机器学习原理与应用入门

『课程目录』: 
├─第1讲 机器学习引入
│      1.1 机器学习是什么
│      1.2 什么是模型
3 X6 F- e- }, \% r/ l, R
│      1.3 监督学习与损失函数
│      1.4 梯度下降
$ D* g+ g- Q% _2 ~# P+ V" S; ?
│      1.5 数据标注的价值
│      1.6 代码展示1
│      1.7 代码展示2
8 i. W. X. Z0 L8 {- \
│      1.8 代码展示3
$ o; U1 _" f6 b* z! C
│      
├─第2讲 分类问题
. G. H2 a$ T* e4 H, ^7 L. D+ S1 L
│      2.1 机器学习的三大基本范式1
│      2.2 机器学习的三大基本范式2
│      2.3 监督学习中分类、回归及特征是什么
– H- `$ |$ `! _* Z
│      2.4 感知机
│      2.5 代价函数
│      2.6 随机梯度下降、如何判断分类机好坏
│      2.7 感知机的缺陷及课程总结
│      2.8 代码展示
( ]/ j( e  B8 U& K" v
│      
9 E- w" Y% u5 Q  y% L
├─第3讲 KNN算法
: T* W+ i, X( c0 y  V7 |9 \% V3 m
│      3.1 KNN算法是什么
│      3.2 如何选择KNN中的K
4 E/ s1 g* l  d! r0 v) X4 ^3 F
│      3.3 过拟合和交叉验证
1 q+ S' N* F" X2 n( j
│      3.4 代码展示及KNN算法的问题
│      
3 V6 w; _/ S. I2 w( a+ o
├─第4讲 机器学习背后的数学(上)
│      4.1 机器学习什么时候会成功
│      4.2 如何用概率论度模型的不确定性1
│      4.3 如何有概率论度模型的不确定性2
│      4.4 如何有概率论度模型的不确定性3
! m0 A+ ^7 P5 ~
│      4.5 如何有概率论度模型的不确定性4
( U9 x0 p9 S3 T+ z/ Y& n: K/ b5 H
│      4.6 如何有概率论度模型的不确定性5
2 ~. Z; {* c& \' R/ _' r5 U
│      4.7 模型误差的两种分类1
│      4.8 模型误差的两种分类2
│      4.9 模型误差的两种分类3
& r* Z2 U- W/ g; J6 T# w
│      4.10 代码展示
│      
, {# L% U. f% `. |5 t
├─第5讲 机器学习背后的数学(下)
1 O: i9 A0 n. {& X8 J
│      5.1 如何选择好的特征值1
│      5.2 如何选择好的特征值2
9 i) b  B3 O! o8 i
│      5.3 如何选择好的特征值3
% h: B5 c5 i  g+ J7 E
│      5.4 正则化1
( n; Y% f% P5 d2 @0 n% c
│      5.5 正则化2
! H4 Q: R& ~; m
│      5.6 代码展示1
# t0 r$ J8 _1 W- a% z7 r1 @! q
│      5.7 代码展示2
) X% z( H: X2 G& @
│      
├─第6讲 加入概率更健康之逻辑斯蒂回归
│      6.1 逻辑斯蒂模型的架构
│      6.2 交叉熵KL散度
4 v  N" p9 v+ K- k
│      6.3 如何度量模型的目标1
│      6.4 如何度量模型的目标2
5 F$ O7 M; h! Q" p& G9 d& t! m
│      6.5 如何求解逻辑斯蒂回归模型的优化问题1
│      6.6 如何求解逻辑斯蒂回归模型的优化问题2
│      6.7 代码展示1
  S! y( T. s% s5 r' b
│      6.8 代码展示2
$ S* K: h1 X' k6 Z: b
│      6.9 代码展示3
  y+ W" v6 }" L/ Y; V4 e
│      
├─第7讲 模拟人类理性的决策树
│      7.1 决策树是什么
0 U6 ^9 K8 h4 P0 b8 B
│      7.2 信息熵,如何衡量哪些特征重要
( k) V" a- \# a6 t7 N3 S7 F
│      7.3 如何利用信息增益在决策树中选择特征1
│      7.4 如何利用信息增益在决策树中选择特征2
│      7.5 决策树的构建何时停下来
6 n8 A' H) a1 [
│      7.6 决策树如何应对连续特征
2 c8 K; l5 q8 k2 u: C, V5 a$ G
│      7.7 决策树如何应对过拟合
% N$ I, M; n+ t3 Q8 y/ w
│      7.8 随机森林在回归问题上的代码演示
5 Y. ~% V% D9 a  R7 Z! Q
│      
├─第8讲 集群模型
5 W4 v* J# K6 |- i) Z) _2 E
│      8.1 复习决策树
5 [1 [) a" |9 U4 v. w$ t8 D$ o* ^
│      8.2 Bagging方法
│      8.3 Boosting方法1
' [$ q% |5 g8 k4 x# D
│      8.4 Boosting方法2
, c2 O% h  G2 f( Z- a3 X. b
│      8.5 Boosting方法3
0 E0 F4 |, e2 u' ^7 N
│      8.6 Boosting方法5
! B# G/ Y" E# Z# I3 e  H- k
│      
└─第9讲 PCA
        9.1 主成分分析背后的直觉
6 H) a0 ?1 z+ Y& ?+ V. C' z
        9.2 PCA怎么做
" u: V+ t9 p4 Q8 M8 B& R
        9.3 代码展示1
. N" v( O0 g8 I* o( X  e0 n! `$ `
        9.4 代码展示2
│  
. I1 E0 }8 x1 e+ l- P
├─第10讲 升维大法之神经网络
7 ?  ]* B; \# |9 K5 v. r( d: J% @8 X
│      10.1 传统机器学习方法的问题1
. T7 \7 o0 {' z  e* Z
│      10.2 传统机器学习方法的问题2
! u  b' z: i3 i
│      10.3 神经网络的历史发展
( V; k2 \/ Q$ j( N) \' f9 c. y, g3 O* X
│      10.4 神经网络三要素之一:权重矩阵
│      10.5 神经网络三要素之激活函数、决策层
– n( }# Q* \+ d
│      10.6 网页展示
│      
├─第11讲 升维大法之SVM
3 N! B% n  j2 P$ z2 H" L4 A
│      11.1 SVM的目标:如何将间隔最大化
│      11.2 SVM要解决什么样的优化问题
│      11.3 拉格朗日最优问题的解法1
│      11.4拉格朗日最优问题的解法2 
0 f, n* x2 m2 i) r7 l% R# [
│      11.5 SVM中的软间隔
│      11.6 SVM的核函数
│      11.7 核函数为什么有用1
: B& c% r! h, _# e3 K
│      11.8 核函数为什么有用2
│      11.9 SVM与其他模型的对比

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