机器学习原理与应用入门

itmsf · 发表于 2019-7-23 00:21:42

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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stuart · 发表于 2019-7-23 09:51:41

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eugene · 发表于 2020-3-29 01:23:26

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cms0315 · 发表于 2020-7-13 17:51:58

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mage · 发表于 2020-11-10 08:37:51

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bertha · 发表于 2021-2-8 21:15:48

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ddaabbiinn · 发表于 2021-8-13 22:28:32

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残剑无痕 · 发表于 2021-10-19 17:59:42

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lyd723 · 发表于 2022-8-4 09:42:03

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