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标题: 硅谷专家讲解模型评估和验证视频教程附源码英语中文字幕 253课 [打印本页]

作者: admin    时间: 2017-10-2 08:12
标题: 硅谷专家讲解模型评估和验证视频教程附源码英语中文字幕 253课

1-模型评估和验证简介

2-模型评估 - 你将看到什么

3-模型评估 - 你将学到什么

5-模型评估 - 你将做什么

7-先修要求

8-哪个专业?

8-哪个专业?答案

9-用一个数字描述数据

10-数据集的众数答案

10-选择哪个数字?

11-分布的众数

11-数据集的众数

12-众数 - 负偏斜分布 答案

12-众数 - 负偏斜分布

13-众数 - 均匀分布

13-众数 - 均匀分布答案

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-找出均值的步骤 答案

18-找出均值的步骤

19-迭代过程 答案

19-迭代过程

20-有用的符号

21-均值的特性

21-均值的特性答案

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-中心测量值

30-对中心测量值排序 1 答案

30-对中心测量值排序 1

31对中心测量值排序 2

31-对中心测量值排序 2答案

32-使用中心测量值来比较

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 - 中心测量值 答案

36-小结 - 中心测量值

37-真棒!

38-社交网络工作人员的薪酬 答案

38-社交网络工作人员的薪酬

39-你应该注册帐号吗?

40-有什么不同 答案

40-有什么不同?

41-量化数据的分布形态 答案

41-量化数据的分布形态

42-值域是否改变? 答案

42-值域是否改变?

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 在哪里?

45-Q1 在哪里?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-定义异常值

50匹配对应的箱线图 答案

50匹配对应的箱线图 答案

51-均值在 IQR 中吗?

51-均值在 IQR 中吗?答案

52-IQR 的不足

53-衡量差异性的方法 答案

53-衡量差异性的方法

54-计算均值 答案

54-计算均值

55-离均差 答案

55-离均差

56-平均偏差 答案

56-平均偏差

57-平均偏差的公式 答案

57-平均偏差的公式

57-平均偏差的公式

58- 摆脱负值,开心起来

58-摆脱负值,开心起来 答案

59-绝对偏差 答案

59-绝对偏差

60-平均绝对偏差 答案

60-平均绝对偏差

61-平均绝对偏差的公式 答案

61-平均绝对偏差的公式

62-平方偏差 答案

62-平方偏差

63-平方和

64-平方和

65-平均平方偏差

65-平均平方偏差 答案

66-用语言解释平均平方偏差

67-一维的数据 答案

67-一维的数据

68-标准偏差 SD

69-计算标准偏差 SD 答案

69-计算标准偏差 SD

70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值 答案

70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值

71-用语言解释标准偏差 答案

71-用语言解释标准偏差

72-用电子表格计算 SD 值

73-用电子表格计算 SD 值 答案

74-SD 值的重要性

75-找到偏差对应的值 答案

75-找到偏差对应的值

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-澄清样本 SD 值的真正含义

79-举例:果冻豆

81-Numpy

83-Pandas

86-创建新 DataFrame 答案

86-创建新 DataFrame

87-数据框列

89-Pandas 向量化方法

90-平均铜牌数

90-平均铜牌数-答案

91-平均金、银和铜牌数 答案

91-平均金、银和铜牌数

92-矩阵乘法与 Numpy Dot

93-奥林匹克奖牌分数 答案

93-奥林匹克奖牌分数

96-sklearn 使用入门

97-高斯朴素贝叶斯示例

98-有关地形数据的高斯 NB 部署 答案

98-有关地形数据的高斯 NB 部署

99-评估指标

105-准确率的缺陷 答案

105-准确率的缺陷

106-选择最合适的指标

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-填充混淆矩阵 答案

109-填充混淆矩阵

110-混淆矩阵:误报 答案

110-混淆矩阵:误报

111-决策树混淆矩阵 答案

111-决策树混淆矩阵

112-精确率和召回率

113-鲍威尔精确率和召回率

113-鲍威尔精确率和召回率答案

114-布什精确率和召回率 答案

114-布什精确率和召回率

115-特征脸方法中的 True Positives 答案

115-特征脸方法中的 True Positives

116-特征脸方法中的 False Positives 答案

116-特征脸方法中的 False Positives

117-特征脸方法中的 False Negatives 答案

117-特征脸方法中的 False Negatives

117-特征脸方法中的 False Negatives-c

118-答案

118-对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN

119-精确率公式 答案

119-精确率公式

120-召回率公式 答案

120-召回率公式

132-偏差、方差和特征数量 答案

132-偏差、方差和特征数量

133-偏差、方差和特征数量 2 答案

133-偏差、方差和特征数量 2

134-肉眼过拟合

135-数据类型 1 - 数值数据

136-数据类型 2 - 分类数据

137-数据类型 3 - 时间序列数据

138-数据类型 3 - 时间序列数据 答案

138-数据类型 3 - 时间序列数据

139-在 Sklearn 中训练测试分离

140-K 折交叉验证 答案

140-K 折交叉验证

141-Sklearn 中的 K 折 CV

142-针对 Sklearn 中的 K 折的实用建议

143-为调整参数而进行的交叉验证

146-维度灾难

147-维度灾难 2

4-构建完整的模型.png

6-统计学回顾与支持库.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-找出均值的步骤 练习.jpg

21-均值的特性.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-对中心测量值排序 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-创建新 DataFrame.txt

88-Pandas Playground - 索引数据框.txt

90-平均铜牌数.txt

91-平均金、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-选择合适的指标.txt

101-分类和回归.txt

102-分类指标与回归指标.txt

103-分类指标.txt

104-准确率.txt

121-F1分数.txt

122-回归指标.txt

123-平均绝对误差.txt

124-均方误差.txt

125-回归分数函数.txt

126-误差原因.txt

127-偏差造成的误差.txt

128-Linear Learner, Quadratic Data.txt

129-方差造成的误差.txt

130-Noisy Data, Complex Model.txt

131-改进模型的有效性.txt

144-Sklearn 中的 GridSearchCV - 练习.txt

144-Sklearn 中的 GridSearchCV.txt

145-总结.txt

148-学习曲线.txt

148-学习曲线2.txt

149-理想的学习曲线.txt

150-模型复杂度.txt

151-学习曲线与模型复杂度.txt

152-模型复杂度的实际使用.txt

153-摘要.txt

154-问题和报告结构.txt

154-项目.txt

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