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1 人工智能十大机器学习算法（146讲）
1. 001.机器学习概述-机器学习
  
  00:27:19
2. 002.机器学习概述-机器学习
  
  00:26:40
3. 003.机器学习概2-机器学习
  
  00:27:06
4. 004.机器学习概2-机器学习
  
  00:26:18
5. 005.线性回归-机器学习
  
  00:16:26
6. 006.线性回归-机器学习
  
  00:17:58
7. 007.线性回归2-机器学习
  
  00:26:28
8. 008.线性回归2-机器学习
  
  00:23:59
9. 009.线性回归案例-机器学习
  
  00:26:15
10. 010.线性回归案例-机器学习
  
  00:27:12
11. 011.岭回归及lasso回归1-机器学习
  
  00:27:09
12. 012.岭回归及lasso回归1-机器学习
  
  00:26:24
13. 013.多项式回归-机器学习
  
  00:29:14
14. 014.多项式回归-机器学习
  
  00:27:56
15. 015.波士顿房价及线性回归总结-机器学习
  
  00:13:40
16. 016.波士顿房价及线性回归总结-机器学习
  
  00:14:35
17. 017.逻辑回归-机器学习
  
  00:25:49
18. 018.逻辑回归-机器学习
  
  00:25:50
19. 019.逻辑回归及softmax-机器学习
  
  00:29:01
20. 020.逻辑回归及softmax-机器学习
  
  00:27:03
21. 021.K最近邻算法-机器学习
  
  00:25:36
22. 022.K最近邻算法-机器学习
  
  00:29:10
23. 023.K最近邻算法2-机器学习
  
  00:28:23
24. 024.K最近邻算法2-机器学习
  
  00:25:38
25. 025.决策树基本概念-机器学习
  
  00:18:08
26. 026.决策树基本概念-机器学习
  
  00:18:30
27. 027.机器学习
  
  00:24:45
28. 028.机器学习
  
  00:24:33
29. 029.决策树CART-机器学习
  
  00:25:11
30. 030.决策树CART-机器学习
  
  00:23:41
31. 031.决策树案列-机器学习
  
  00:15:22
32. 032.决策树案列-机器学习
  
  00:15:36
33. 033.集成学习之随机森林-机器学习
  
  00:31:48
34. 034.集成学习之随机森林-机器学习
  
  00:28:19
35. 035.集成学习之乳腺癌案例-机器学习
  
  00:28:48
36. 036.集成学习之乳腺癌案例-机器学习
  
  00:27:23
37. 037.集成学习之ADBOOST-机器学习
  
  00:16:39
38. 038.集成学习之ADBOOST-机器学习
  
  00:16:17
39. 039.集成学习之ADBOOST2-机器学习
  
  00:25:36
40. 040.集成学习之ADBOOST2-机器学习
  
  00:21:44
41. 041.集成学习之ad案例及GBDT-机器学习
  
  00:28:36
42. 042.集成学习之ad案例及GBDT-机器学习
  
  00:24:29
43. 043.集成学习之GBDT-机器学习
  
  00:12:10
44. 044.集成学习之GBDT回顾和stacking-机器学习
  
  00:27:44
45. 045.集成学习之GBDT回顾和stacking-机器学习
  
  00:25:30
46. 046.集成学习之XGboos2-机器学习
  
  00:28:10
47. 047.集成学习之XGboos2-机器学习
  
  00:28:59
48. 048.线性模型回顾-机器学习
  
  00:18:08
49. 049.线性模型回顾-机器学习
  
  00:17:55
50. 050.决策书回顾及聚类-机器学习
  
  00:23:03
51. 051.决策书回顾及聚类-机器学习
  
  00:23:50
52. 052.聚类之kmeans及kmean++-机器学习
  
  00:25:24
53. 053.聚类之kmeans及kmean++-机器学习
  
  00:24:45
54. 054.聚类算法canopy及评估-机器学习
  
  00:26:02
55. 055.聚类算法canopy及评估-机器学习
  
  00:25:34
56. 056.聚类算法之层次聚类-机器学习
  
  00:26:15
57. 057.聚类算法之层次聚类-机器学习
  
  00:23:05
58. 058.密度聚类1-机器学习
  
  00:21:46
59. 059.密度聚类1-机器学习
  
  00:20:26
60. 060.最大密度聚类以及谱聚类1-机器学习
  
  00:22:50
61. 061.最大密度聚类以及谱聚类1-机器学习
  
  00:22:57
62. 062.谱聚类2-机器学习
  
  00:25:49
63. 063.谱聚类2-机器学习
  
  00:22:57
64. 064.支持向量机1-机器学习
  
  00:27:19
65. 065.支持向量机1-机器学习
  
  00:26:47
66. 066.支持向量机2-机器学习
  
  00:23:54
67. 067.支持向量机2-机器学习
  
  00:23:48
68. 068.支持向量机SVM-机器学习
  
  00:19:12
69. 069.支持向量机SVM-机器学习
  
  00:18:25
70. 070.支持向量机软间隔-机器学习
  
  00:24:58
71. 074.支持向量机参数比较案例-机器学习-
  
  00:30:31
72. 075.支持向量机参数比较案例-机器学习-
  
  00:28:03
73. 076.异常点检测和手写字体识别-机器学习
  
  00:26:40
74. 077.异常点检测和手写字体识别-机器学习
  
  00:22:45
75. 078.支持向量机SMO算法-机器学习-
  
  00:19:25
76. 079.支持向量机SMO算法-机器学习-
  
  00:18:31
77. 080.支持向量机SMO算法2-机器学习
  
  00:24:45
78. 081.支持向量机SMO算法2-机器学习
  
  00:25:04
79. 082.支持向量机SVR-机器学习
  
  00:23:16
80. 083.支持向量机SVR-机器学习
  
  00:22:55
81. 084.朴素贝叶斯-机器学习
  
  00:27:32
82. 085.朴素贝叶斯-机器学习
  
  00:26:52
83. 086.贝叶斯网络图及EM算法-机器学习
  
  00:25:49
84. 087.贝叶斯网络图及EM算法-机器学习
  
  00:23:40
85. 088.EM算法2-机器学习
  
  00:18:47
86. 089.EM算法2-机器学习
  
  00:17:27
87. 090.EM算法3-机器学习
  
  00:24:58
88. 091.EM算法3-机器学习
  
  00:23:49
89. 092.GMM高斯混合-机器学习
  
  00:34:21
90. 093.GMM高斯混合-机器学习
  
  00:30:53
91. 094.隐马尔可夫模型1-机器学习
  
  00:28:36
92. 095.隐马尔可夫模型1-机器学习
  
  00:27:43
93. 096.HMM概率问题1-机器学习
  
  00:23:54
94. 097.HMM概率问题1-机器学习
  
  00:22:45
95. 098.HMM概率问题2-机器学习
  
  00:20:42
96. 099.HMM概率问题2-机器学习
  
  00:20:59
97. 100.HMM学习问题-机器学习
  
  00:27:57
98. 101.HMM学习问题-机器学习
  
  00:24:40
99. 102.HMM预测问题-机器学习
  
  00:24:58
100. 103.HMM预测问题-机器学习
  
  00:23:28
101. 104.HMM预测问题-机器学习
  
  00:16:43
102. 105.主题模型1-机器学习
  
  00:27:19
103. 106.主题模型1-机器学习
  
  00:23:21
104. 107.主题模型LSA案列及NMF-机器学习
  
  00:28:10
105. 108.主题模型LSA案列及NMF-机器学习
  
  00:26:50
106. 109.主题模型LDA-机器学习
  
  00:19:00
107. 110.主题模型LDA-机器学习
  
  00:18:15
108. 111.主多分类问题1-机器学习
  
  00:26:02
109. 112.主多分类问题1-机器学习
  
  00:24:43
110. 113.数据的清洗与特征工程-机器学习
  
  00:30:31
111. 114.数据的清洗与特征工程-机器学习
  
  00:28:18
112. 115.特征工程2-机器学习
  
  00:29:01
113. 116.特征工程2-机器学习
  
  00:25:24
114. 117.特征工程3-机器学习
  
  00:24:45
115. 118.特征工程3-机器学习
  
  00:23:59
116. 119.特征工程4-机器学习
  
  00:19:38
117. 120.特征工程4-机器学习
  
  00:19:25
118. 121.特征工程5-机器学习
  
  00:28:23
119. 122.特征工程5-机器学习
  
  00:24:38
120. 123.特征工程PCA降维-机器学习
  
  00:27:06
121. 124.特征工程PCA降维-机器学习
  
  00:24:20
122. 125.特征工程PCA-机器学习
  
  00:27:07
123. 126.垃圾邮件处理1-机器学习
  
  00:27:06
124. 127.垃圾邮件处理1-机器学习
  
  00:25:02
125. 128.垃圾邮件处理2-机器学习
  
  00:26:28
126. 129.垃圾邮件处理2-机器学习
  
  00:24:47
127. 130.垃圾邮件处理3-机器学习
  
  00:22:24
128. 131.垃圾邮件处理3-机器学习
  
  00:21:01
129. 132.垃圾邮件处理4-机器学习
  
  00:25:11
130. 133.垃圾邮件处理4-机器学习
  
  00:24:39
131. 134.金融反欺诈-机器学习
  
  00:23:34
132. 135.金融反欺诈-机器学习
  
  00:24:41
133. 136.机器学习回顾1-机器学习
  
  00:31:35
134. 137.机器学习回顾1-机器学习
  
  00:32:17
135. 138.机器学习回顾2-机器学习
  
  00:17:43
136. 139.机器学习回顾2-机器学习
  
  00:17:36
137. 140.机器学习回顾3-机器学习
  
  00:24:07
138. 141.机器学习回顾3-机器学习
  
  00:21:50
139. 142.机器学习回顾4-机器学习
  
  00:26:53
140. 143.机器学习回顾4-机器学习
  
  00:24:23
141. 144.机器学习回顾5-机器学习
  
  00:25:24
142. 145.机器学习回顾5-机器学习
  
  00:28:48
143. 146.机器学习回顾5-机器学习
  
  00:26:28

人工智能十大机器学习算法

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人工智能十大机器学习算法（146讲）

001.机器学习概述-机器学习
002.机器学习概述-机器学习
003.机器学习概2-机器学习
004.机器学习概2-机器学习
005.线性回归-机器学习
006.线性回归-机器学习
007.线性回归2-机器学习
008.线性回归2-机器学习
009.线性回归案例-机器学习
010.线性回归案例-机器学习
011.岭回归及lasso回归1-机器学习
012.岭回归及lasso回归1-机器学习
013.多项式回归-机器学习
014.多项式回归-机器学习
015.波士顿房价及线性回归总结-机器学习
016.波士顿房价及线性回归总结-机器学习
017.逻辑回归-机器学习
018.逻辑回归-机器学习
019.逻辑回归及softmax-机器学习
020.逻辑回归及softmax-机器学习
021.K最近邻算法-机器学习
022.K最近邻算法-机器学习
023.K最近邻算法2-机器学习
024.K最近邻算法2-机器学习
025.决策树基本概念-机器学习
026.决策树基本概念-机器学习
027.机器学习
028.机器学习
029.决策树CART-机器学习
030.决策树CART-机器学习
031.决策树案列-机器学习
032.决策树案列-机器学习
033.集成学习之随机森林-机器学习
034.集成学习之随机森林-机器学习
035.集成学习之乳腺癌案例-机器学习
036.集成学习之乳腺癌案例-机器学习
037.集成学习之ADBOOST-机器学习
038.集成学习之ADBOOST-机器学习
039.集成学习之ADBOOST2-机器学习
040.集成学习之ADBOOST2-机器学习
041.集成学习之ad案例及GBDT-机器学习
042.集成学习之ad案例及GBDT-机器学习
043.集成学习之GBDT-机器学习
044.集成学习之GBDT回顾和stacking-机器学习
045.集成学习之GBDT回顾和stacking-机器学习
046.集成学习之XGboos2-机器学习
047.集成学习之XGboos2-机器学习
048.线性模型回顾-机器学习
049.线性模型回顾-机器学习
050.决策书回顾及聚类-机器学习
051.决策书回顾及聚类-机器学习
052.聚类之kmeans及kmean++-机器学习
053.聚类之kmeans及kmean++-机器学习
054.聚类算法canopy及评估-机器学习
055.聚类算法canopy及评估-机器学习
056.聚类算法之层次聚类-机器学习
057.聚类算法之层次聚类-机器学习
058.密度聚类1-机器学习
059.密度聚类1-机器学习
060.最大密度聚类以及谱聚类1-机器学习
061.最大密度聚类以及谱聚类1-机器学习
062.谱聚类2-机器学习
063.谱聚类2-机器学习
064.支持向量机1-机器学习
065.支持向量机1-机器学习
066.支持向量机2-机器学习
067.支持向量机2-机器学习
068.支持向量机SVM-机器学习
069.支持向量机SVM-机器学习
070.支持向量机软间隔-机器学习
071.支持向量机软间隔-机器学习
072.支持向量机核函数-机器学习
073.支持向量机核函数-机器学习
074.支持向量机参数比较案例-机器学习-
075.支持向量机参数比较案例-机器学习-
076.异常点检测和手写字体识别-机器学习
077.异常点检测和手写字体识别-机器学习
078.支持向量机SMO算法-机器学习-
079.支持向量机SMO算法-机器学习-
080.支持向量机SMO算法2-机器学习
081.支持向量机SMO算法2-机器学习
082.支持向量机SVR-机器学习
083.支持向量机SVR-机器学习
084.朴素贝叶斯-机器学习
085.朴素贝叶斯-机器学习
086.贝叶斯网络图及EM算法-机器学习
087.贝叶斯网络图及EM算法-机器学习
088.EM算法2-机器学习
089.EM算法2-机器学习
090.EM算法3-机器学习
091.EM算法3-机器学习
092.GMM高斯混合-机器学习
093.GMM高斯混合-机器学习
094.隐马尔可夫模型1-机器学习
095.隐马尔可夫模型1-机器学习
096.HMM概率问题1-机器学习
097.HMM概率问题1-机器学习
098.HMM概率问题2-机器学习
099.HMM概率问题2-机器学习
100.HMM学习问题-机器学习
101.HMM学习问题-机器学习
102.HMM预测问题-机器学习
103.HMM预测问题-机器学习
104.HMM预测问题-机器学习
105.主题模型1-机器学习
106.主题模型1-机器学习
107.主题模型LSA案列及NMF-机器学习
108.主题模型LSA案列及NMF-机器学习
109.主题模型LDA-机器学习
110.主题模型LDA-机器学习
111.主多分类问题1-机器学习
112.主多分类问题1-机器学习
113.数据的清洗与特征工程-机器学习
114.数据的清洗与特征工程-机器学习
115.特征工程2-机器学习
116.特征工程2-机器学习
117.特征工程3-机器学习
118.特征工程3-机器学习
119.特征工程4-机器学习
120.特征工程4-机器学习
121.特征工程5-机器学习
122.特征工程5-机器学习
123.特征工程PCA降维-机器学习
124.特征工程PCA降维-机器学习
125.特征工程PCA-机器学习
126.垃圾邮件处理1-机器学习
127.垃圾邮件处理1-机器学习
128.垃圾邮件处理2-机器学习
129.垃圾邮件处理2-机器学习
130.垃圾邮件处理3-机器学习
131.垃圾邮件处理3-机器学习
132.垃圾邮件处理4-机器学习
133.垃圾邮件处理4-机器学习
134.金融反欺诈-机器学习
135.金融反欺诈-机器学习
136.机器学习回顾1-机器学习
137.机器学习回顾1-机器学习
138.机器学习回顾2-机器学习
139.机器学习回顾2-机器学习
140.机器学习回顾3-机器学习
141.机器学习回顾3-机器学习
142.机器学习回顾4-机器学习
143.机器学习回顾4-机器学习
144.机器学习回顾5-机器学习
145.机器学习回顾5-机器学习
146.机器学习回顾5-机器学习

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