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(价值499元) 菊安酱的《机器学习实战》 目录： 第1章: k-近邻算法 课时 1 : 课件、代码及数据集下载 免费 课时 2 : 1.机器学习概述 免费 课时 3 : 2.k-近邻算法原理 免费 课时 4 : 3.k-近邻的python实现 课时 5 : 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定 课时 6 : 5.k-近邻算法之手写数字识别 第2章: 决策树 课时 7 : 课件代码及数据集下载 课时 8 : 1. 决策树原理简介 课时 9 : 2. 决策树的构建准备工作 课时 10 : 3. 递归构建决策树 课时 11 : 4. 利用SKlearn绘制决策树 课时 12 : 5. 决策树的可视化 课时 13 : 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型 第3章: 朴素贝叶斯 课时 14 : 课件、代码及数据集下载 课时 15 : 1. 朴素贝叶斯概述 课时 16 : 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验 课时 17 : 3. 朴素贝叶斯之言论过滤 课时 18 : 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤 课时 19 : 5. Kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测” 课时 20 : 6. 算法总结 第4章: Logistic 回归 课时 21 : 课件、代码及数据集下载 课时 22 : 1. Logistic原理概述 课时 23 : 2. 损失函数正则化 课时 24 : 3. 梯度下降法 课时 25 : 4. 梯度下降种类解析 课时 26 : 5. 梯度下降求解逻辑回归 课时 27 : 6. 病马案例 课时 28 : 7. SKlearn实现葡萄牙银行营销案例 课时 29 : 8. 分类算法大比拼 课时 30 : 9. 算法总结 第5章: 支持向量机 课时 31 : 课件、代码及数据集下载 课时 32 : 1. 支持向量机概述 课时 33 : 2. 补充数学公式 课时 34 : 3. s*O算法流程 课时 35 : 4. 简化版s*O算法 课时 36 : 5. 完整版s*O算法 课时 37 : 6. 核函数 课时 38 : 7. 非线忄生SVM 课时 39 : 8. 案例：SVM之手写数字识别 课时 40 : 9. 算法总结 第6章: AdaBoost算法 课时 41 : 课件、代码及数据集下载 课时 42 : 1. 集成算法概念 课时 43 : 2. AdaBoost算法步骤 课时 44 : 3. 构建弱分类器 课时 45 : 4. AdaBoost完整版函数 课时 46 : 5. 案例：AdaBoost在病马数据集上的应用 课时 47 : 6. 分类器衡量指标 课时 48 : 7. 样本不均衡问题 课时 49 : 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测 第7章: 线忄生回归 课时 50 : 课件、代码及数据集下载 课时 51 : 1. 线忄生回归概述 课时 52 : 2. 线忄生回归的损失函数 课时 53 : 3. 简单线忄生回归python实现 课时 54 : 4. 局部加权线忄生回归 课时 55 : 5. 案例：预测鲍鱼的年龄 课时 56 : 6. 岭回归 课时 57 : 7. lasso和向前逐步回归 课时 58 : 8. 爬虫获取乐高交易数据 课时 59 : 9. 乐高二手成交价预测 第8章: 树回归 课时 60 : 课件、代码及数据集下载 课时 61 : 1. 决策树回顾 课时 62 : 2.CART算法概述 课时 63 : 3. CART回归树的python实现 课时 64 : 4. 回归树的SKlearn实现 课时 65 : 5. 树剪枝 课时 66 : 6. 模型树 课时 67 : 7. 回归树预测结果 课时 68 : 8. 模型树和标准线忄生回归预测结果 课时 69 : 9. 使用python的Tkinter库创建GUI 第9章: K-均值聚类算法 课时 70 : 课件、代码及数据集下载 课时 71 : 1. 聚类分析概述 课时 72 : 2. k均值算法原理 课时 73 : 3. k均值算法的python实现（1） 课时 74 : 4. k均值算法的python实现（2） 课时 75 : 5. 算法验证 课时 76 : 6. 误差平方和SSE和学习曲线 课时 77 : 7. 模型收敛稳定忄生探讨 课时 78 : 8. 二分K均值法（1） 课时 79 : 9. 二分K均值法（2） 课时 80 : 10. 聚类模型评价指标 课时 81 : 11. 轮廓系数的python实现 课时 82 : 【附录1】距离类模型中距离的确定 课时 83 : 【附录2】归一化处理 第10章: 关联规则之Apriori 课时 84 : 课件、代码及数据集下载 课时 85 : 1 关联分析概述 课时 86 : 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度 课时 87 : 3 频繁项集的评估标准：提升度 课时 88 : 4 关联规则的发现 课时 89 : 5 Apriori原理 课时 90 : 6 Apriori挖掘频繁项集（1） 课时 91 : 7 Apriori挖掘频繁项集（2） 课时 92 : 8 Apriori挖掘频繁项集（3） 课时 93 : 9 Apriori挖掘关联规则（1） 课时 94 : 10 Apriori挖掘关联规则（2） 课时 95 : 11 案例：发现美国国会投票中的模式 课时 96 : 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1） 课时 97 : 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2） 课时 98 : 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）
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