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
课程目录: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 131对中心测量值排序 231-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 - Q147-IQR48-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 SD69-计算标准偏差 SD 答案69-计算标准偏差 SD70-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-Numpy83-Pandas86-创建新 DataFrame 答案86-创建新 DataFrame87-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 Dot93-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 1108-混淆矩阵练习 2 答案108-混淆矩阵练习 2109-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 Positives116-特征脸方法中的 False Positives 答案116-特征脸方法中的 False Positives117-特征脸方法中的 False Negatives 答案117-特征脸方法中的 False Negatives117-特征脸方法中的 False Negatives-c118-答案118-对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN119-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 2134-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 CV142-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 24-构建完整的模型.png6-统计学回顾与支持库.png14-不止一个众数? 练习.jpg15-分类数据的众数 练习.jpg16-众数的更多信息!练习.jpg17-找出均值 练习.jpg18-找出均值的步骤 练习.jpg21-均值的特性.jpg22-含异常值的均值 练习.jpg23-可以期望多高的薪资?.jpg25-中位数的要求.jpg30-对中心测量值排序 1.jpg33-优达学城员工的 Facebook 好友数 - 均值.jpg72-Sample_Social_Networkers_Salary_n=100_Lesson_4.xlsx80-Numpy 和 Pandas 教程.png82-Numpy Playground.py.txt84-Pandas Playground - 系列.txt85-Pandas Playground - 数据框.txt86-创建新 DataFrame.txt88-Pandas Playground - 索引数据框.txt90-平均铜牌数.txt91-平均金、银和铜牌数.txt93-奥林匹克奖牌数.txt94-安装 scikit-learn.png94-安装 scikit-learn.txt95.png100-选择合适的指标.txt101-分类和回归.txt102-分类指标与回归指标.txt103-分类指标.txt104-准确率.txt121-F1分数.txt122-回归指标.txt123-平均绝对误差.txt124-均方误差.txt125-回归分数函数.txt126-误差原因.txt127-偏差造成的误差.txt128-Linear Learner, Quadratic Data.txt129-方差造成的误差.txt130-Noisy Data, Complex Model.txt131-改进模型的有效性.txt144-Sklearn 中的 GridSearchCV - 练习.txt144-Sklearn 中的 GridSearchCV.txt145-总结.txt148-学习曲线.txt148-学习曲线2.txt149-理想的学习曲线.txt150-模型复杂度.txt151-学习曲线与模型复杂度.txt152-模型复杂度的实际使用.txt153-摘要.txt154-问题和报告结构.txt154-项目.txt课程下载：**** Hidden Message ***** 谢谢楼主，共同发展 正需要，支持楼主大人了！ 谢谢楼主，共同发展 有竞争才有进步嘛 找到好贴不容易，我顶你了，谢了 好好 学习了 确实不错 我是来刷分的，嘿嘿 学习了，谢谢分享、、、 学习了，谢谢分享、、、