │  2-4.exe
│  │  
│  └─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
│         
├─4-机器学习基础理论与算法
│      4-机器学习基础理论与算法.exe
│      
├─5-综合实训项目与模型优化
│      5-综合实训项目与模型优化.exe
│      
├─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
│  │      11-11.回归分析说明.zip
│  │      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
│  │      12-12.假设检验文档.zip
│  │      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
│  │      3-3.泰勒公式与拉格朗日文档.zip
│  │      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
    │      4-机器学习基础：从零构建你的“机器学习框架”资料.zip
    │      
    ├─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

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