资源名称：161633_尚硅谷AI大模型之机器学习

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目录结构

└── 📁 161633_尚硅谷AI大模型之机器学习
    ├── 📁 1.资料&算法图都在笔记中
    │   └── 📄 1.资料&算法图都在笔记中.exe
    ├── 📁 0001更多资源请访问：10000t.vip
    ├── 📁 2.测试数据
    │   └── 📄 data.exe
    ├── 📁 0002全网搜索资源：qwsou.vip
    ├── 📁 3.代码
    │   └── 📄 notebook.exe
    ├── 📁 4.视频
    │   ├── 📄 002_数学基础_导数的概念和基本公式.mp4
    │   ├── 📄 003_数学基础_基本求导法则.mp4
    │   ├── 📄 004_数学基础_用导数求极值和二阶导数.mp4
    │   ├── 📄 005_数学基础_代码绘制导函数图像.mp4
    │   ├── 📄 006_数学基础_偏导数.mp4
    │   ├── 📄 007_数学基础_方向导数.mp4
    │   ├── 📄 008_数学基础_梯度.mp4
    │   ├── 📄 012_数学基础_矩阵基本运算代码测试.mp4
    │   ├── 📄 013_数学基础_矩阵的其它运算和张量.mp4
    │   ├── 📄 014_数学基础_矩阵其它运算代码测试.mp4
    │   ├── 📄 015_数学基础_矩阵求导.mp4
    │   ├── 📄 016_数学基础_梯度矩阵.mp4
    │   ├── 📄 017_数学基础_概率的基本概念和计算.mp4
    │   ├── 📄 018_数学基础_概率分布.mp4
    │   ├── 📄 019_数学基础_贝叶斯定理.mp4
    │   ├── 📄 023_机器学习_发展历史.mp4
    │   ├── 📄 024_机器学习_应用领域.mp4
    │   ├── 📄 025_机器学习_基本术语.mp4
    │   ├── 📄 026_机器学习_分类.mp4
    │   ├── 📄 027_机器学习_常见方法.mp4
    │   ├── 📄 028_核心原理_监督学习建模流程.mp4
    │   ├── 📄 030_核心原理_特征工程_低方差过滤法.mp4
    │   ├── 📄 031_核心原理_特征工程_相关系数法_Pearson.mp4
    │   ├── 📄 033_核心原理_特征工程_PCA降维.mp4
    │   ├── 📄 034_核心原理_损失函数.mp4
    │   ├── 📄 035_核心原理_经验误差和泛化误差.mp4
    │   ├── 📄 036_核心原理_欠拟合和过拟合.mp4
    │   ├── 📄 038_核心原理_拟合案例_导入模块和生成数据.mp4
    │   ├── 📄 039_核心原理_拟合案例_欠拟合.mp4
    │   ├── 📄 040_核心原理_拟合案例_恰好拟合和过拟合.mp4
    │   ├── 📄 041_核心原理_正则化.mp4
    │   ├── 📄 042_核心原理_正则化案例.mp4
    │   ├── 📄 043_核心原理_交叉验证.mp4
    │   ├── 📄 044_核心原理_模型求解_解析法.mp4
    │   ├── 📄 045_核心原理_模型求解_梯度下降法.mp4
    │   ├── 📄 046_核心原理_模型求解_梯度下降法案例1.mp4
    │   ├── 📄 047_核心原理_模型求解_梯度下降法案例2.mp4
    │   ├── 📄 048_核心原理_模型求解_学习率测试.mp4
    │   ├── 📄 049_核心原理_模型求解_梯度下降法的应用.mp4
    │   ├── 📄 050_核心原理_模型求解_牛顿法和拟牛顿法.mp4
    │   ├── 📄 051_核心原理_回归评价指标.mp4
    │   ├── 📄 052_核心原理_分类评价指标_混淆矩阵.mp4
    │   ├── 📄 053_核心原理_分类评价指标_准确率、精确率、召回率和F1.mp4
    │   ├── 📄 054_核心原理_分类评价指标_评估报告.mp4
    │   ├── 📄 055_核心原理_分类评价综合案例.mp4
    │   ├── 📄 056_核心原理_分类评价指标_ROC曲线.mp4
    │   ├── 📄 057_核心原理_分类评价指标_AUC.mp4
    │   ├── 📄 059_KNN_分类示例代码.mp4
    │   ├── 📄 060_KNN_回归示例代码.mp4
    │   ├── 📄 061_KNN_常见距离度量方法.mp4
    │   ├── 📄 062_KNN_归一化.mp4
    │   ├── 📄 064_KNN_标准化.mp4
    │   ├── 📄 065_KNN_心脏病检测案例_数据集加载.mp4
    │   ├── 📄 066_KNN_心脏病检测案例_特征工程.mp4
    │   ├── 📄 067_KNN_心脏病检测案例_模型训练、保存和预测.mp4
    │   ├── 📄 068_KNN_心脏病检测案例_网格搜索和交叉验证.mp4
    │   ├── 📄 069_线性回归_基本概念和应用.mp4
    │   ├── 📄 071_线性回归_损失函数.mp4
    │   ├── 📄 072_线性回归_一元线性回归解析解.mp4
    │   ├── 📄 073_线性回归_正规方程法求解.mp4
    │   ├── 📄 074_线性回归_API调用_截距参数.mp4
    │   ├── 📄 075_线性回归_梯度下降法.mp4
    │   ├── 📄 076_线性回归_梯度下降法_手动代码实现.mp4
    │   ├── 📄 077_线性回归_梯度下降法API_SGDRegressor.mp4
    │   ├── 📄 078_线性回归_梯度下降法案例_广告效果预测.mp4
    │   ├── 📄 080_逻辑回归_损失函数.mp4
    │   ├── 📄 081_逻辑回归_损失函数的梯度.mp4
    │   ├── 📄 083_逻辑回归案例_心脏病检测.mp4
    │   ├── 📄 085_逻辑回归_多分类_Softmax回归.mp4
    │   ├── 📄 087_逻辑回归案例_手写数字识别_模型训练和预测.mp4
    │   ├── 📄 088_感知机_基本原理.mp4
    │   ├── 📄 089_感知机_表示逻辑门电路.mp4
    │   ├── 📄 090_感知机_逻辑门代码实现_与门.mp4
    │   ├── 📄 091_感知机_逻辑门代码实现_与非门和或门.mp4
    │   ├── 📄 092_感知机_感知机的局限.mp4
    │   ├── 📄 093_感知机_多层感知机实现异或门.mp4
    │   ├── 📄 094_朴素贝叶斯_基本原理.mp4
    │   ├── 📄 095_朴素贝叶斯_极大似然估计.mp4
    │   ├── 📄 096_朴素贝叶斯_贝叶斯估计.mp4
    │   ├── 📄 097_朴素贝叶斯_学习和分类.mp4
    │   ├── 📄 098_决策树_基本原理.mp4
    │   ├── 📄 099_决策树_工作过程.mp4
    │   ├── 📄 101_决策树_信息增益和ID3.mp4
    │   ├── 📄 102_决策树_信息增益率和C4.5.mp4
    │   ├── 📄 103_决策树_基尼指数和CART.mp4
    │   ├── 📄 106_SVM_线性可分SVM.mp4
    │   ├── 📄 107_SVM_线性SVM.mp4
    │   ├── 📄 108_SVM_非线性SVM.mp4
    │   ├── 📄 109_集成学习_基本概念和分类.mp4
    │   ├── 📄 110_集成学习_AdaBoost.mp4
    │   ├── 📄 111_集成学习_随机森林.mp4
    │   ├── 📄 112_无监督学习_聚类_整体介绍.mp4
    │   ├── 📄 113_无监督学习_聚类_K-means.mp4
    │   ├── 📄 114_无监督学习_聚类_层次聚类.mp4
    │   ├── 📄 115_无监督学习_聚类_密度聚类.mp4
    │   ├── 📄 116_无监督学习_聚类_KMeans代码示例.mp4
    │   ├── 📄 117_无监督学习_聚类_评价指标.mp4
    │   ├── 📄 118_无监督学习_降维_SVD基本原理.mp4
    │   ├── 📄 119_无监督学习_降维_SVD代码调用.mp4
    │   └── 📄 120_无监督学习_降维_PCA.mp4
    └── 📄 0000防走失地址【浏览器打开】.png