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!
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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
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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
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29-中心测量值
30-对中心测量值排序 1 答案
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31对中心测量值排序 2
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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
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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
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37-真棒!
38-社交网络工作人员的薪酬 答案
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39-你应该注册帐号吗?
40-有什么不同 答案
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41-量化数据的分布形态 答案
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42-值域是否改变? 答案
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43-扎克伯格的薪酬：一个异常值 答案
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44-砍掉尾巴
45-Q1 在哪里?
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46-Q3 - Q1
47-IQR
48-IQR 答案
49-什么是异常值? 答案
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50-定义异常值
50匹配对应的箱线图 答案
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51-均值在 IQR 中吗?
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52-IQR 的不足
53-衡量差异性的方法 答案
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54-计算均值 答案
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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
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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
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62-平方偏差 答案
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63-平方和
64-平方和
65-平均平方偏差
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66-用语言解释平均平方偏差
67-一维的数据 答案
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68-标准偏差 SD
69-计算标准偏差 SD 答案
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70-社交网络工作人员薪酬的 SD 值 答案
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71-用语言解释标准偏差 答案
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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
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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
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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
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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
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99-评估指标
105-准确率的缺陷 答案
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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
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109-填充混淆矩阵 答案
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110-混淆矩阵：误报 答案
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111-决策树混淆矩阵 答案
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112-精确率和召回率
113-鲍威尔精确率和召回率
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114-布什精确率和召回率 答案
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115-特征脸方法中的 True Positives 答案
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116-特征脸方法中的 False Positives 答案
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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
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120-召回率公式 答案
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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
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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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