人工智能之机器学习71讲

『课程目录』:  9 T4 `# S9 V0 O4 @& K
01、机器学习的定义、概念与常见应用框架
& U1 R# k0 G/ |
02、机器学习的分类、算法Top10与开发流程
03、机器学习开发流程:数据收集与存储
( B  f4 P: `# L& d4 Z! r
04、特征工程概述与1-of-k哑编码
; o' }1 ]9 h# o- |) i: `
05、文本数据转换:词袋法与TF-IDF
06、模型训练与测试(准确率、召回率、精准率、F值、ROC、AUC)
  P* x  G& V0 x( i% K) ]
07、模型的部署上线与反馈
08、机器学习之回归算法
09、最小二乘法求线性回归的最优参数向量
10、scikit-learn机器学习框架的安装与环境搭建
11、机器学习实战案例:普通最小二乘法求线性回归
12、最小二乘公式法和模型部署:持久化与加载使用
# c- Q: w& E# _/ u
13、多项式扩展与过拟合问题
14、解决OverFitting的方案:L1正则、L2正则、弹性网络算法
15、回归模型的指标评估与机器学习的调参
16、梯度下降法原理与代码实战案例
1 q: K+ U* c: n4 b% \6 X% C2 l
17、线性回归问题的梯度下降算法(BGD、SGD、MBGD)
" V# R/ B# A! n7 k7 ^
18、线性回归总结与BGD算法代码实现
+ E6 H4 a  G; d; J2 a9 E+ _
19、BGD、SGD、普通最小二乘求线性回归问题的比较
. b) E' N' U+ L. k6 w- E0 ]
20、认识逻辑回归及其交叉熵损失函数
/ {0 j8 A9 G3 O
21、逻辑回归代码实战案例:乳腺癌预测
22、Softmax回归算法与实战案例:葡萄酒质量分类
+ E3 T/ A6 b; [4 [* X0 G6 R" b' {
23、ML分类问题综合实战案例:信贷审批与鸢尾花分类
/ Q+ m: _3 o8 u  d
24、机器学习之KNN算法实现原理与KD-Tree构建
+ C% w7 r7 N# z; P2 m" f' T
25、KNN参数说明与实例代码讲解
26、决策树预备知识:信息熵与条件熵
) p7 L6 h" K& I# W
27、什么是决策树以及决策树的构建过程
28、决策树的纯度计算、损失函数与举例说明
, K  K) ?: g8 D  I% f) _5 Q
29、决策树的生成算法:ID3、C4.5、CART
$ W' `- n! d6 N2 F4 e& ~& J# M1 |% m/ x
30、决策树算法代码实例:鸢尾花分类
31、决策树API参数讲解、网格交叉验证、决策树深度与过拟合
2 I/ ?  Z; [4 t/ Q) U
32、决策树优化策略:剪枝优化与随机森林
8 c; e  f* E) E! ]; Q0 T
33、分类树、回归树的区别与实战代码案例:波士顿房租价格预测
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34、使用决策树的可视化工具画出树结构
– [0 T$ d& _: x# Z
35、集成学习的思想概述
6 ~7 r* N7 O* y' x3 l
36、Bagging方法与随机森林
0 n3 q8 n2 A; n) u7 ]& u
37、RF随机森林的扩展算法:Extra Tree、TRTE、IForest
7 s' U" R" l# j$ N1 M) [5 Q
38、随机森林算法实战案例:乳腺癌数据分析
39、Boosting提升学习与AdaBoost算法损失函数
40、AdaBoost算法原理与构建过程
* S- w2 f; L; q6 k  [6 n
41、AdaBoost算法原理的举例推演_重点掌握
42、AdaBoost算法的实战代码案例与总结
% Z! o1 @/ c# O& L" l; j# @
43、梯度提升迭代决策树GBDT算法原理与总结
44、集成学习Bagging、Boosting的区别与Stacking
' H. W" I1 j1 ]- |! s! L
45、机器学习之聚类算法与相似度距离公式
6 c. R7 g0 h% H1 r  E2 L" T: L2 N9 n
46、聚类的思想与K-means算法原理讲解
47、K-means初始簇心敏感:二分K-means、K-means++、K-meansll
48、较完美解决k值给定与初值敏感:Canopy+K-Means算法混合
/ f! I. x+ z; i( I$ s
49、K-Means算法实战代码案例
50、Mini Batch K-Means算法原理及其实战代码案例
51、聚类算法的衡量指标_轮廓系数
52、层次聚类思想与AGNES算法代码实战案例
0 v; @6 T& d! H5 A  R1 Q
53、层次聚类算法优化:BIRCH算法及其实战代码案例
54、密度聚类概述以及DBSCAN算法详解
' j( W' F+ L5 F7 _
55、密度最大值聚类算法MDCA与DBSCAN算法实战代码案例
/ H2 d0 ]8 }: [# y
56、谱聚类算法原理与scikit-learn API实战代码案例
57、聚类算法效果比较与应用案例:图片压缩
58、无约束的最优化问题:梯度下降法、牛顿法、坐标轴下降法
59、有约束的最优化问题:拉格朗日乘子法、KKT条件
8 q( N6 h" M, u1 ^- }7 [* L+ A
60、了解感知器模型的原理
; a! R3 y; J+ P. b7 v7 x5 M
61、支持向量机与线性可分SVM算法推导流程_重点
0 p4 V0 D1 e; ?1 h8 I9 q9 @& a2 F
62、SVM软间隔模型的算法流程
# x4 z5 `% ]0 |8 x' k
63、非线性可分SVM的解决方案
, Y( Y( `7 V7 Q3 `# O2 d
64、核函数的定义、作用及原理详解
65、SMO序列最小优化算法原理详解_难点
8 N; o+ A1 }/ B2 m
66、SVM应用于回归中_SVR原理讲解
67、SVM算法库在框架scikit-learn中的实现
68、SVM算法5个代码案例_加深理解SVM算法原理
  A2 l9 w8 D) W, D5 i
69、SVM算法4个实战综合案例
8 p& c1 M$ N8 c9 a% \
70、单标签多分类算法原理_ovo与ovr的区别
71、单标签多分类算法_纠错码机制

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