【冒死上传】机器学习300集！最全最完整的机器学习教程从零基础开始学习！直接看时长！机器学习算法精讲及其案例应用！-人工智能/深度学习/机器学习
大家好，这期视频给大家分享机器学习算法合集，喜欢的同学们，多多支持~~
视频选集
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【B站强推】最全机器学习300集！机器学习算法精讲及其案例应用，直接看时长！最全最完整的机器学习教程从零基础开始学习！
03:30
0-课程简介
06:05
1-回归问题概述
07:12
2-误差项定义
09:42
3-独立同分布的意义
07:33
4-似然函数的作用
10:51
5-参数求解
11:12
6-梯度下降通俗解释
08:35
7参数更新方法
08:18
8-优化参数设置
08:52
1-线性回归整体模块概述
05:17
2-初始化步骤
07:12
3-实现梯度下降优化模块
10:11
4-损失与预测模块
11:42
5-数据与标签定义
10:01
6-训练线性回归模型
10:44
7-得到线性回归方程
06:59
8-整体流程debug解读
08:17
9-多特征回归模型
09:47
10-非线性回归
11:23
1-Sklearn工具包简介
04:57
2-数据集切分
07:16
3-交叉验证的作用
11:04
4-交叉验证实验分析
14:52
5-混淆矩阵
07:53
6-评估指标对比分析
12:14
7-阈值对结果的影响
08:28
8-ROC曲线
08:59
1-实验目标分析
08:10
2-参数直接求解方法
08:49
3-预处理对结果的影响
12:40
4-梯度下降模块
06:37
5-学习率对结果的影响
10:36
6-随机梯度下降得到的效果
13:16
7-MiniBatch方法
08:43
8-不同策略效果对比
08:37
9-多项式回归
11:17
10-模型复杂度
16:03
11-样本数量对结果的影响
15:57
12-正则化的作用
09:33
13-岭回归与lasso
19:30
14-实验总结
12:20
1-逻辑回归算法原理
08:25
2-化简与求解
09:10
1-多分类逻辑回归整体思路
07:36
2-训练模块功能
09:57
3-完成预测模块
06:49
4-优化目标定义
09:32
5-迭代优化参数
07:49
6-梯度计算
09:54
7-得出最终结果
10:41
8-鸢尾花数据集多分类任务
06:56
9-训练多分类模型
10:08
10-准备测试数据
09:03
11-决策边界绘制
09:22
12-非线性决策边界
05:40
1-逻辑回归实验概述
09:18
2-概率结果随特征数值的变化
07:58
3-可视化展示
10:21
4-坐标棋盘制作
10:36
5-分类决策边界展示分析
13:37
6-多分类-softmax
13:09
1-KMEANS算法概述
11:34
2-KMEANS工作流程
09:43
3-KMEANS迭代可视化展示
08:21
4-DBSCAN聚类算法
11:04
5-DBSCAN工作流程
15:04
6-DBSCAN可视化展示
08:53
Kmeans算法模块概述
03:50
2-计算得到簇中心点
08:24
3-样本点归属划分
07:22
4-算法迭代更新
07:20
5-鸢尾花数据集聚类任务
08:59
6-聚类效果展示
11:31
1-Kmenas算法常用操作
09:22
2-聚类结果展示
04:46
3-建模流程解读
10:46
4-不稳定结果
04:15
5-评估指标-Inertia
07:25
6-如何找到合适的K值
06:56
7-轮廓系数的作用
09:16
8-Kmenas算法存在的问题
07:20
9-应用实例-图像分割
13:46
10-半监督学习
12:24
11-DBSCAN算法
08:12
1-决策树算法概述
08:30
2-熵的作用
06:40
3-信息增益原理
08:42
4-决策树构造实例
07:41
5-信息增益率与gini系数
06:08
6-预剪枝方法
08:03
7-后剪枝方法
06:55
8-回归问题解决
05:55
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