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1. 机器学习概念介绍
- 【视频】 1.1 人工智能概念 00:28:34
- 【视频】 1.2 机器学习概念 00:23:08
- 【视频】 1.3 机器学习分类 00:25:56
- 【视频】 1.4 拟合问题讲解 00:06:50
- 【文档】 1.5 课件
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2. K近邻算法讲解
- 【视频】 2.1 K近邻算法原理 00:12:43
- 【视频】 2.2 距离的度量方法 00:07:19
- 【视频】 2.3 归一化和标准化 00:16:07
- 【视频】 2.4 K近邻算法API 00:12:55
- 【视频】 2.5 K值选择问题 00:18:18
- 【视频】 2.6 分类模型评估方法 00:38:07
- 【文档】 2.7 课件
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3. 逻辑回归算法讲解
- 【视频】 3.1 逻辑回归介绍 00:17:07
- 【视频】 3.2 癌症分类预测 00:18:04
- 【视频】 3.3 分类评估指标 00:13:32
- 【文档】 3.4 课件
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4. 项目实战 - 电信客户流失分析
- 【视频】 4.1 项目实战 - 电信客户流失分析（一） 00:13:06
- 【视频】 4.2 项目实战 - 电信客户流失分析（二） 00:29:02
- 【视频】 4.3 项目实战 - 电信客户流失分析（三） 00:09:44
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5. 聚类分析讲解与项目实战
- 【视频】 5.1 聚类算法 00:28:47
- 【视频】 5.2 项目实战 - 顾客数据聚类分析 00:25:50
- 【文档】 5.3 课件
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6. Pytorch基本使用
- 【视频】 6.1 张量的创建（一） 00:11:43
- 【视频】 6.2 张量的创建（二） 00:24:33
- 【视频】 6.3 张量的数值计算 00:14:54
- 【视频】 6.4 张量和Numpy的转换 00:12:25
- 【视频】 6.5 张量的拼接操作 00:07:44
- 【视频】 6.6 张量的索引操作 00:18:34
- 【视频】 6.7 张量的形状 00:20:45
- 【视频】 6.8 张量运算函数 00:04:20
- 【视频】 6.9 自动微分模块 00:38:13
- 【文档】 6.10 课件
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7. 神经网络基础
- 【视频】 7.1 深度学习介绍 00:08:29
- 【视频】 7.2 激活函数介绍 00:12:33
- 【视频】 7.3 常见的参数初始化方法 00:37:29
- 【视频】 7.4 构建神经网络模型 00:21:23
- 【视频】 7.5 神经网络的损失函数 00:22:34
- 【视频】 7.6 回归损失函数 00:20:09
- 【视频】 7.7 神经网络反向传播 00:07:01
- 【视频】 7.8 反向传播(BP算法) 00:29:42
- 【视频】 7.9 神经网络正则化 00:09:27
- 【文档】 7.10 课件
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8. CNN卷积神经网络
- 【视频】 8.1 图像基础知识 00:12:57
- 【视频】 8.2 CNN卷积神经网络概述 00:02:53
- 【视频】 8.3 卷积层（一） 00:15:42
- 【视频】 8.4 卷积层（二） 00:26:51
- 【视频】 8.5 池化层 00:19:34
- 【视频】 8.6 了解Cifar10数据集 00:15:38
- 【视频】 8.7 搭建卷积神经网络 00:15:38
- 【视频】 8.8 编写训练函数 00:20:45
- 【视频】 8.9 编写预测函数 00:05:57
- 【文档】 8.10 课件
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9. RNN循环神经网络
- 【视频】 9.1 RNN循环神经网络概述 00:02:18
- 【视频】 9.2 词嵌入层的作用 00:16:44
- 【视频】 9.3 循环网络层 00:12:41
- 【视频】 9.4 项目实战 - 文本生成 00:19:13
- 【文档】 9.5 课件
- 【文档】 9.6 大数据分析师试题
