【中英双语+资料】机器学习到底从哪入门|StatQuest 回归+交叉验证|Machine Learning 2018–2024
Parts
- P1 · [中文] 01 机器学习入门
- P2 · [英文] 01 Gentle Introduction|完整英文原声在后半部
- P3 · [必看] 1分钟:双语怎么切-充电解锁课程站
- P4 · [中文] 02 交叉验证
- P5 · [中文] 03 混淆矩阵
- P6 · [中文] 04 敏感性与特异性
- P7 · [中文] 05 唱学敏感度
- P8 · [中文] 06 偏差与方差
- P9 · [中文] 07 熵
- P10 · [中文] 08 互信息
- P11 · [中文] 09 线性回归
- P12 · [中文] 10 多元回归
- P13 · [中文] 11 线性模型做检验
- P14 · [中文] 12 设计矩阵
- P15 · [中文] 13 Odds与对数Odds
- P16 · [中文] 14 比值比
- P17 · [中文] 15 逻辑回归
- P18 · [中文] 16 逻辑回归系数
- P19 · [中文] 17 极大似然
- P20 · [中文] 18 R平方与p值
- P21 · [中文] 19 饱和模型与偏差
- P22 · [中文] 20 R语言逻辑回归
- P23 · [中文] 21 偏差残差
- P24 · [中文] 22 ROC与AUC
- P25 · [中文] 23 R语言ROC
- P26 · [中文] 24 岭回归
- P27 · [中文] 25 Lasso回归
- P28 · [中文] 26 岭回归vs Lasso
- P29 · [中文] 27 弹性网络
- P30 · [中文] 28 R语言正则化
- P31 · [英文] 02 Cross Validation
- P32 · [英文] 03 Confusion Matrix
- P33 · [英文] 04 Sensitivity and Specificity
- P34 · [英文] 05 Sensitivity Sing-a-Long
- P35 · [英文] 06 Bias and Variance
- P36 · [英文] 07 Entropy
- P37 · [英文] 08 Mutual Information
- P38 · [英文] 09 Linear Regression
- P39 · [英文] 10 Multiple Regression
- P40 · [英文] 11 Linear Models t-tests ANOVA
- P41 · [英文] 12 Design Matrices
- P42 · [英文] 13 Odds and Log Odds
- P43 · [英文] 14 Odds Ratios
- P44 · [英文] 15 Logistic Regression
- P45 · [英文] 16 Logistic Coefficients
- P46 · [英文] 17 Maximum Likelihood
- P47 · [英文] 18 R-squared and p-value
- P48 · [英文] 19 Saturated Models Deviance
- P49 · [英文] 20 Logistic Regression in R
- P50 · [英文] 21 Deviance Residuals
- P51 · [英文] 22 ROC and AUC
- P52 · [英文] 23 ROC and AUC in R
- P53 · [英文] 24 Ridge Regression
- P54 · [英文] 25 Lasso Regression
- P55 · [英文] 26 Ridge vs Lasso
- P56 · [英文] 27 Elastic Net
- P57 · [英文] 28 Regularization in R
Description
StatQuest《Machine Learning》上册:从入门概念讲到线性回归、逻辑回归和正则化|中英双语可切换 📌 本期看点 · 交叉验证、混淆矩阵、偏差与方差:模型好不好先有尺子 · 线性回归到逻辑回归:系数、极大似然、R² 和 p 值 · 岭回归、Lasso、弹性网络:过拟合怎么压下去 🧭 观看指南 共 28 讲。P1 中文配音,P2 英文原声(完整英文原声在后半部),P3–P29 其余中文配音,P30–P56 其余英文原声。中册(降维/树/提升)和下册(神经网络/Transformer)后续更新。 🎯 适合人群 转码自学、计算机新生,以及想把机器学习基础概念真正讲顺的同学。 持续更新海外名校硬核课程,点赞收藏关注三连,你的支持是更新的最大动力!