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湖北杨*[152****6195]
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湖南周*[159****5589]
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北京周*[139****9555]
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海南周*[135****9947]
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青海郑*[137****5037]
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云南符*[152****2095]
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青海赵*[158****7309]
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云南王*[159****3282]
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宁夏谢*[135****9249]
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黑龙江钟*[189****6960]
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云南赵*[132****3552]
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广东仲*[139****8952]
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湖北黄*[136****7061]
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浙江郑*[135****3232]
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江西孙*[158****4964]
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广东仲*[152****8865]
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河北杨*[189****6193]
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吉林仲*[136****4053]
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四川孙*[137****7895]
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江西仲*[137****5330]
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上海黄*[132****5936]
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福建钟*[188****7405]
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江苏李*[188****6262]
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海南刘*[135****9482]
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云南王*[133****2088]
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浙江赵*[137****6801]
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上海钱*[132****7583]
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山东王*[133****1117]
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浙江李*[138****5491]
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上海钱*[158****7657]
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江苏仲*[159****6006]
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湖南赵*[136****1115]
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辽宁方*[158****7563]
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四川王*[136****8914]
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广东吴*[135****9007]
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广东谢*[135****4496]
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广西符*[132****7447]
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宁夏仲*[139****8055]
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北京谢*[189****7626]
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浙江钟*[132****1930]
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河北方*[138****1823]
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北京赵*[138****9737]
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云南杨*[188****7978]
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广东孙*[132****5023]
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河北朱*[135****5196]
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辽宁方*[136****5554]
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贵州陈*[137****7781]
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江西钟*[131****9590]
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本套课程来自国际高端IT培训网站,优达学城提供的:机器学习工程师系列课程。本套课程从浅至深了解与学习机器学习的原理与实现。课程授课方式为,硅谷老师授课,中英字幕。
学习本套课程需要具备:中级编程知识、中级统计学知识、中级微积分和线性代数知识。
26 周成为机器学习工程师,系统掌握监督学习、非监督学习、深度学习等技术。
课程官方地址:https://cn.udacity.com/courses/machine-learning-deep-learning
1-欢迎学习机器学习纳米学位工程师课程
1-欢迎学习机器学习工程师
1-欢迎来到机器学习课程.mp4
2-机器学习与传统编程的异同.mp4
3-机器学习无处不在
3-机器学习无处不在 答案.mp4
3-机器学习无处不在.mp4
4-学习项目介绍.mp4
说明.docx
2-从人工智能到机器学习
1-开始机器学习.mp4
2-人工智能简介.mp4
3-人工智能难题.mp4
4-人工智能问题的特点.mp4
5-人工智能和不确定性.mp4
6-有哪些人工智能的问题.png
6-有哪些人工智能问题? 答案.mp4
6-有哪些人工智能问题?.mp4
7-人工智能的实际运用
7-人工智能的实际运用:Watson 答案.mp4
7-人工智能的实际运用:Watson.mp4
8-什么是基于知识的人工智能?.mp4
9-基础知识:人工智能的四个学派.mp4
10-什么事基于知识的人工智能
10-什么是基于知识的人工智能? 答案.mp4
10-什么是基于知识的人工智能?2.mp4
11-人工智能的四个学派
11-人工智能的四个学派 答案.mp4
11-人工智能的四个学派.mp4
12-贝叶斯公式入门.mp4
12-贝叶斯规则.mp4
13-贝叶斯网络
13-贝叶斯网络 答案.mp4
13-贝叶斯网络.mp4
14-机器学习与数据科学.mp4
15-什么是数据科学家?.mp4
16-什么是数据科学家?II.mp4
17-数据科学家都做些什么?.mp4
18-Pi Chuan – 什么是数据科学?.mp4
19-数据科学家的基本技能.mp4
20-数据科学解决的问题.mp4
21-从人工智能到机器学习.mp4
22-简介 – 第 2 部分.mp4
22-简介.mp4
23-佐治亚理工学院机器学习课程.mp4
24-机器学习的定义.mp4
25-监督学习.mp4
25-强化学习.mp4
26-归纳法与演绎法.mp4
27-归纳法,演绎法与溯因法.mp4
28-非监督学习.mp4
29-机器学习的实际应用.mp4
30-Stanley Darpa 超级挑战赛.mp4
31-医疗保健现在的问题.mp4
32-认知计算:现代应用.mp4
33-简介.mp4
34-基本要素.mp4
35-分类法.mp4
36-监督学习
36-监督学习 答案.mp4
36-监督学习.mp4
37-垃圾邮件检测
37-垃圾邮件检测 答案.mp4
37-垃圾邮件检测.mp4
38-分类和回归
38-分类和回归 答案.mp4
38-分类和回归.mp4
39-线性回归
39-线性回归 答案.mp4
39-线性回归.mp4
40-更多线性回归.mp4
41-基础知识总结.mp4
3-探索性项目-泰坦尼克号幸存者分析
项目.docx
2-模型评估和验证
98-code
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139-code
studentCode.py
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1-模型评估和验证简介.mp4
2-模型评估 – 你将看到什么.mp4
3-模型评估 – 你将学到什么.mp4
4-构建完整的模型.png
5-模型评估 – 你将做什么.mp4
6-统计学回顾与支持库.png
7-先修要求.mp4
8-哪个专业?.mp4
8-哪个专业?答案.mp4
9-用一个数字描述数据.mp4
10-数据集的众数答案.mp4
10-选择哪个数字?.mp4
11-分布的众数.mp4
11-数据集的众数.mp4
12-众数 – 负偏斜分布 答案.mp4
12-众数 – 负偏斜分布.mp4
13-联系
13-众数 – 均匀分布.mp4
13-众数 – 均匀分布答案.mp4
14-不止一个众数? 练习.jpg
14-不止一个众数?.mp4
14-不止一个众数?答案.mp4
15-分类数据的众数 答案.mp4
15-分类数据的众数 练习.jpg
15-分类数据的众数.mp4
16-众数的更多信息!.mp4
16-众数的更多信息!答案.mp4
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17-找出均值 答案.mp4
17-找出均值 练习.jpg
17-找出均值.mp4
18-找出均值的步骤 答案.mp4
18-找出均值的步骤 练习.jpg
18-找出均值的步骤.mp4
19-迭代过程 答案.mp4
19-迭代过程 练习.jpg
19-迭代过程.mp4
20-有用的符号.mp4
21-均值的特性.jpg
21-均值的特性.mp4
21-均值的特性答案.mp4
22-含异常值的均值 答案.mp4
22-含异常值的均值 练习.jpg
22-含异常值的均值.mp4
23-可以期望多高的薪资? 答案.mp4
23-可以期望多高的薪资?.jpg
23-可以期望多高的薪资?.mp4
24-北卡莱罗纳大学.mp4
25-中位数的要求 答案.mp4
25-中位数的要求.jpg
25-中位数的要求.mp4
26-找出中位数.mp4
26-找出中位数答案.mp4
27-含异常值的中位数.mp4
27-含异常值的中位数答案.mp4
28-找出含异常值的中位数 答案.mp4
28-找出含异常值的中位数.mp4
29-中心测量值.mp4
30-对中心测量值排序 1 答案.mp4
30-对中心测量值排序 1.jpg
30-对中心测量值排序 1.mp4
31-对中心测量值排序 2答案.mp4
31对中心测量值排序 2.mp4
32-使用中心测量值来比较.mp4
33-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 均值 答案.mp4.mp4
33-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 均值.jpg
33-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 均值.mp4
34-优达学城员工的 Facebook 好友数 – 中位数.mp4
35-中位数位置公式
35-中位数位置公式.mp4
36
36-小结 – 中心测量值 答案.mp4
36-小结 – 中心测量值.mp4
37-真棒!.mp4
38
38-社交网络工作人员的薪酬 答案.mp4
38-社交网络工作人员的薪酬.mp4
39-你应该注册帐号吗?
39-你应该注册帐号吗?.mp4
40-有什么不同 答案.mp4
40-有什么不同?
40-有什么不同?.mp4
41
41-量化数据的分布形态 答案.mp4
41-量化数据的分布形态.mp4
42
42-值域是否改变? 答案.mp4
42-值域是否改变?.mp4
43-扎克伯格的薪酬:一个异常值
43-扎克伯格的薪酬:一个异常值 答案.mp4
43-扎克伯格的薪酬:一个异常值.mp4
44-砍掉尾巴.mp4
45
45-Q1 在哪里?.mp4
45-Q1 在哪里?答案.mp4
46
46-Q3 – Q1.mp4
47-IQR
47-IQR.mp4
48-IQR 答案.mp4
49
49-什么是异常值? 答案.mp4
49-什么是异常值?.mp4
50-定义异常值.mp4
50-匹配对应的箱线图
50匹配对应的箱线图 答案.mp4
50匹配对应的箱线图 答案.mp4.mp4
51-均值在 IQR 中吗?
51-均值在 IQR 中吗?.mp4
51-均值在 IQR 中吗?答案.mp4
52-IQR 的不足.mp4
53
53-衡量差异性的方法 答案.mp4
53-衡量差异性的方法.mp4
54-计算均值
54-计算均值 答案.mp4
54-计算均值.mp4
55
55-离均差 答案.mp4
55-离均差.mp4
56
56-平均偏差 答案.mp4
56-平均偏差.mp4
57
57-平均偏差的公式 答案.mp4
57-平均偏差的公式.mp4
58
58- 摆脱负值,开心起来.mp4
58-摆脱负值,开心起来 答案.mp4
59
59-绝对偏差 答案.mp4
59-绝对偏差.mp4
60
60-平均绝对偏差 答案.mp4
60-平均绝对偏差.mp4
61
61-平均绝对偏差的公式 答案.mp4
61-平均绝对偏差的公式.mp4
62
62-平方偏差 答案.mp4
62-平方偏差.mp4
63
63-平方和.mp4
64-平方和.mp4
65-平均平方偏差
65-平均平方偏差 .mp4
65-平均平方偏差 答案.mp4
66
66-用语言解释平均平方偏差.mp4
67
67-一维的数据 答案.mp4
67-一维的数据.mp4
68-标准偏差 SD.mp4
69-计算标准偏差 SD
69-计算标准偏差 SD 答案.mp4
69-计算标准偏差 SD.mp4
70
70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值 答案.mp4
70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值.mp4
71
71-用语言解释标准偏差 答案.mp4
71-用语言解释标准偏差.mp4
72
72-Sample_Social_Networkers_Salary_n=100_Lesson_4.xlsx
72-用电子表格计算 SD 值.mp4
73-用电子表格计算 SD 值 答案.mp4
74-SD 值的重要性.mp4
75
75-找到偏差对应的值 答案.mp4
75-找到偏差对应的值.mp4
76
76-所选样本的 SD 值 答案.mp4
76-所选样本的 SD 值.mp4
77
77-贝塞耳校正 答案.mp4
77-贝塞耳校正.mp4
78-澄清样本 SD 值的真正含义.mp4
79-举例:果冻豆.mp4
80-Numpy 和 Pandas 教程.png
81-Numpy.mp4
82-Numpy Playground.py.txt
83-Pandas.mp4
84-Pandas Playground – 系列.txt
85-Pandas Playground – 数据框.txt
86-创建新 DataFrame 答案.mp4
86-创建新 DataFrame.mp4
86-创建新 DataFrame.txt
87-数据框列.mp4
88-Pandas Playground – 索引数据框.txt
89-Pandas 向量化方法.mp4
90-平均铜牌数-答案.mp4
90-平均铜牌数.mp4
90-平均铜牌数.txt
91-平均金、银和铜牌数 答案.mp4
91-平均金、银和铜牌数.mp4
91-平均金、银和铜牌数.txt
92-矩阵乘法与 Numpy Dot.mp4
93-奥林匹克奖牌分数 答案.mp4
93-奥林匹克奖牌分数.mp4
93-奥林匹克奖牌数.txt
94-安装 scikit-learn.png
94-安装 scikit-learn.txt
95.png
96-sklearn 使用入门.mp4
97-高斯朴素贝叶斯示例.mp4
98-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案.mp4
98-有关地形数据的高斯 NB 部署.mp4
99-评估指标.mp4
100-选择合适的指标.txt
101-分类和回归.txt
102-分类指标与回归指标.txt
103-分类指标.txt
104-准确率.txt
105
105-准确率的缺陷 答案.mp4
105-准确率的缺陷.mp4
106-选择最合适的指标.mp4
107
107-混淆矩阵 打啊 .mp4
107-混淆矩阵.mp4
107-混淆矩阵练习 1 答案.mp4
108
108-混淆矩阵练习 1.mp4
108-混淆矩阵练习 2 答案.mp4
108-混淆矩阵练习 2.mp4
109
109-填充混淆矩阵 答案.mp4
109-填充混淆矩阵.mp4
110
110-混淆矩阵:误报 答案.mp4
110-混淆矩阵:误报.mp4
111
111-决策树混淆矩阵 答案.mp4
111-决策树混淆矩阵.mp4
112-精确率和召回率.mp4
113
113-鲍威尔精确率和召回率.mp4
113-鲍威尔精确率和召回率答案.mp4
114
114-布什精确率和召回率 答案.mp4
114-布什精确率和召回率.mp4
115
115-特征脸方法中的 True Positives 答案.mp4
115-特征脸方法中的 True Positives.mp4
116-
116-特征脸方法中的 False Positives 答案.mp4
116-特征脸方法中的 False Positives.mp4
117
117-特征脸方法中的 False Negatives 答案.mp4
117-特征脸方法中的 False Negatives-c.mp4
117-特征脸方法中的 False Negatives.mp4
118
118-答案.mp4
118-对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN.mp4
119
119-精确率公式 答案.mp4
119-精确率公式.mp4
120
120-召回率公式 答案.mp4
120-召回率公式.mp4
121-F1分数.txt
122-回归指标.txt
123-平均绝对误差.txt
124-均方误差.txt
125-回归分数函数.txt
126-误差原因.txt
127-偏差造成的误差.txt
128-Linear Learner, Quadratic Data.txt
129-方差造成的误差.txt
130-Noisy Data, Complex Model.txt
131-改进模型的有效性.txt
132-偏差、方差和特征数量
132-偏差、方差和特征数量 答案.mp4
132-偏差、方差和特征数量.mp4
133
133-偏差、方差和特征数量 2 答案.mp4
133-偏差、方差和特征数量 2.mp4
134-肉眼过拟合.mp4
135-数据类型 1 – 数值数据.mp4
136-数据类型 2 – 分类数据.mp4
137-数据类型 3 – 时间序列数据.mp4
138
138-数据类型 3 – 时间序列数据 答案.mp4
138-数据类型 3 – 时间序列数据.mp4
139-在 Sklearn 中训练测试分离.mp4
140
140-K 折交叉验证 答案.mp4
140-K 折交叉验证.mp4
141-Sklearn 中的 K 折 CV.mp4
142-针对 Sklearn 中的 K 折的实用建议.mp4
143-为调整参数而进行的交叉验证.mp4
144
144-Sklearn 中的 GridSearchCV – 练习.txt
144-Sklearn 中的 GridSearchCV.txt
145-总结.txt
146-维度灾难.mp4
147-维度灾难 2.mp4
148-学习曲线.txt
148-学习曲线2.txt
149-理想的学习曲线.txt
150-模型复杂度.txt
151-学习曲线与模型复杂度.txt
152-模型复杂度的实际使用.txt
153-摘要.txt
154-问题和报告结构.txt
154-项目.txt
3-监督学习-构建学生干预系统
1-项目描述
4-辅助材料
Bayesian Inference.pdf
Bayesian Learning.pdf
Gradient Descent.pdf
ID3 Algorithm for Decision Trees.pdf
Instance Based Learning.pdf
Intro to Boosting.pdf
Kernel_Methods_and_SVMs.pdf
Linear Regression Review.pdf
Neural Networks.pdf
P2- Building an Intervention System Videos.zip
1-项目描述.png
2-语言、库和成果 链接.txt
2-语言、库和成果.png
3-问题和报告结构.txt
4-构建学生干预系统.txt
2-监督学习简介
1-监督学习.mp4
2-你将看到和学到什么.mp4
3-Google 无人驾驶汽车中的机器学习.mp4
4-监督式学习 – 你将做什么.mp4
5-acerous 还是 non-acerous?
5-acerous 还是 non-acerous? 答案.mp4
5-acerous 还是 non-acerous?.mp4
6-监督分类示例
6-监督分类示例 答案.mp4
6-监督分类示例.mp4
7-特征和标签音乐示例.mp4
8-特征可视化
8-特征可视化 答案.mp4
8-特征可视化.mp4
9-肉眼分类
9-肉眼分类 答案.mp4
9-肉眼分类.mp4
3-决策树
10-分类与回归之间的区别.mp4
11-小测验
11-小测验 答案.mp4
11-小测验.mp4
12-分类学习 1.mp4
13-分类学习 2.mp4
14-分类学习 3.mp4
15-示例 1:约会.mp4
16-表示法.mp4
17-表示法 测验
17-表示法 测验 答案.mp4
17-表示法 测验.mp4
18-示例 2:20 个问题.mp4
19-决策树学习.mp4
20-最佳属性 测验
20-最佳属性 测验 答案.mp4
20-最佳属性 测验.mp4
21-决策树可表达性 AND.mp4
22-决策树可表达性 OR.mp4
23-决策树可表达性 XOR.mp4
24-决策树可表达性.mp4
25-决策树可表达性 测验
25-决策树可表达性 测验 2
25-决策树可表达性 测验 2 答案.mp4
25-决策树可表达性 测验 2.mp4
25-决策树可表达性 测验 答案.mp4
25-决策树可表达性 测验.mp4
26-ID3 偏差.mp4
26-ID3.mp4
27-决策树连续属性.mp4
27-决策树其他注意事项.mp4
28-决策树其他注意事项 练习
28-决策树其他注意事项 练习 答案网.mp4
28-决策树其他注意事项 练习.mp4
29-决策树其他注意事项 回归.mp4
30-决策树小结.mp4
4-更多决策树
7-决策树编码-code
classifyDT.py
studentMain.py
1-可线性分离的数据
1-可线性分离的数据 答案.mp4
1-可线性分离的数据.mp4
2-多元线性问题
2-多元线性问题 答案.mp4
2-多元线性问题.mp4
3-构建决策树-第一次分割
3-构建决策树-第一次分割.mp4
4-构建决策树&第二次分割
4-构建决策树&第二次分割.mp4
4-构建决策树-第二次分割 答案.mp4
4-构建决策树-第二次分割.mp4
5-第二次分割后的类标签
5-第二次分割后的类标签.mp4
6-构建决策树&第三次分割
6-构建决策树&第三次分割.mp4
7-决策树编码.mp4
7-决策树编码图.jpg
8-决策树编码 答案.mp4
9-决策树准确性 答案.mp4
9-决策树准确性.mp4
9-决策树准确性.py
10-决策树参数
10-决策树参数 答案.mp4
10-决策树参数.mp4
11-最小样本分割
11-最小样本分割 答案.mp4
11-最小样本分割.mp4
12-决策树准确性 答案.mp4
12-决策树准确性 练习.py
12-决策树准确性.mp4
13-数据杂质与熵.mp4
14-在分割中尽可能减少杂质
14-在分割中尽可能减少杂质 答案.mp4
14-在分割中尽可能减少杂质.mp4
15-熵公式.mp4
15-熵公式.txt
16-练习 熵计算(第 1 部分).docx
16-熵计算(第 1 部分)
16-熵计算(第 1 部分) 打哪.mp4
16-熵计算(第 1 部分).mp4
16-熵计算(第 2 部分)
16-熵计算(第 2 部分).mp4
16-熵计算(第 2 部分)答案.mp4
16-熵计算(第 3 部分)
16-熵计算(第 3 部分).mp4
16-熵计算(第 4 部分)
16-熵计算(第 4 部分) 答案.mp4
16-熵计算(第 4 部分).mp4
16-熵计算(第 5 部分)
16-熵计算(第 5 部分).mp4
16-熵计算(第 5 部分)答案.mp4
17-信息增益.mp4
17-信息增益计算 第五部分练习.txt
17-信息增益计算(第 1 部分)
17-信息增益计算(第 1 部分) 答案.mp4
17-信息增益计算(第 1 部分).mp4
17-信息增益计算(第 10 部分)
17-信息增益计算(第 10 部分).mp4
17-信息增益计算(第 2 部分)
17-信息增益计算(第 2 部分) 答案.mp4
17-信息增益计算(第 2 部分).mp4
17-信息增益计算(第 3 部分)
17-信息增益计算(第 3 部分) 答案.mp4
17-信息增益计算(第 3 部分).mp4
17-信息增益计算(第 4 部分)
17-信息增益计算(第 4 部分) 答案.mp4
17-信息增益计算(第 4 部分).mp4
17-信息增益计算(第 5 部分)
17-信息增益计算(第 5 部分) 答案.mp4
17-信息增益计算(第 5 部分).mp4
17-信息增益计算(第 6 部分)
17-信息增益计算(第 6 部分) 答案.mp4
17-信息增益计算(第 6 部分).mp4
17-信息增益计算(第 7 部分)
17-信息增益计算(第 7 部分) 答案.mp4
17-信息增益计算(第 7 部分).mp4
17-信息增益计算(第 8 部分)
17-信息增益计算(第 8 部分) 答案.mp4
17-信息增益计算(第 8 部分).mp4
17-信息增益计算(第 9 部分)
17-信息增益计算(第 9 部分) 答案.mp4
17-信息增益计算(第 9 部分).mp4
18-调整标准参数.mp4
19-偏差-方差困境.mp4
20-DT 的优缺点.mp4
5-回归和分类
1-什么是回归?
1-什么是回归? 答案.mp4
1-什么是回归?.mp4
2-回归与函数逼近.mp4
3-线性回归.mp4
4-找到最佳拟合
4-找到最佳拟合.mp4
5-多项式的阶.mp4
6-选择成都-练习.txt
6-选择程度
6-选择程度 答案.mp4
6-选择程度.mp4
7-多项式回归.mp4
8-错误
8-错误 答案.mp4
8-错误-练习.txt
8-错误.mp4
9-交叉验证.mp4
10-波士顿房价示例回顾.mp4
11-其他输入空间.mp4
12-结论.mp4
6-回归
18-code
studentMain.py
studentRegression.py
21-练习提取信息
ages_net_worths.py
regressionQuiz.py
1-连续输出
1-连续输出 答案.mp4
1-连续输出.mp4
2-连续
2-连续 答案.mp4
2-连续.mp4
3-年龄:连续还是离散?
3-年龄:连续还是离散? 答案.mp4
3-年龄:连续还是离散?.mp4
4-天气:连续还是离散?
4-天气:连续还是离散? 答案.mp4
4-天气:连续还是离散?.mp4
5-电子邮件作者:连续还是离散?
5-电子邮件作者:连续还是离散? 答案.mp4
5-电子邮件作者:连续还是离散?.mp4
6-电话号码:连续还是离散?
6-电话号码:连续还是离散? 答案.mp4
6-电话号码:连续还是离散?.mp4
7-收入:连续还是离散?
7-收入:连续还是离散? 答案.mp4
7-收入:连续还是离散?.mp4
8-连续特征
8-连续特征 答案.mp4
8-连续特征.mp4
9-具有连续输出的监督学习
9-具有连续输出的监督学习 答案.mp4
9-具有连续输出的监督学习.mp4
10-回归线性方程
10-回归线性方程.mp4
11-斜率和截距.mp4
12-斜率
12-斜率 答案.mp4
12-斜率.mp4
13-截距
13-截距 答案.mp4
13-截距.mp4
14-使用回归的预测
14-使用回归的预测 答案.mp4
14-使用回归的预测.mp4
15-添加截距
15-添加截距 答案.mp4
15-添加截距.mp4
16-移交给 Katie.mp4
17-编码.mp4
18-sklearn 中的年龄净值回归.mp4
18-sklern中的年两&净值回归 答案.mp4
19-通过 sklearn 提取信息.mp4
20-通过 sklearn 提取分数数据.mp4
22-线性回归误差.mp4
23-误差
23-误差 答案.mp4
23-误差.mp4
24-24-误差和拟合质量 .mp4.mp4
24-误差和拟合质量
24-误差和拟合质量 答案.mp4
25-最小化误差平方和.mp4
26-最最小化误差平方和的算法.mp4
27-为何最小化 SSE
27-为何最小化 SSE 答案.mp4
27-为何最小化 SSE.mp4
28-最小化绝对误差的问题.mp4
29-肉眼评估回归
29-肉眼评估回归 答案.mp4
29-肉眼评估回归.mp4
30-SSE 的问题
30-SSE 的问题 答案.mp4
30-SSE 的问题.mp4
31-回归的 R 平方指标.mp4
32-SKlearn 中的 R 平方.mp4
33-可视化回归.mp4
34-34-什么数据适用于线性回归.mp4
34-什么数据适用于线性回归
34-什么数据适用于线性回归 答案.mp4
35-比较分类与回归.mp4
36-多元回归
36-多元回归 2
36-多元回归 2 答案.mp4
36-多元回归 2.mp4
36-多元回归 答案.mp4
36-多元回归.mp4
7-更多回归
1-简介.mp4
2-参数回归.mp4
3-K 最近邻.mp4
4-如何预测
4-如何预测 答案.mp4
4-如何预测.mp4
5-内核回归.mp4
6-参数与非参数
6-参数与非参数 答案.mp4
6-参数与非参数.mp4
8-神经网络
1-神经网络.mp4
2-人工神经网络
2-人工神经网络 答案.mp4
2-人工神经网络.mp4
3-感知器单元有多强大.mp4
4-感知器单元有多强大 NOT 测验
4-感知器单元有多强大 NOT 测验 答案.mp4
4-感知器单元有多强大 NOT 测验.mp4
4-感知器单元有多强大 OR 测验
4-感知器单元有多强大 OR 测验 答案.mp4
4-感知器单元有多强大 OR 测验.mp4
4-感知器单元有多强大 测验
4-感知器单元有多强大 测验 答案.mp4
4-感知器单元有多强大 测验.mp4
5-作为感知器网络的 XOR
5-作为感知器网络的 XOR 答案.mp4
5-作为感知器网络的 XOR.mp4
6-感知器训练.mp4
7-梯度下降.mp4
8-学习规则比较.mp4
9-学习规则比较 测验
9-学习规则比较 测验 答案.mp4
9-学习规则比较 测验.mp4
10-Sigmoid.mp4
11-神经网络草图.mp4
12-优化权重.mp4
13-限制偏差.mp4
14-喜好偏差.mp4
15-小结.mp4
9-神经网络迷你项目
1-创建感知.py
2-阀值调解
2-练习.txt
3-在哪儿训练感知
3-在哪儿训练感知.txt
4-感知 v.s. 回归
4-感知vs. 回归.txt
5-感知输入
5-感知输入.txt
6-神经网络输出
6-神经网络输出.txt
7-感知更新规则.py
8-多层网络示例
8-多层网络示例.txt
9-线性表征能力
9-线性表征能力.txt
10-创建 XOR 网络.py
11-离散测验
11-练习.txt
12-连续性.txt
13-激活函数沙盒.py
14-激活函数 测验
14-激活函数沙盒.txt
15-感知 v.s. Sigmoid
15-感知 v.s.Sigmoid.txt
16-Sigmoid 学习
16-Sigmoid.txt
17-梯度下降问题
17-梯度下降问题.txt
18-Sigmoid练习.py
10-内核方法和SVM
11-SVM
1-欢迎学习 SVM.mp4
2-分隔线
2-分隔线 答案.mp4
2-分隔线.mp4
3-选择分隔线
3-选择分隔线.mp4
4-好的分隔线有何特点
4-好的分隔线有何特点 答案.mp4
4-好的分隔线有何特点.mp4
5-间隔练习
5-间隔练习.mp4
6-SVMs 和棘手的数据分布
6-SVMs 和棘手的数据分布 答案.mp4
6-SVMs 和棘手的数据分布.mp4
7-SVM 对异常值的响应
7-SVM 对异常值的响应.mp4
8-SVM 异常值练习
8-SVM 异常值练习 答案.mp4
8-SVM 异常值练习.mp4
9-移交给 Katie.mp4
10-SKlearn 中的 SVM.mp4
11-SVM 决策边界.mp4
12-SVM 编码 答案.mp4
12-SVM 编码.mp4
12-SVM编码.py
13-非线性 SVM.mp4
14-非线性数据
14-非线性数据 答案.mp4
14-非线性数据.mp4
15-新特征
15-新特征.mp4
16- 与新特征分隔 答案.mp4
16-可视化新特征.mp4
16-与新特征分隔
16-与新特征分隔.mp4
17-练习创建新特征
17-练习创建新特征 答案.mp4
17-练习创建新特征.mp4
18-核技巧.mp4
19-尝试选择各种核
19-尝试选择各种核 答案.mp4
19-尝试选择各种核.mp4
20-核和伽玛
20-核和伽玛 答案.mp4
20-核和伽玛.mp4
21-SVM C 参数
21-SVM C 参数 答案.mp4
21-SVM C 参数.mp4
22-过拟合
22-过拟合 答案.mp4
22-过拟合.mp4
23-SVM 的优缺点.mp4
12-基于实例的学习
1-基于实例的学习(以前).mp4
2-基于实例的学习(现在).mp4
3-房价 2.mp4
3-房价.mp4
4-K NN.mp4
5-您是否不会计算我的近邻
5-您是否不会计算我的近邻 答案.mp4
5-您是否不会计算我的近邻.mp4
6-域 K NNowledge
6-域 K NNowledge 答案.mp4
6-域 K NNowledge.mp4
7-K NN 偏差.mp4
8-维度灾难 2.mp4
8-维度灾难.mp4
9-另一些东西.mp4
10-我们学到了什么.mp4
13-朴素贝叶斯
12-code
练习.txt
class_vis.py
ClassifyNB.py
prep_terrain_data.py
studentMain.py
13-code
说明.txt
classify.py
studentCode.py
1-速度散点图:坡度和颠簸度
1-速度散点图:坡度和颠簸度.mp4
2-速度散点图 2
2-速度散点图 2.mp4
3-速度散点图 2
3-速度散点图 2 答案.mp4
3-速度散点图 2.mp4
4-从散点图到预测
4-从散点图到预测 答案.mp4
4-从散点图到预测.mp4
5-从散点图到预测 2
5-从散点图到预测 2 答案.mp4
5-从散点图到预测 2.mp4
6-从散点图到决策面
6-从散点图到决策面 答案.mp4
6-从散点图到决策面.mp4
7-良好的线性决策面
7-良好的线性决策面 答案.mp4
7-良好的线性决策面.mp4
8-转为使用朴素贝叶斯.mp4
9-Python 中的 NB 决策边界.mp4
10-sklearn 使用入门.mp4
11-高斯朴素贝叶斯示例.mp4
12-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案.mp4
12-有关地形数据的高斯 NB 部署.mp4
13-计算 NB 准确性.mp4
14-训练数据和测试数据.mp4
15-使用贝叶斯规则将 NB 拆包.mp4
16-贝叶斯规则.mp4
17-癌症测试
17-癌症测试 答案.mp4
17-癌症测试.mp4
17-资料.txt
18-先验和后验
18-先验和后验 答案.mp4
18-先验和后验.mp4
19-规范化 1
19-规范化 1 答案.mp4
19-规范化 1.mp4
19-规范化 2
19-规范化 2 答案.mp4
19-规范化 2.mp4
19-规范化 3
19-规范化 3 答案.mp4
19-规范化 3.mp4
20-全概率
20-全概率 答案.mp4
20-全概率.mp4
21-贝叶斯规则图.mp4
22-用于分类的贝叶斯规则.mp4
23-Chris 或 Sara.mp4
24-后验概率
24-后验概率 答案.mp4
24-后验概率.mp4
25-你独自得出的贝叶斯概率
25-你独自得出的贝叶斯概率 答案.mp4
25-你独自得出的贝叶斯概率.mp4
26-为何朴素贝叶斯很朴素
26-为何朴素贝叶斯很朴素 答案.mp4
26-为何朴素贝叶斯很朴素.mp4
14-贝叶斯学习
1-简介.mp4
2-贝叶斯规则.mp4
3-贝叶斯规则 2.mp4
4-贝叶斯规则 测验
4-贝叶斯规则 测验 答案.mp4
4-贝叶斯规则 测验.mp4
5-贝叶斯学习.mp4
6-实践中的贝叶斯学习.mp4
7-噪声数据
7-噪声数据 daan .mp4
7-噪声数据.mp4
8-返回到贝叶斯学习.mp4
9-最佳假设
9-最佳假设 daan .mp4
9-最佳假设.mp4
10-最短描述长度.mp4
11-哪颗树
11-哪颗树 答案.mp4
11-哪颗树.mp4
12-贝叶斯分类
12-贝叶斯分类 .mp4
12-贝叶斯分类 答案.mp4
13-小结.mp4
15-贝叶斯推理
1-简介.mp4
2-联合分布.mp4
3-错误.txt
3-联合分布 测验
3-联合分布 测验 答案.mp4
3-联合分布 测验.mp4
4-添加属性.mp4
5-条件独立性.mp4
6-条件 测验
6-条件 测验 答案.mp4
6-条件 测验.mp4
7-信念网络
7-信念网络 答案.mp4
7-信念网络.mp4
8-从联合分布中取样
8-从联合分布中取样 答案.mp4
8-从联合分布中取样.mp4
9-恢复联合分布.mp4
10-取样.mp4
11-推理规则.mp4
12-推理规则 测验
12-推理规则 测验 答案.mp4
12-推理规则 测验.mp4
13-手工推理
13-手工推理 答案.mp4
13-手工推理.mp4
14-朴素贝叶斯.mp4
15-为何朴素贝叶斯很酷.mp4
16-小结.mp4
16-贝叶斯NLP迷你项目
1-项目说明.docx
2-计算.docx
3-最大可能性.py
3-最大可能性.txt
4-NLP声明.txt
5-最佳分类器 示例.docx
5-最佳分类器练习.py
6-词语调解.docx
7-联合分布分析
8-区间知识测验
9-区间知识填入
17-集成B&B
1集成学习 Boosting.mp4
2-集成学习的简单规则.mp4
3-集成学习算法.mp4
4-集成学习的输出
4-集成学习的输出 答案.mp4
4-集成学习的输出.mp4
5-集成学习 示例.mp4
6-集成 Boosting.mp4
7-集成 Boosting 测验
7-集成 Boosting 测验 2
7-集成 Boosting 测验 2 答案.mp4
7-集成 Boosting 测验 2.mp4
7-集成 Boosting 测验 答案.mp4
7-集成 Boosting 测验.mp4
8-弱学习
8-弱学习 答案.mp4
8-弱学习-练习.txt
8-弱学习.mp4
9-代码中的 Boosting.mp4
10-最重要的部分.mp4
11-在 D 同意时
11-在 D 同意时 答案.mp4
11-在 D 同意时.mp4
12-最终假设.mp4
13-三个小箱子.mp4
14-哪个假设.mp4
15-好的答案.mp4
16-返回到 Boosting.mp4
17-Boosting 容易过拟合 答案.mp4
17-Boosting 容易过拟合.mp4
17-Bootsting容易过拟合.docx
18-小结.mp4
18-构建学生干预系统
构建学生干预系统.docx
Bayesian Inference.pdf
Bayesian Learning.pdf
Gradient Descent.pdf
ID3 Algorithm for Decision Trees.pdf
Instance Based Learning.pdf
Intro to Boosting.pdf
Kernel_Methods_and_SVMs.pdf
Linear Regression Review.pdf
Neural Networks.pdf
P2- Building an Intervention System Videos.zip
4-非监督学习-创建客户细分
1-非监督学习简介
1-非监督学习.mp4
2-你将看到和学到什么.mp4
2-聚类
1-非监督学习.mp4
2-聚类电影.mp4
3-多少个聚类?
3-多少个聚类?.mp4
3-多少个聚类?答案.mp4
4-将点与聚类匹配
4-将点与聚类匹配 答案.mp4
4-将点与聚类匹配.mp4
5-优化中心(橡皮筋)
5-优化中心(橡皮筋) 答案.mp4
5-优化中心(橡皮筋).mp4
6-移动中心 2
6-移动中心 2 答案.mp4
6-移动中心 2.mp4
7-匹配点(再次)
7-匹配点(再次) 答案.mp4
7-匹配点(再次).mp4
8-移交给 Katie.mp4
9-K-均值聚类可视化.mp4
9-k均值可视化 答案.mp4
9-练习 K-均值聚类可视化
9-练习 K-均值聚类可视化 2.txt
9-练习 K-均值聚类可视化.txt
10-K-均值聚类可视化 2.mp4
11-K-均值聚类可视化 3.mp4
12-Sklearn.mp4
13-K-均值的局限.mp4
13-K-均值的挑战.mp4
14-反直觉的聚类
14-反直觉的聚类 答案.mp4
14-反直觉的聚类.mp4
15-反直觉的聚类 2
15-反直觉的聚类 2 答案.mp4
15-反直觉的聚类 2.mp4
3-更多聚类
1-单连锁聚类
1-单连锁聚类 答案.mp4
1-单连锁聚类.mp4
2-单连锁聚类 2.mp4
3-SLC 的运行时间
3-SLC 的运行时间 答案.mp4
3-SLC 的运行时间.mp4
4-SLC 的问题
4-SLC 的问题 答案.mp4
4-SLC 的问题.mp4
5-练习.txt
5-软聚类 测验
5-软聚类 测验 答案.mp4
5-软聚类 测验.mp4
6-软聚类.mp4
7-高斯最大似然.mp4
8-错误.txt
8-期望最大化.mp4
9-EM 示例.mp4
10-EM 的属性.mp4
11-聚类属性.mp4
12-聚类属性 测验
12-聚类属性 测验 答案.mp4
12-聚类属性 测验.mp4
13-不可能定理.mp4
14-我们学到了什么?.mp4
4-聚类迷你项目
1-聚类迷你项目视频.mp4
2-K-均值聚类迷你项目.txt
3-聚类特征
3-聚类特征.txt
4-部署聚类
4-部署聚类 – 练习.txt
4-部署聚类.txt
5-使用 3 个特征聚类
5-使用3个特征聚类.txt
6-股票期权范围.txt
7-薪酬范围.txt
8-聚类更改
8-聚类更改.txt
位置.txt
5-特征缩放
1-Chris 的 T 恤尺寸(直觉)
1-Chris 的 T 恤尺寸(直觉) 答案.mp4
1-Chris 的 T 恤尺寸(直觉).mp4
2-针对 Chris 的度量
2-针对 Chris 的度量.mp4
3-针对 Chris 的度量 答案.mp4
4-Sarah 的身高 + 体重
4-Sarah 的身高 + 体重 答案.mp4
4-Sarah 的身高 + 体重.mp4
5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸
5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸 答案.mp4
5-由我们的度量确定的 Chris T恤尺寸.mp4
6-利用不同的尺度来比较特征.mp4
7-3错误.txt
7-特征缩放公式练习 1
7-特征缩放公式练习 1 答案.mp4
7-特征缩放公式练习 1.mp4
7-特征缩放公式练习 2
7-特征缩放公式练习 2 答案.mp4
7-特征缩放公式练习 2.mp4
7-特征缩放公式练习 3
7-特征缩放公式练习 3 答案.mp4
7-特征缩放公式练习 3.mp4
8-练习 最小值最大值重缩放器编码练习.txt
8-练习.py
8-最小值&最大值重缩放器编码练习.mp4
9-sklearn 中的最小值、最大值缩放器.mp4
10-需要重缩放的算法练习
10-需要重缩放的算法练习 答案.mp4
10-需要重缩放的算法练习.mp4
6-特征选择
1-简介.mp4
2-特征选择.mp4
3-算法
3-算法 答案.mp4
3-算法.mp4
4-过滤和封装.mp4
5-速度.mp4
6-速度.mp4
7-搜索.mp4
8-所需的最小特征
8-所需的最小特征.mp4
9-相关性.mp4
9-相关性与有用性.mp4
10-我们学到了什么.mp4
7-PCA
1-数据维度.mp4
2-较棘手的数据维度
2-较棘手的数据维度 答案.mp4
2-较棘手的数据维度.mp4
3-一维或二维?
3-一维或二维? 答案.mp4
3-一维或二维?.mp4
4-略微不完美的数据
4-略微不完美的数据 答案.mp4
4-略微不完美的数据.mp4
5-最棘手的数据维度
5-最棘手的数据维度 答案.mp4
5-最棘手的数据维度.mp4
6-用于数据转换的 PCA.mp4
7-新坐标系的中心
7-新坐标系的中心 答案.mp4
7-新坐标系的中心.mp4
8-新坐标系的主轴
8-新坐标系的主轴 答案.mp4
8-新坐标系的主轴.mp4
9-新系统的第二主成分
9-新系统的第二主成分 答案.mp4
9-新系统的第二主成分.mp4
10-练习查找中心
10-练习查找中心 答案.mp4
10-练习查找中心.mp4
11-练习查找新轴
11-练习查找新轴 答案.mp4
11-练习查找新轴.mp4
12-哪些数据可用于 PCA
12-哪些数据可用于 PCA 答案.mp4
12-哪些数据可用于 PCA.mp4
13-轴何时占主导地位
13-轴何时占主导地位 答案.mp4
13-轴何时占主导地位.mp4
14-可测量的特征与潜在的特征练习
14-可测量的特征与潜在的特征练习 答案.mp4
14-可测量的特征与潜在的特征练习.mp4
15-从四个特征到两个
15-从四个特征到两个 答案.mp4
15-从四个特征到两个.mp4
16-在保留信息的同时压缩
16-在保留信息的同时压缩 答案.mp4
16-在保留信息的同时压缩.mp4
17-复合特征
17-复合特征 答案.mp4
17-复合特征.mp4
18-最大方差
18-最大方差 答案.mp4
18-最大方差.mp4
19-最大方差的优点
19-最大方差的优点 答案.mp4
19-最大方差的优点.mp4
20-最大方差与信息损失
20-最大方差与信息损失 答案.mp4
20-最大方差与信息损失.mp4
21-信息损失和主成分.mp4
22-相邻复合特征
22-相邻复合特征 答案.mp4
22-相邻复合特征.mp4
23-用于特征转换的 PCA.mp4
24-最大主成分数量
24-最大主成分数量 答案.mp4
24-最大主成分数量.mp4
25-PCA 的回顾、定义.mp4
26-安然财务数据的 PCA
26-安然财务数据的 PCA 答案.mp4
26-安然财务数据的 PCA.mp4
26-将PCA应用到实际数据.txt
27-sklearn 中的 PCA.mp4
27-sklearn中的PCA.docx
28-何时使用 PCA.mp4
29-用于人脸识别的 PCA
29-用于人脸识别的 PCA 答案.mp4
29-用于人脸识别的 PCA.mp4
29-用于人脸识别的PCA.txt
30-特征脸方法代码.mp4
8-PCA迷你项目
1-PCA 迷你项目简介.mp4
2-PCA 迷你项目.txt
3-每个主成分的可释方差
3-每个主成分的可释方差.txt
4-要使用多少个主成分
4-要使用多少个主成分?.txt
5-F1 分数与使用的主成分数
5-F1 分数与使用的主成分数.txt
6-维度降低与过拟合
6-维度降低与过拟合.txt
7-选择主成分.mp4
9-特征转换
1-特征转换简介.mp4
2-特征转换.mp4
3-我们的特征是什么.mp4
4-Tesla 等单词.mp4
5-独立成分分析.mp4
6-独立成分分析 2.mp4
7-鸡尾酒会问题.mp4
8-矩阵.mp4
9-PCA 与 ICA
9-PCA 与 ICA 答案.mp4
9-PCA 与 ICA.mp4
10-PCA 与 ICA(续).mp4
11-替代选择.mp4
12-替代选择 2.mp4
12-替代选择 测验
12-替代选择 测验 答案.mp4
12-替代选择 测验.mp4
13-小结.mp4
10-结尾
1-结尾 – 第 1 部分.mp4
11-项目
项目-.docx
5-强化学习-训练智能出租车学会驾驶
1-强化学习简介
1-强化学习.mp4
2-您将看到和学到什么.mp4
3-强化学习 – 您将做什么.mp4
2-MARKOV决策过程
1-简介.mp4
2-决策与强化学习.mp4
3-世界 – 1.mp4
3-世界 – 2.mp4
4-Markov 决策过程 – 1.mp4
4-Markov 决策过程 – 2.mp4
4-Markov 决策过程 – 3.mp4
4-Markov 决策过程 – 4.mp4
5-奖励详情 – 1.mp4
5-奖励详情 – 2.mp4
5-奖励详情 – 3 答案.mp4
5-奖励详情 – 3.mp4
6-奖励的序列 – 1.mp4
6-奖励的序列 – 2.mp4
6-奖励的序列 – 3
6-奖励的序列 – 3 答案.mp4
6-奖励的序列 – 3.mp4
6-奖励的序列 – 4.mp4
7-假设.mp4
8-策略 – 1.mp4
8-策略 – 2.mp4
9-查找策略 – 1.mp4
9-查找策略 – 2.mp4
9-查找策略 – 3
9-查找策略 – 3 答案.mp4
9-查找策略 – 3.mp4
9-查找策略 – 4.mp4
10-小结.mp4
3-强化学习
1-强化学习.mp4
2-Rat Dinosaur.mp4
3-API.mp4
4-API 测试题
4-API 测试题 答案.mp4
4-API测试题.mp4
5-强化学习的三种方法.mp4
6-价值函数测试题
6-价值函数测试题 答案.mp4
6-价值函数测试题.mp4
6-一种新的价值函数.mp4
7-Q 学习
7-Q 学习 答案.mp4
7-Q 学习.mp4
8-在转换后估算 Q.mp4
9-递增地学习.mp4
10-在转换后估算 Q(二) 答案.mp4
11-Q 学习收敛性.mp4
11-告密者 – 1.mp4
11-中央博弈.mp4
12-选择动作 (二).mp4
12-选择动作.mp4
13-贪婪的探索.mp4
14-我们学到了什么.mp4
4-博弈论
1-博弈论.mp4
2-博弈论是什么.mp4
3-简单博弈 – 1.mp4
3-简单博弈 – 2
3-简单博弈 – 2 答案.mp4
3-简单博弈 – 2.mp4
3-简单博弈 – 3
3-简单博弈 – 3 答案.mp4
3-简单博弈 – 3.mp4
4-极小极大.mp4
5-基本结果.mp4
6-博弈树 – 1.mp4
6-博弈树 – 2
6-博弈树 – 2 答案.mp4
7-Von Neumann.mp4
8-迷你扑克.mp4
9-迷你扑克树
9-迷你扑克树 答案.mp4
9-迷你扑克树.mp4
10-混合策略
10-混合策略 答案.mp4
10-混合策略.mp4
11-行
11-行 答案.mp4
11-行.mp4
12-告密者 – 1.mp4
12-告密者 – 2.mp4
12-告密者 – 3.mp4
13-美妙的均衡 – 1.mp4
13-美妙的均衡 – 2
13-美妙的均衡 – 2 答案.mp4
13-美妙的均衡 – 2.mp4
13-美妙的均衡 – 3.mp4
14-两步.mp4
15-2Step2Furious.mp4
16-我们学到了什么?.mp4
5-更多信息 博弈论
1-随机博弈与多主体 RL.mp4
2-随机博弈.mp4
3-模型与随机博弈
3-模型与随机博弈 答案.mp4
3-模型与随机博弈.mp4
4-零和随机博弈 – 1.mp4
4-零和随机博弈 – 2.mp4
5-一般和博弈.mp4
6-各种想法.mp4
7-项目准备.docx
材料- Train a Smartcab to Drive Videos.zip
6-项目
6-kaggle
kaggle挑战
1-简介.mp4
1-展示你积极性的示例.mp4
2-挑战.mp4
2-在工作场所,你以什么作为自己的动力? Search 课程资源.mp4
3-与业界的关系.mp4
4-成为 Kaggler.mp4
5-社区的力量.mp4
6-开始起步.mp4
7-技术和语言.mp4
8-贴士.mp4
9-技巧.mp4
10-职业发展.mp4
11-教训.mp4
12-教训.mp4
kaggle.docx
7-机器学习工程师模拟面试
工作中的问题以及你是如何解决的.mp4
获得面试.docx
机器学习面试排练.docx
面试中的期望.docx
你了解公司的哪些信息?.mp4
如何应对失败?.mp4
在工作场所,你以什么作为自己的动力.mp4
机器学习模块作业以及练习数据链接.txt
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