慕课-成都文理学院

机器学习（2024年）_仲恺农业工程学院

课程类型：选修课

发布时间：2024-11-27 11:32:42

主讲教师：

课程来源：

建议学分：0.00分

课程编码：mk004991

课程介绍

课程目录

教师团队

{1}--新视频资源（从2022年开始作为必修知识点）

[1.10]--梯度下降法求解源码分析.mp4 （0分钟）

[1.11]--基于sklearn的线性模型解决回归问题.mp4 （0分钟）

[1.12]--基于线性模型实现非线性函数拟合.mp4 （0分钟）

[1.14]--分类问题介绍.mp4 （0分钟）

[1.15]--特征选择.mp4 （0分钟）

[1.16]--logistics算法推导过程.mp4 （0分钟）

[1.17]--分类指标 (1).mp4 （0分钟）

[1.18]--knn分类算法原理.mp4 （0分钟）

[1.19]--朴素贝叶斯分类.mp4 （0分钟）

[1.1]--机器学习第一次线上直播课程.mp4 （0分钟）

[1.21]--决策树基本概念.mp4 （0分钟）

[1.22]--信息熵的概念.mp4 （0分钟）

[1.23]--决策树构建实例分析.mp4 （0分钟）

[1.24]--决策树案例分析（wine分类）.mp4 （0分钟）

[1.25]--决策树案例分析（贷款）.mp4 （0分钟）

[1.27]--无监督学习和聚类基本概念.mp4 （0分钟）

[1.28]--Kmeans算法讲解.mp4 （0分钟）

[1.29]--kmeans聚类算法案例实战.mp4 （0分钟）

[1.30]--聚类评价指标源码实战.mp4 （0分钟）

[1.31]--dbscan算法.mp4 （0分钟）

[1.32]--DBScan实战源码分析.mp4 （0分钟）

[1.34]--集成学习.mp4 （0分钟）

[1.35]--集成学习案例源码分析.mp4 （0分钟）

[1.37]--正则化.mp4 （0分钟）

[1.38]--正则化源码分析 (OK).mp4 （0分钟）

[1.39]--参数寻优1（有声音）.mp4 （0分钟）

[1.40]--参数寻优1（有声音）(2).mp4 （0分钟）

[1.42]--手写体案例分类源码 (ok).mp4 （0分钟）

[1.43]--实践课.mp4 （0分钟）

[1.5]--线性回归模型基本概念.mp4 （0分钟）

[1.6]--多元线性回归模型推导.mp4 （0分钟）

[1.7]--多元线性回归模型的源码分析.mp4 （0分钟）

[1.8]--线性回归模型评价.mp4 （0分钟）

[1.9]--梯度下降法求解一元线性回归模型.mp4 （0分钟）

[1.13.1]--分类问题介绍.mp4 （0分钟）

[1.13.2]--特征选择.mp4 （0分钟）

[1.13.3]--logistics算法推导过程.mp4 （0分钟）

[1.13.4]--分类指标 (1).mp4 （0分钟）

[1.13.5]--knn分类算法原理.mp4 （0分钟）

[1.13.6]--朴素贝叶斯分类.mp4 （0分钟）

[1.13.7.1]--决策树基本概念.mp4 （0分钟）

[1.13.7.2]--信息熵的概念.mp4 （0分钟）

[1.13.7.3]--决策树构建实例分析.mp4 （0分钟）

[1.13.7.4]--决策树案例分析（wine分类）.mp4 （0分钟）

[1.13.7.5]--决策树案例分析（贷款）.mp4 （0分钟）

[1.20.1]--决策树基本概念.mp4 （0分钟）

[1.20.2]--信息熵的概念.mp4 （0分钟）

[1.20.3]--决策树构建实例分析.mp4 （0分钟）

[1.20.4]--决策树案例分析（wine分类）.mp4 （0分钟）

[1.20.5]--决策树案例分析（贷款）.mp4 （0分钟）

[1.26.1]--无监督学习和聚类基本概念.mp4 （0分钟）

[1.26.2]--Kmeans算法讲解.mp4 （0分钟）

[1.26.3]--kmeans聚类算法案例实战.mp4 （0分钟）

[1.26.4]--聚类评价指标源码实战.mp4 （0分钟）

[1.26.5]--dbscan算法.mp4 （0分钟）

[1.26.6]--DBScan实战源码分析.mp4 （0分钟）

[1.33.1]--集成学习.mp4 （0分钟）

[1.33.2]--集成学习案例源码分析.mp4 （0分钟）

[1.36.1]--正则化.mp4 （0分钟）

[1.36.2]--正则化源码分析 (OK).mp4 （0分钟）

[1.36.3]--参数寻优1（有声音）.mp4 （0分钟）

[1.36.4]--参数寻优1（有声音）(2).mp4 （0分钟）

[1.41.1]--手写体案例分类源码 (ok).mp4 （0分钟）

[1.41.2]--实践课.mp4 （0分钟）

[1.4.1]--线性回归模型基本概念.mp4 （0分钟）

[1.4.2]--多元线性回归模型推导.mp4 （0分钟）

[1.4.3]--多元线性回归模型的源码分析.mp4 （0分钟）

[1.4.4]--线性回归模型评价.mp4 （0分钟）

[1.4.5]--梯度下降法求解一元线性回归模型.mp4 （0分钟）

[1.4.6]--梯度下降法求解源码分析.mp4 （0分钟）

[1.4.7]--基于sklearn的线性模型解决回归问题.mp4 （0分钟）

[1.4.8]--基于线性模型实现非线性函数拟合.mp4 （0分钟）

{2}--旧视频资源（从2022开始作为选修知识长视频（课堂实录扩展视频）

[2.10]--机器学习第八次直播课.mp4 （0分钟）

[2.11]--机器学习第九次直播课.mp4 （0分钟）

[2.12]--机器学习第十次直播课.mp4 （0分钟）

[2.13]--机器学习第十一次直播课.mp4 （0分钟）

[2.14]--机器学习第十二次直播课.mp4 （0分钟）

[2.15]--机器学习第十三次直播课.mp4 （0分钟）

[2.16]--机器学习第十四次直播课.mp4 （0分钟）

[2.17]--机器学习第十五次直播课(1).mp4 （0分钟）

[2.18]--机器学习第十六次直播课.mp4 （0分钟）

[2.19]--机器学习第十八次直播课.mp4 （0分钟）

[2.2]--机器学习第一次线上直播课程.mp4 （0分钟）

[2.3]--机器学习第二次线上课程.mp4 （0分钟）

[2.4]--机器学习第三次直播课.mp4 （0分钟）

[2.5]--机器学习第四次直播课程.mp4 （0分钟）

[2.6]--机器学习第五次直播课1.mp4 （0分钟）

[2.7]--机器学习第五次直播课2.mp4 （0分钟）

[2.8]--机器学习第六次直播课.mp4 （0分钟）

[2.9]--机器学习第七次直播课.mp4 （0分钟）