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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