课程介绍：
本套课程Python机器学习实战，课程共分为共133节，文件大小共计6.57G。
Python当下以然是比较火的语言，其应用广泛，学起来也比较简单；本套课程适合零基础学员学习的课程，教大家快速掌握Python底层的基础知识，了解人工智能的核心机器学习，以实战讲解基于Python的各种机器深度学习框架，帮助大家快速了解并掌握。
课程截图：
课程目录：
第1课：AI时代首选Python.mp4[22.62M]
第2课：Python我该怎么学.mp4[11.27M]
第3课：人工智能的核心机器学习.mp4[24.72M]
第4课：机器学习该怎么学？.mp4[19.67M]
第5课：算法推导与案例.mp4[19.42M]
第6课：系列课程环境配置.mp4[85.75M]
第7课：Python快速入门.mp4[2.16M]
第8课：变量类型.mp4[21.07M]
第9课：LIST基础.mp4[30.51M]
第10课：List索引.mp4[37.00M]
第11课：循环结构.mp4[35.24M]
第12课：判断结构.mp4[17.45M]
第13课：字典.mp4[46.11M]
第14课：文件处理.mp4[59.97M]
第15课：函数基础.mp4[41.68M]
第16课：Numpy数据结构.mp4[113.35M]
第17课：Numpy基本操作.mp4[38.77M]
第18课：Numpy矩阵属性.mp4[27.67M]
第19课：Numpy矩阵操作.mp4[61.74M]
第20课：Numpy常用函数.mp4[166.85M]
第21课：Pandas数据读取.mp4[98.11M]
第22课：Pandas数据预处理.mp4[70.45M]
第23课：Pandas常用函数.mp4[95.42M]
第24课：Pandas-Series结构.mp4[88.06M]
第25课：Matplotlib折线图.mp4[83.96M]
第26课：Matplotlib子图操作.mp4[78.33M]
第27课：条形图与散点图.mp4[66.20M]
第28课：柱形图与盒图.mp4[56.00M]
第29课：细节设置.mp4[64.04M]
第30课：线性回归算法概述.mp4[30.74M]
第31课：误差项分析.mp4[25.64M]
第32课：似然函数求解.mp4[18.61M]
第33课：目标函数推导.mp4[21.58M]
第34课：线性回归求解.mp4[24.64M]
第36课：案例：缺失值填充.mp4[118.71M]
第37课：案例：特征相关性.mp4[121.11M]
第38课：案例：预处理问题.mp4[53.23M]
第40课：梯度下降原理.mp4[42.36M]
第43课：逻辑回归算法原理推导.mp4[22.88M]
第44课：逻辑回归求解.mp4[37.16M]
第45课：实现逻辑回归任务概述.mp4[35.35M]
第46课：完成梯度下降模块.mp4[60.52M]
第47课：停止策略与梯度下降案例.mp4[51.54M]
第48课：实验对比效果.mp4[81.70M]
第49课：科比数据集简介.mp4[74.79M]
第50课：数据预处理.mp4[73.47M]
第51课：建模.mp4[52.60M]
第52课：案例背景和目标.mp4[39.76M]
第53课：样本不均衡解决方案.mp4[50.20M]
第54课：下采样策略.mp4[32.16M]
第55课：交叉验证.mp4[41.57M]
第57课：正则化惩罚.mp4[25.43M]
第58课：逻辑回归模型.mp4[42.22M]
第59课：混淆矩阵.mp4[53.65M]
第60课：逻辑回归阈值对结果的影响.mp4[45.60M]
第61课：SMOTE样本生成策略.mp4[106.61M]
第62课：决策树原理概述.mp4[27.67M]
第63课：衡量标准–熵.mp4[25.38M]
第64课：决策树构造实例.mp4[23.27M]
第65课：信息增益率.mp4[12.89M]
第66课：决策树剪枝策略.mp4[36.31M]
第67课：决策树复习.mp4[7.90M]
第68课：决策树涉及参数.mp4[77.92M]
第69课：树可视化与sklearn库简介.mp4[179.79M]
第70课：sklearn参数选择.mp4[54.11M]
第71课：集成算法-随机森林.mp4[27.94M]
第72课：特征重要性衡量.mp4[26.77M]
第73课：提升模型.mp4[24.39M]
第74课：堆叠模型.mp4[15.66M]
第75课：数据介绍.mp4[46.70M]
第76课：数据预处理.mp4[78.80M]
第78课：随机森林模型.mp4[91.54M]
第79课：支持向量机要解决的问题.mp4[23.44M]
第80课：距离与数据的定义.mp4[23.68M]
第81课：目标函数.mp4[21.49M]
第82课：目标函数求解.mp4[24.38M]
第83课：SVM求解实例.mp4[31.60M]
第85课：软间隔问题.mp4[14.41M]
第86课：SVM核变换.mp4[52.74M]
第87课：sklearn求解支持向量机.mp4[69.02M]
第88课：SVM参数选择.mp4[95.22M]
第89课：深度学习概述.mp4[109.44M]
第90课：挑战与常规套路.mp4[37.18M]
第91课：用K近邻来进行分类.mp4[28.31M]
第92课：超参数与交叉验证.mp4[28.73M]
第93课：线性分类.mp4[20.66M]
第94课：损失函数.mp4[24.28M]
第95课：正则化惩罚项.mp4[15.47M]
第96课：softmax分类器.mp4[30.91M]
第97课：最优化形象解读.mp4[19.35M]
第98课：最优化问题细节.mp4[26.10M]
第99课：反向传播.mp4[83.83M]
第100课：整体架构.mp4[42.15M]
第101课：实例演示.mp4[125.19M]
第102课：过拟合解决方案.mp4[36.39M]
第103课：cifar分类任务.mp4[88.21M]
第104课：分模块构造神经网络.mp4[84.84M]
第105课：训练神经网络完成分类任务.flv[86.67M]
第106课：感受神经网络的强大.mp4[107.17M]
第107课：变量.mp4[85.18M]
第108课：变量练习.mp4[68.01M]
第109课：线性回归模型.mp4[64.74M]
第110课：逻辑回归框架.mp4[53.41M]
第111课：逻辑回归迭代.mp4[94.35M]
第112课：神经网络模型.mp4[29.66M]
第113课：完成神经网络.mp4[71.57M]
第114课：卷积神经网络模型.mp4[44.98M]
第116课：安装tensorflow.mp4[69.47M]
第117课：神经网络模型概述.mp4[73.15M]
第118课：tensorflow参数.mp4[43.66M]
第119课：卷积简介.mp4[36.86M]
第120课：构造网络结构.mp4[64.47M]
第121课：训练网络模型.mp4[131.11M]
第122课：PCA问题.mp4[15.41M]
第123课：PCA降维实例.mp4[86.32M]
第124课：SVD原理.mp4[17.00M]
第125课：SVD推荐系统.mp4[65.00M]
第126课：聚类算法.mp4[132.90M]
第127课：Adaboost集成算法.mp4[31.24M]
第128课：特征工程.mp4[80.03M]
第129课：特征工程2.mp4[110.24M]
第131课：论文的重要程度.mp4[28.11M]
第132课：BenchMark概述.mp4[45.87M]
第133课：BenchMark的作用.mp4[105.01M]
