浅浅的整理一下机器学习视频资料
前言
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sklearn推荐课程
1、sklearn（上）
2、sklearn（中）
3、sklearn（下）
简单理解算法原理
01 KNN
02 朴素贝叶斯
03 决策树
04 逻辑斯蒂回归
05 SVM
06 EM算法
斯坦福机器学习课程
C229：Machine Learming（机器学习）
CS224W：Machine Learning with Graphs（图机器学习）
CS129：Applied Machine Learming（应用机器学习）
CS329S：Machine Learning Systems Design（机器学习系统设计）
CS228：Probabilistic Graphical Models（概率图模型）
sklearn推荐课程
1、sklearn（上）
【sklearn机器学习】菜菜的sklearn机器学习完整版（上）_哔哩哔哩_bilibili
https://www.bilibili.com/video/BV1Ch411x7xB/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=0405e6b4a3f9ede65a3a71710c96ab66
2、sklearn（中）
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3、sklearn（下）
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简单理解算法原理
01 KNN
[5分钟学算法] #01 k近邻法_哔哩哔哩_bilibili凭本事刷到的，那就得学一波！, 视频播放量 23156、弹幕量 13、点赞数 1183、投硬币枚数 460、收藏人数 1011、转发人数 87, 视频作者 风中摇曳的小萝卜, 作者简介 全网唯一账号。这个挺有意思的~我能学一下吗？，相关视频：【合集】十分钟 机器学习 系列视频 《统计学习方法》，什么是KNN（K近邻算法）？【知多少】，团队开发神器 Git/GitHub 自学指南，几分钟掌握学习重点，什么是决策树（Decision Tree）？【知多少】，【neko】红黑树/插入【算法编程#11】，【西瓜书真的不适合所有人！】同济大佬半天就教会了我12大机器学习算法，回归算法、支持向量机、决策树随机森林等，一次学到爽！，EM算法的原理，当男程序员和女程序员开始交往后.....，[5分钟深度学习] #02 反向传播算法，A*寻路算法详解 #A星 #启发式搜索
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02 朴素贝叶斯
[5分钟学算法] #02 朴素贝叶斯 写作业还得看小明_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1eT411V7jM/?spm_id_from=333.788&vd_source=0405e6b4a3f9ede65a3a71710c96ab66
03 决策树
[5分钟学算法] #03 决策树 小明毕业当行长_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1ar4y137GD/?spm_id_from=333.788&vd_source=0405e6b4a3f9ede65a3a71710c96ab66
04 逻辑斯蒂回归
[5分钟学算法] #04 逻辑斯谛回归 超神超鬼几几开_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV17r4y137bW/?spm_id_from=333.788&vd_source=0405e6b4a3f9ede65a3a71710c96ab66
05 SVM
[5分钟学算法] #05 支持向量机 软硬通吃分类大法_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1vv4y1g721/?spm_id_from=333.788&vd_source=0405e6b4a3f9ede65a3a71710c96ab66
06 EM算法
[5分钟学算法] #06 EM算法 你到底是哪个班级的_哔哩哔哩_bilibili不写班级和名字的，打一顿就好了~, 视频播放量 16772、弹幕量 25、点赞数 810、投硬币枚数 495、收藏人数 805、转发人数 69, 视频作者 风中摇曳的小萝卜, 作者简介 全网唯一账号。这个挺有意思的~我能学一下吗？，相关视频：什么是 EM 算法（最大期望算法）？【知多少】，初学者都能看明白的【隐马尔科夫模型】原理详解,动画讲解轻松学（HMM/底层逻辑/人工智能/深度学习/算法），巧用GitHub，直接入门到就业，【梯度下降】3D可视化讲解通俗易懂，EM算法的原理，公司新来的女程序员一下午时间用代码实现了一个龙卷风特效，现在展示一下，【五分钟机器学习】Adaboost：前人栽树后人乘凉，通俗易懂讲算法-EM(期望最大化)，【合集】十分钟 机器学习 系列视频 《统计学习方法》，【五分钟机器学习】环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)
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斯坦福机器学习课程
C229：Machine Learming（机器学习）
链接：http://cs229.stanford.edu
CS224W：Machine Learning with Graphs（图机器学习）
链接：http://web.stanford.edu/class/cs224w/
CS129：Applied Machine Learming（应用机器学习）
链接：https://web.stanford.edu/class/cs129/
CS329S：Machine Learning Systems Design（机器学习系统设计）
链接：https://stanford-cs329s.github.io/index.html
CS228：Probabilistic Graphical Models（概率图模型）
链接：https://cs228.stanford.edu
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