机器学习原理与应用入门

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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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