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第五章：逻辑回归原理推导
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      [1] 课程先导介绍
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      课程先导介绍
      [2] 第一章：线性回归原理推导
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      第一章：线性回归原理推导
      [3] 1-回归问题概述
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      [4] 2-误差项定义
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      [5] 3-独立同分布的意义
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      [6] 4-似然函数的作用
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      4-似然函数的作用
      [7] 5-参数求解
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      5-参数求解
      [8] 6-梯度下降通俗解释
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      6-梯度下降通俗解释
      [9] 7参数更新方法
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      7参数更新方法
      [10] 8-优化参数设置
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      8-优化参数设置
      [11] 第二章：线性回归代码实现
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      [12] 2-初始化步骤
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      [13] 3-实现梯度下降优化模块
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      [14] 4-损失与预测模块
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      [15] 5-数据与标签定义
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      [16] 6-训练线性回归模型
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      [17] 7-得到线性回归方程
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      [18] 8-整体流程debug解读
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      [19] 9-多特征回归模型
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      [20] 10-非线性回归
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      [21] 第三章：模型评估方法
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      [22] 2-数据集切分
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      [23] 3-交叉验证的作用
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      [24] 4-交叉验证实验分析
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      [25] 5-混淆矩阵
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      [26] 6-评估指标对比分析
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      [27] 7-阈值对结果的影响
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      [28] 8-ROC曲线
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      [29] 第四章：线性回归实验分析
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      第四章：线性回归实验分析
      [30] 2-参数直接求解方法
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      2-参数直接求解方法
      [31] 3-预处理对结果的影响
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      3-预处理对结果的影响
      [32] 4-梯度下降模块
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      [33] 5-学习率对结果的影响
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      [34] 6-随机梯度下降得到的效果
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      6-随机梯度下降得到的效果
      [35] 7-MiniBatch方法
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      7-MiniBatch方法
      [36] 8-不同策略效果对比
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      8-不同策略效果对比
      [37] 9-多项式回归
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      11:16
      9-多项式回归
      [38] 10-模型复杂度
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      10-模型复杂度
      [39] 11-样本数量对结果的影响
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      11-样本数量对结果的影响
      [40] 12-正则化的作用
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      12-正则化的作用
      [41] 13-岭回归与lasso
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      [42] 14-实验总结
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      14-实验总结
      [43] 第五章：逻辑回归原理推导
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      待播放
      第五章：逻辑回归原理推导
      [44] 2-化简与求解
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      2-化简与求解
      [45] 第六章：逻辑回归代码实现
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      第六章：逻辑回归代码实现
      [46] 2-训练模块功能
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      [47] 3-完成预测模块
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      3-完成预测模块
      [48] 4-优化目标定义
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      4-优化目标定义
      [49] 5-迭代优化参数
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      5-迭代优化参数
      [50] 6-梯度计算
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      6-梯度计算
      [51] 7-得出最终结果
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      7-得出最终结果
      [52] 8-鸢尾花数据集多分类任务
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      8-鸢尾花数据集多分类任务
      [53] 9-训练多分类模型
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      9-训练多分类模型
      [54] 10-准备测试数据
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      10-准备测试数据
      [55] 11-决策边界绘制
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      11-决策边界绘制
      [56] 12-非线性决策边界
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      12-非线性决策边界
      [57] 第七章：逻辑回归实验分析
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      第七章：逻辑回归实验分析
      [58] 2-概率结果随特征数值的变化
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      [59] 3-可视化展示
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      3-可视化展示
      [60] 4-坐标棋盘制作
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      [61] 5-分类决策边界展示分析
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      [62] 6-多分类-softmax
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      [63] 第八章：聚类算法-Kmeans&D...
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      第八章：聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
      [64] 2-KMEANS工作流程
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      2-KMEANS工作流程
      [65] 3-KMEANS迭代可视化展示
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      3-KMEANS迭代可视化展示
      [66] 4-DBSCAN聚类算法
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      11:03
      4-DBSCAN聚类算法
      [67] 5-DBSCAN工作流程
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      5-DBSCAN工作流程
      [68] 6-DBSCAN可视化展示
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      6-DBSCAN可视化展示
      [69] 第九章：Kmeans代码实现
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      第九章：Kmeans代码实现
      [70] 2-计算得到簇中心点
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      [71] 3-样本点归属划分
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      [72] 4-算法迭代更新
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      4-算法迭代更新
      [73] 5-鸢尾花数据集聚类任务
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      5-鸢尾花数据集聚类任务
      [74] 6-聚类效果展示
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      [75] 第十章：聚类算法实验分析
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      第十章：聚类算法实验分析
      [76] 2-聚类结果展示
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      [77] 3-建模流程解读
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      [78] 4-不稳定结果
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      4-不稳定结果
      [79] 5-评估指标-Inertia
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      5-评估指标-Inertia
      [80] 6-如何找到合适的K值
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      [81] 7-轮廓系数的作用
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      [82] 8-Kmenas算法存在的问题
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      [83] 9-应用实例-图像分割
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      [84] 10-半监督学习
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      [85] 11-DBSCAN算法
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      11-DBSCAN算法
      [86] 第十一章：决策树原理
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      第十一章：决策树原理
      [87] 2-熵的作用
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      2-熵的作用
      [88] 3-信息增益原理
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      3-信息增益原理
      [89] 4-决策树构造实例
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      [90] 5-信息增益率与gini系数
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      [91] 6-预剪枝方法
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      6-预剪枝方法
      [92] 7-后剪枝方法
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      [93] 8-回归问题解决
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      8-回归问题解决
      [94] 第十二章：决策树代码实现
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      第十二章：决策树代码实现
      [95] 2-递归生成树节点
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      [96] 3-整体框架逻辑
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      [97] 4-熵值计算
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      4-熵值计算
      [98] 5-数据集切分
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      [99] 6-完成树模型构建
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      [100] 7-测试算法效果
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      [101] 第十三章：决策树实验分析
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      [102] 2-决策边界展示分析
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      [103] 3-树模型预剪枝参数作用
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      [104] 4-回归树模型
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      [105] 第十四章：集成算法原理
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      [106] 2-随机森林优势与特征重要性指标
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      [107] 3-提升算法概述
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      [108] 4-stacking堆叠模型
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      [109] 第十五章：集成算法实验分析
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      [110] 2-硬投票与软投票效果对比
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      [111] 3-Bagging策略效果
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      [112] 4-集成效果展示分析
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      [113] 5-OOB袋外数据的作用
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      [114] 6-特征重要性热度图展示
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      [115] 7-Adaboost算法概述
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      [116] 8-Adaboost决策边界效果
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      [117] 9-GBDT提升算法流程
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      [118] 10-集成参数对比分析
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      [119] 11-模型提前停止策略
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      [120] 12-停止方案实施
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      [121] 13-堆叠模型
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      [122] 第十六章：支持向量机原理推导
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      [123] 2-距离与数据定义
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      [124] 3-目标函数推导
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      [125] 4-拉格朗日乘子法求解
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      [126] 5-化简最终目标函数
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      [127] 6-求解决策方程
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      [128] 7-软间隔优化
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      [129] 8-核函数的作用
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      [130] 9-知识点总结
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      [131] 第十七章：支持向量机实验分析
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      [132] 2-决策边界可视化展示
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      [133] 3-软间隔的作用
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      [134] 4-非线性SVM
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      [135] 5-核函数的作用与效果
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      [136] 第十八章：神经网络算法原理
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      [137] 2-深度学习应用领域
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