机器学习原理与应用入门

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-7-23 00:21:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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        

    〖视频截图〗:
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