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第01課 機器學習概念

• 課時1人工智能入門1

  試聽 00 : 14 : 27

  開始學習
• 課時2人工智能入門2

  試聽 00 : 11 : 27

  開始學習
• 課時3人工智能入門3

  00 : 18 : 15

  開始學習

第02課 一元線性回歸

• 課時1一元線性回歸概念

  00 : 16 : 34

  開始學習
• 課時2一元線性回歸代價函數

  00 : 18 : 02

  開始學習
• 課時3一元線性回歸梯度下降

  00 : 07 : 59

  開始學習
• 課時4一元線性回歸實戰1

  00 : 06 : 06

  開始學習
• 課時5一元線性回歸實戰2

  00 : 10 : 41

  開始學習
• 課時6一元線性回歸實戰3

  00 : 07 : 56

  開始學習

第03課 多元線性回歸

• 課時1多元線性回歸

  00 : 12 : 07

  開始學習
• 課時2多元線性回歸實戰1

  00 : 16 : 00

  開始學習
• 課時3多元線性回歸實戰2

  00 : 06 : 36

  開始學習
• 課時4特征縮放

  00 : 12 : 52

  開始學習

第04課 邏輯回歸

• 課時1邏輯回歸1

  00 : 14 : 37

  開始學習
• 課時2邏輯回歸2

  00 : 11 : 42

  開始學習
• 課時3邏輯回歸實戰1

  00 : 15 : 07

  開始學習
• 課時4邏輯回歸實戰2

  00 : 17 : 33

  開始學習
• 課時5邏輯回歸實戰3

  00 : 09 : 18

  開始學習

第05課 KNN算法

• 課時1KNN算法1

  00 : 24 : 09

  開始學習
• 課時2KNN電影分類1

  00 : 11 : 31

  開始學習
• 課時3KNN電影分類2

  00 : 21 : 40

  開始學習

第06課 K-means算法

• 課時1K-means算法1

  00 : 14 : 38

  開始學習
• 課時2K-means算法2

  00 : 17 : 09

  開始學習
• 課時3K-means算法之西瓜聚類1

  00 : 04 : 09

  開始學習
• 課時4K-means算法之西瓜聚類2

  00 : 24 : 38

  開始學習
• 課時5K-means算法之西瓜聚類3

  00 : 15 : 00

  開始學習
• 課時6K-means算法之西瓜聚類4

  00 : 01 : 57

  開始學習

第07課 決策樹（上）

• 課時1決策樹1

  00 : 18 : 01

  開始學習
• 課時2決策樹2

  00 : 22 : 12

  開始學習
• 課時3決策樹3-sklearn介紹

  00 : 04 : 34

  開始學習
• 課時4決策樹4-sklearn實現

  00 : 12 : 26

  開始學習

第08課 決策樹（下）

• 課時1決策樹5-sklearn實現2

  00 : 11 : 14

  開始學習
• 課時2決策樹6-圖形化決策樹

  00 : 09 : 05

  開始學習
• 課時3決策樹7-邊界圖形化

  00 : 35 : 45

  開始學習

第09課 貝葉斯算法

• 課時1貝葉斯算法1

  00 : 13 : 50

  開始學習
• 課時2貝葉斯算法2

  00 : 19 : 08

  開始學習
• 課時3貝葉斯算法3

  00 : 05 : 40

  開始學習
• 課時4高斯分類器

  00 : 27 : 01

  開始學習
• 課時5樸素貝葉斯性別判斷實例

  00 : 10 : 41

  開始學習

第10課 SVM支持向量機（上）

• 課時1smv1問題描述

  00 : 19 : 50

  開始學習
• 課時2svm2拉格朗日乘子法1

  00 : 10 : 47

  開始學習
• 課時3svm2拉格朗日乘子法2

  00 : 10 : 52

  開始學習
• 課時4svm2拉格朗日乘子法3

  00 : 18 : 35

  開始學習

第11課 SVM支持向量機（中）

• 課時1svm6SMO算法1

  00 : 26 : 30

  開始學習
• 課時2svm5對偶問題推導

  00 : 22 : 13

  開始學習
• 課時3svm7smo算法2

  00 : 14 : 04

  開始學習
• 課時4svm7smo算法3

  00 : 10 : 30

  開始學習

第12課 SVM支持向量機（下）

• 課時1svm9非線性問題核函數

  00 : 23 : 26

  開始學習
• 課時2svm10高斯核函數

  00 : 09 : 16

  開始學習
• 課時3svm11軟間隔

  00 : 24 : 38

  開始學習
• 課時4svm12線性分類實戰1

  00 : 15 : 30

  開始學習
• 課時5svm13線性分類實戰2

  00 : 09 : 47

  開始學習
• 課時6svm14非線性分類實戰

  00 : 14 : 50

  開始學習

第13課 主成分分析PCA1

• 課時1PCA1_主成分分析概念

  00 : 11 : 10

  開始學習
• 課時2PCA2_數學推導1

  00 : 06 : 04

  開始學習
• 課時3PCA3_數學推導2

  00 : 23 : 11

  開始學習
• 課時4PCA4_數學推導3

  00 : 20 : 05

  開始學習

第14課 主成分分析PCA2

• 課時1PCA5_自己實現PCA降維

  00 : 28 : 20

  開始學習
• 課時2PCA6 SKlearn實現降維

  00 : 22 : 05

  開始學習
• 課時3PCA7 Sklearn手寫數字圖片降維

  00 : 13 : 20

  開始學習

第15課 文本分類和圖像識別

• 課時1文本分類TF-IDF

  00 : 14 : 30

  開始學習
• 課時2CountVectorizer使用

  00 : 09 : 20

  開始學習
• 課時3垃圾短信分類

  00 : 24 : 30

  開始學習
• 課時4tdidf垃圾郵件分類

  00 : 24 : 33

  開始學習
• 課時5人臉識別實戰

  00 : 33 : 54

  開始學習