【13035XEa145】机器学习基础：机器学习与材料_化学_51
课程目录：
10_3_2_ 留出法.mp4 (141.2MB)
11_3_3_ 交叉验证法.mp4 (132.32MB)
12_3_4_ 自助法.mp4 (114.63MB)
13_3_5_ 无关数据.mp4 (31.51MB)
14_4_1_ 决策树分类.mp4 (301.09MB)
15_4_2_ 有机小分子分类.mp4 (287.25MB)
16_4_3_ 概率.mp4 (35.31MB)
17_4_4_ 贝叶斯分类.mp4 (232.64MB)
18_4_5_ 准确率.mp4 (118.23MB)
19_4_6_ k近邻分类.mp4 (42.44MB)
1_0_ 软件安装.mp4 (48.82MB)
20_4_7_ MOF分类（k近邻）.mp4 (175.91MB)
21_4_8_ 支持向量机分类.mp4 (165.19MB)
22_4_9_ MOF分类（支持向量机）.mp4 (43.84MB)
23_4_10_ P-R曲线.mp4 (231.21MB)
24_4_11_ ROC曲线.mp4 (83.44MB)
25_5_1_ 文献数据导入.mp4 (216.23MB)
26_5_2_ 偏最小二乘原理.mp4 (67MB)
27_5_3_ 预测d带中心（偏最小二乘）.mp4 (94.07MB)
28_5_4_ 高斯过程回归.mp4 (165.39MB)
29_5_5_ 数据关联性.mp4 (207.65MB)
2_1_ 机器学习简介.mp4 (812.67MB)
30_6_1_ 支持向量机回归.mp4 (109.58MB)
31_6_2_ 神经网络.mp4 (93.59MB)
32_7_1_ matminer库.mp4 (335.98MB)
33_7_2_ 高通量筛选.mp4 (242.02MB)
34_7_2_1 特征化缓慢的解决办法.mp4 (30.16MB)
35_7_3 MP数据库的使用.mp4 (325.2MB)
36_8_1_ 预测体积模量.mp4 (294.47MB)
37_8_2_ 决策回归树.mp4 (112.98MB)
38_8_3_ 交叉验证预测.mp4 (75MB)
39_8_4_ 查看误差分布.mp4 (88.1MB)
3_2_1_ 线性回归算法.mp4 (56.25MB)
40_9_1_ 特征重要性.mp4 (204.42MB)
41_9_2_ 随机森林.mp4 (182.98MB)
42_9_3_ 极端树.mp4 (41.36MB)
43_9_4_ AdaBoost.mp4 (164.52MB)
44_9_5_ 梯度提升.mp4 (53.41MB)
45_9_6_ 超参数搜索.mp4 (241.18MB)
46_10_1_ 库伦矩阵.mp4 (217.69MB)
47_10_2_ XGBoost.mp4 (76.25MB)
48_10_3_ 预测钙钛矿形成能.mp4 (73.24MB)
49_10_4_ 主成分分析.mp4 (174.98MB)
4_2_2_ 双金属吸附能.mp4 (275.01MB)
50_11_ 聚类算法.mp4 (229.16MB)
51_12_ 机器学习前沿.mp4 (269.59MB)
5_2_3_ 多元线性回归.mp4 (59.04MB)
6_2_4_ 预测熔点.mp4 (103.78MB)
7_2_5_ 预测-真实值图.mp4 (49.64MB)
8_2_6_ 二次回归模型.mp4 (69.1MB)
9_3_1_ 欠拟合与过拟合.mp4 (55.98MB)
