1-模子评价和考证简介 2-模子评价 - 你将看到什么 3-模子评价 - 你将学到什么 5-模子评价 - 你将做什么 7-先修要求 8-哪个专业? 8-哪个专业?答案 9-用一个数字描写数据 10-数据集的众数答案 10-挑选哪个数字? 11-散布的众数 11-数据集的众数 12-众数 - 负偏斜散布 答案 12-众数 - 负偏斜散布 13-众数 - 均匀散布 13-众数 - 均匀散布答案 14-不止一个众数? 14-不止一个众数?答案 15-分类数据的众数 答案 15-分类数据的众数 16-众数的更多信息! 16-众数的更多信息!答案 17-找出均值 答案 17-找出均值 18-找出均值的步调 答案 18-找出均值的步调 19-迭代进程 答案 19-迭代进程 20-有用的标记 21-均值的特征 21-均值的特征答案 22-含异常值的均值 答案 22-含异常值的均值 23-可以期望多高的薪资? 答案 23-可以期望多高的薪资? 24-北卡莱罗纳大学 25-中位数的要求 答案 25-中位数的要求 26-找出中位数 26-找出中位数答案 27-含异常值的中位数 27-含异常值的中位数答案 28-找出含异常值的中位数 答案 28-找出含异常值的中位数 29-中心丈量值 30-对中心丈量值排序 1 答案 30-对中心丈量值排序 1 31对中心丈量值排序 2 31-对中心丈量值排序 2答案 32-利用中心丈量值来比力 33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值 答案 33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值 34-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 中位数 35-中位数位置公式 36-小结 - 中心丈量值 答案 36-小结 - 中心丈量值 37-真棒! 38-交际收集工作职员的薪酬 答案 38-交际收集工作职员的薪酬 39-你应当注册帐号吗? 40-有什么分歧 答案 40-有什么分歧? 41-量化数据的散布形状 答案 41-量化数据的散布形状 42-值域能否改变? 答案 42-值域能否改变? 43-扎克伯格的薪酬：一个异常值 答案 43-扎克伯格的薪酬：一个异常值 44-砍掉尾巴 45-Q1 在那里? 45-Q1 在那里?答案 46-Q3 - Q1 47-IQR 48-IQR 答案 49-什么是异常值? 答案 49-什么是异常值? 50-界说异常值 50婚配对应的箱线图 答案 50婚配对应的箱线图 答案 51-均值在 IQR 中吗? 51-均值在 IQR 中吗?答案 52-IQR 的不敷 53-权衡差别性的方式 答案 53-权衡差别性的方式 54-计较均值 答案 54-计较均值 55-离均差 答案 55-离均差 56-均匀误差 答案 56-均匀误差 57-均匀误差的公式 答案 57-均匀误差的公式 57-均匀误差的公式 58- 摆脱负值，高兴起来 58-摆脱负值，高兴起来 答案 59-绝对误差 答案 59-绝对误差 60-均匀绝对误差 答案 60-均匀绝对误差 61-均匀绝对误差的公式 答案 61-均匀绝对误差的公式 62-平方误差 答案 62-平方误差 63-平方和 64-平方和 65-均匀平方误差 65-均匀平方误差 答案 66-用说话诠释均匀平方误差 67-一维的数据 答案 67-一维的数据 68-标准误差 SD 69-计较标准误差 SD 答案 69-计较标准误差 SD 70-交际收集工作职员薪酬的 SD 值 答案 70-交际收集工作职员薪酬的 SD 值 71-用说话诠释标准误差 答案 71-用说话诠释标准误差 72-用电子表格计较 SD 值 73-用电子表格计较 SD 值 答案 74-SD 值的重要性 75-找到误差对应的值 答案 75-找到误差对应的值 76-所选样本的 SD 值 答案 76-所选样本的 SD 值 77-贝塞耳校正 答案 77-贝塞耳校正 78-廓清样本 SD 值的真正寄义 79-举例：果冻豆 81-Numpy 83-Pandas 86-建立新 DataFrame 答案 86-建立新 DataFrame 87-数据框列 89-Pandas 向量化方式 90-均匀铜牌数 90-均匀铜牌数-答案 91-均匀金、银和铜牌数 答案 91-均匀金、银和铜牌数 92-矩阵乘法与 Numpy Dot 93-奥林匹克奖牌犯颀 答案 93-奥林匹克奖牌犯颀 96-sklearn 利用入门 97-高斯朴实贝叶斯示例 98-有关地形数据的高斯 NB 摆设 答案 98-有关地形数据的高斯 NB 摆设 99-评价目标 105-正确率的缺点 答案 105-正确率的缺点 106-挑选最合适的目标 107-混淆矩阵 打啊 107-混淆矩阵 107-混淆矩阵练习 1 答案 108-混淆矩阵练习 1 108-混淆矩阵练习 2 答案 108-混淆矩阵练习 2 109-添补混淆矩阵 答案 109-添补混淆矩阵 110-混淆矩阵：误报 答案 110-混淆矩阵：误报 111-决议树混淆矩阵 答案 111-决议树混淆矩阵 112-切确率和召回率 113-鲍威尔切确率和召回率 113-鲍威尔切确率和召回率答案 114-布什切确率和召回率 答案 114-布什切确率和召回率 115-特征脸方式中的 True Positives 答案 115-特征脸方式中的 True Positives 116-特征脸方式中的 False Positives 答案 116-特征脸方式中的 False Positives 117-特征脸方式中的 False Negatives 答案 117-特征脸方式中的 False Negatives 117-特征脸方式中的 False Negatives-c 118-答案 118-对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN 119-切确率公式 答案 119-切确率公式 120-召回率公式 答案 120-召回率公式 132-误差、方差和特征数目 答案 132-误差、方差和特征数目 133-误差、方差和特征数目 2 答案 133-误差、方差和特征数目 2 134-肉眼过拟合 135-数据范例 1 - 数值数据 136-数据范例 2 - 分类数据 137-数据范例 3 - 时候序列数据 138-数据范例 3 - 时候序列数据 答案 138-数据范例 3 - 时候序列数据 139-在 Sklearn 中练习测试分手 140-K 折穿插考证 答案 140-K 折穿插考证 141-Sklearn 中的 K 折 CV 142-针对 Sklearn 中的 K 折的适用倡议 143-为调剂参数而停止的穿插考证 146-维度灾难 147-维度灾难 2 4-构建完整的模子.png 6-统计学回首与支持库.png 14-不止一个众数? 练习.jpg 15-分类数据的众数 练习.jpg 16-众数的更多信息!练习.jpg 17-找出均值 练习.jpg 18-找出均值的步调 练习.jpg 21-均值的特征.jpg 22-含异常值的均值 练习.jpg 23-可以期望多高的薪资?.jpg 25-中位数的要求.jpg 30-对中心丈量值排序 1.jpg 33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值.jpg 72-Sample_Social_Networkers_Salary_n=100_Lesson_4.xlsx 80-Numpy 和 Pandas 教程.png 82-Numpy Playground.py.txt 84-Pandas Playground - 系列.txt 85-Pandas Playground - 数据框.txt 86-建立新 DataFrame.txt 88-Pandas Playground - 索引数据框.txt 90-均匀铜牌数.txt 91-均匀金、银和铜牌数.txt 93-奥林匹克奖牌数.txt 94-安装 scikit-learn.png 94-安装 scikit-learn.txt 95.png 100-挑选合适的目标.txt 101-分类和回归.txt 102-分类目标与回归目标.txt 103-分类目标.txt 104-正确率.txt 121-F1分数.txt 122-回归目标.txt 123-均匀绝对误差.txt 124-均方误差.txt 125-回归分数函数.txt 126-误差缘由.txt 127-误差酿成的误差.txt 128-Linear Learner, Quadratic Data.txt 129-方差酿成的误差.txt 130-Noisy Data, Complex Model.txt 131-改良模子的有用性.txt 144-Sklearn 中的 GridSearchCV - 练习.txt 144-Sklearn 中的 GridSearchCV.txt 145-总结.txt 148-进修曲线.txt 148-进修曲线2.txt 149-理想的进修曲线.txt 150-模子复杂度.txt 151-进修曲线与模子复杂度.txt 152-模子复杂度的现实利用.txt 153-摘要.txt 154-题目和报告结构.txt 154-项目.txt 课程下载： |
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