22. 【单元6】KNN实现“手写识别”实例编写(P20)

北京理工大学-Python机器学习应用（mooc）

大学课程 / 计算机

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  1【第一部分】“机器学习”课程内容导学(P1)

  06:46
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  2【第一部分】Sklearn库的安装(P2)

  04:43
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  3【第一部分】Sklearn库标准数据集及基本功能(P3)

  07:29
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  4【第二部分】机器学习之无监督学习课程导学(P4)

  09:33
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  5【单元1】聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查(P5)

  08:12
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  6【单元1】聚类之Dbscan+学生月上网时间分布聚类实例(P6)

  09:17
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  7【单元2】降维之PCA(P7)

  06:37
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  8【单元2】降维之NMF(P8)

  07:16
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  9【单元3】实例：基于聚类的整图分割(P9)

  05:17
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  10【第二部分】机器学习之有监督学习课程导学(P10)

  08:05
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  11【单元4】“人体运动状态信息评级”实例分析(P11)

  06:26
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  12【单元4】KNN+Nbayes+决策树(P12) - 1

  05:39
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  13【单元4】KNN+Nbayes+决策树(P12) - 3

  05:43
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  14【单元4】“人体运动状态信息评级”实例编写与对比(P13)

  07:48
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  15【单元4】上证指数涨跌预测实例(P14)

  06:03
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  16【单元5】线性回归+房价与房屋尺寸关系的线性拟合(P15)

  08:54
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  17【单元5】多项式回归+房价与房屋尺寸的非线性拟合(P16)

  07:00
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  18【单元5】_岭回归(P17)

  07:47
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  19【单元6】“手写识别”实例介绍(P18)

  04:55
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  20【单元6】神经网络实现“手写识别”实例编写(P19) - 1

  05:16
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  21【单元6】神经网络实现“手写识别”实例编写(P19) - 3

  05:20
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  22【单元6】KNN实现“手写识别”实例编写(P20)

  06:33
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  23【单元8】实例：自主学习Flappy Bird游戏(P22)

  02:34
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  24【单元8】Flappy Bird自主学习程序基本框架(P23) - 1

  05:06
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  25【单元8】Flappy Bird自主学习程序基本框架(P23) - 3

  05:07
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  26【单元8】相关库的介绍及安装(P24)

  02:57
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  27【单元8】项目实战(P25) - 1

  06:38
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  28【单元8】项目实战(P25) - 3

  06:36
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  29【单元8】训练结果展示(P26)

  01:44
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  30【单元9】课程总结(P27)

  06:15