人工智能之机器学习71讲

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    人工智能之机器学习71讲


    〖课程目录〗:
    01、机器学习的定义、概念与常见应用框架
    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
    04、特征工程概述与1-of-k哑编码
    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)
    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
    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
    17、线性回归问题的梯度下降算法(BGD、SGD、MBGD)
    18、线性回归总结与BGD算法代码实现
    19、BGD、SGD、普通最小二乘求线性回归问题的比较
    20、认识逻辑回归及其交叉熵损失函数
    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
    23、ML分类问题综合实战案例:信贷审批与鸢尾花分类
    24、机器学习之KNN算法实现原理与KD-Tree构建
    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
    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
    29、决策树的生成算法:ID3、C4.5、CART
    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
    32、决策树优化策略:剪枝优化与随机森林
    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
    34、使用决策树的可视化工具画出树结构
    35、集成学习的思想概述
    36、Bagging方法与随机森林
    37、RF随机森林的扩展算法:Extra Tree、TRTE、IForest
    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
    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
    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
    45、机器学习之聚类算法与相似度距离公式
    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
    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
    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
    55、密度最大值聚类算法MDCA与DBSCAN算法实战代码案例
    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
    60、了解感知器模型的原理
    61、支持向量机与线性可分SVM算法推导流程_重点
    62、SVM软间隔模型的算法流程
    63、非线性可分SVM的解决方案
    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
    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
    69、SVM算法4个实战综合案例
    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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    看到这样的好资源真是高兴!感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享!
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    激动人心,无法言表!【IT码上发视频学习网】太给力了!
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    真是难得给力的资源啊!支持【IT码上发视频学习网】!
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    好一个好人一生平安
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    我只是路过打酱油的。【IT码上发视频学习网】雄起!
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    淡定,淡定,淡定……【IT码上发视频学习网】就是这么666!
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    看到这样的好资源真是高兴!感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享!
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