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标题:
机器学习原理与应用入门
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作者:
itmsf
时间:
2019-7-23 00:21
标题:
机器学习原理与应用入门
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
│ 1.3 监督学习与损失函数
│ 1.4 梯度下降
│ 1.5 数据标注的价值
│ 1.6 代码展示1
│ 1.7 代码展示2
│ 1.8 代码展示3
│
├─第2讲 分类问题
│ 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
│ 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
│
├─第3讲 KNN算法
│ 3.1 KNN算法是什么
│ 3.2 如何选择KNN中的K
│ 3.3 过拟合和交叉验证
│ 3.4 代码展示及KNN算法的问题
│
├─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
│ 4.5 如何有概率论度模型的不确定性4
│ 4.6 如何有概率论度模型的不确定性5
│ 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
│ 4.10 代码展示
│
├─第5讲 机器学习背后的数学(下)
│ 5.1 如何选择好的特征值1
│ 5.2 如何选择好的特征值2
│ 5.3 如何选择好的特征值3
│ 5.4 正则化1
│ 5.5 正则化2
│ 5.6 代码展示1
│ 5.7 代码展示2
│
├─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
│ 6.3 如何度量模型的目标1
│ 6.4 如何度量模型的目标2
│ 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
│ 6.8 代码展示2
│ 6.9 代码展示3
│
├─第7讲 模拟人类理性的决策树
│ 7.1 决策树是什么
│ 7.2 信息熵,如何衡量哪些特征重要
│ 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
│ 7.6 决策树如何应对连续特征
│ 7.7 决策树如何应对过拟合
│ 7.8 随机森林在回归问题上的代码演示
│
├─第8讲 集群模型
│ 8.1 复习决策树
│ 8.2 Bagging方法
│ 8.3 Boosting方法1
│ 8.4 Boosting方法2
│ 8.5 Boosting方法3
│ 8.6 Boosting方法5
│
└─第9讲 PCA
9.1 主成分分析背后的直觉
9.2 PCA怎么做
9.3 代码展示1
9.4 代码展示2
│
├─第10讲 升维大法之神经网络
│ 10.1 传统机器学习方法的问题1
│ 10.2 传统机器学习方法的问题2
│ 10.3 神经网络的历史发展
│ 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
│ 10.6 网页展示
│
├─第11讲 升维大法之SVM
│ 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
│ 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
│ 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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作者:
stuart
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2019-7-23 09:51
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eugene
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2020-3-29 01:23
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cms0315
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时间:
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作者:
mage
时间:
2020-11-10 08:37
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作者:
bertha
时间:
2021-2-8 21:15
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作者:
ddaabbiinn
时间:
2021-8-13 22:28
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作者:
残剑无痕
时间:
2021-10-19 17:59
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作者:
lyd723
时间:
2022-8-4 09:42
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作者:
fclin
时间:
2022-8-23 07:09
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作者:
zhupi3314
时间:
2022-12-20 09:52
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