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Python3入门机器学习 经典算法与应用

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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2021-12-29 23:15:05 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    课程目录:

    第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
    1-1  什么是机器学习  (20:14)
    1-2 课程涵盖的内容和理念  (13:25)
    1-3 课程所使用的主要技术栈  (14:10)
    第2章 机器学习基础
    2-1 机器学习世界的数据  (18:27)
    2-2 机器学习的主要任务  (16:00)
    2-3  监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习  (17:38)
    2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习  (11:53)
    2-5 和机器学习相关的“哲学”思考  (12:00)
    2-6 关于回归和分类
    2-7 课程使用环境搭建  (13:08)
    第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
    3-1 Jupyter Notebook基础  (18:42)
    3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令  (20:51)
    3-3 Numpy数据基础  (11:06)
    3-4 创建Numpy数组(和矩阵)  (19:16)
    3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作  (18:15)
    3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割  (18:00)
    3-7 Numpy中的矩阵运算  (23:11)
    3-8 Numpy中的聚合运算  (13:19)
    3-9 Numpy中的arg运算  (11:12)
    3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing  (22:36)
    3-11 Matplotlib数据可视化基础  (18:05)
    3-12 数据加载和简单的数据探索  (12:49)
    第4章  最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
    4-1 k近邻算法基础  (22:42)
    4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装  (22:22)
    4-3 训练数据集,测试数据集  (22:46)
    4-4 分类准确度  (19:20)
    4-5 超参数  (21:36)
    4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数  (17:24)
    4-7 数据归一化  (15:27)
    4-8 scikit-learn中的Scaler  (19:24)
    4-9 更多有关k近邻算法的思考  (10:22)
    第5章 线性回归法
    5-1 简单线性回归  (18:06)
    5-2 最小二乘法  (11:27)
    5-3 简单线性回归的实现  (14:09)
    5-4 向量化  (12:02)
    5-5 衡量线性回归法的指标:MSE,RMSE和MAE  (22:45)
    5-6 最好的衡量线性回归法的指标:R Squared  (16:28)
    5-7 多元线性回归和正规方程解  (15:58)
    5-8 实现多元线性回归  (13:08)
    5-9 使用scikit-learn解决回归问题  (12:42)
    5-10 线性回归的可解释性和更多思考  (11:53)
    第6章  梯度下降法
    6-1 什么是梯度下降法  (16:20)
    6-2 模拟实现梯度下降法  (20:11)
    6-3 线性回归中的梯度下降法  (10:56)
    6-4 实现线性回归中的梯度下降法  (14:06)
    6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化  (22:14)
    6-6 随机梯度下降法  (17:34)
    6-7  scikit-learn中的随机梯度下降法  (15:40)
    6-8  如何确定梯度计算的准确性?调试梯度下降法  (16:29)
    6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论  (08:37)
    第7章  PCA与梯度上升法
    7-1 什么是PCA  (17:45)
    7-2 使用梯度上升法求解PCA问题  (09:10)
    7-3 求数据的主成分PCA  (20:09)
    7-4 求数据的前n个主成分  (17:36)
    7-5 高维数据映射为低维数据  (19:29)
    7-6 scikit-learn中的PCA  (18:57)
    7-7 试手MNIST数据集  (12:06)
    7-8 在三维数据上的 PCA
    7-9 关于 MNIST 数据集的最新获得方式
    7-10 使用PCA对数据进行降噪  (10:00)
    7-11 人脸识别与特征脸  (13:57)
    第8章  多项式回归与模型泛化
    8-1 什么是多项式回归  (11:38)
    8-2  scikit-learn中的多项式回归与Pipeline  (16:26)
    8-3 过拟合与欠拟合  (14:22)
    8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集  (16:09)
    8-5  学习曲线  (15:28)
    8-6  验证数据集与交叉验证  (25:20)
    8-7 偏差方差平衡  (15:16)
    8-8  模型泛化与岭回归   (19:15)
    8-9  LASSO  (16:59)
    8-10  L1, L2和弹性网络  (14:25)
    第9章  逻辑回归
    9-1 什么是逻辑回归  (16:07)
    9-2 逻辑回归的损失函数  (15:00)
    9-3  逻辑回归损失函数的梯度  (17:50)
    9-4 实现逻辑回归算法  (14:29)
    9-5 决策边界  (21:09)
    9-6 在逻辑回归中使用多项式特征  (15:09)
    9-7 scikit-learn中的逻辑回归  (17:22)
    9-8  OvR与OvO  (19:09)
    9-9 其他算法的决策边界
    第10章 评价分类结果
    10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵  (15:06)
    10-2 精准率和召回率  (11:51)
    10-3 实现混淆矩阵,精准率和召回率  (15:42)
    10-4 F1 Score  (17:42)
    10-5 精准率和召回率的平衡  (20:18)
    10-6 精准率-召回率曲线  (14:21)
    10-7 ROC曲线  (16:52)
    10-8 关于机器学习不同的指标
    10-9 多分类问题中的混淆矩阵  (13:30)
    第11章 支撑向量机 SVM
    11-1 什么是SVM  (13:54)
    11-2 SVM背后的最优化问题  (19:21)
    11-3 Soft Margin SVM  (16:12)
    11-4 scikit-learn中的SVM  (21:23)
    11-5 SVM中使用多项式特征和核函数  (12:43)
    11-6 到底什么是核函数  (15:31)
    11-7 RBF核函数  (20:46)
    11-8 RBF核函数中的gamma  (13:39)
    11-9 SVM思想解决回归问题  (10:46)
    第12章 决策树
    12-1 什么是决策树  (12:01)
    12-2 信息熵  (16:30)
    12-3 使用信息熵寻找最优划分  (20:20)
    12-4 基尼系数  (17:41)
    12-5 CART与决策树中的超参数  (15:04)
    12-6 决策树解决回归问题  (08:15)
    12-7 决策树的局限性  (08:16)
    第13章 集成学习和随机森林
    13-1 什么是集成学习  (16:35)
    13-2 Soft Voting Classifier  (14:30)
    13-3 Bagging 和 Pasting  (16:52)
    13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论  (14:40)
    13-5 随机森林和 Extra-Trees  (13:14)
    13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting  (15:30)
    13-7 Stacking  (08:46)
    13-8 关于 XGBoost
    第14章 更多机器学习算法
    14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油!  (08:32)
    14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习?


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    楼主加油,我们都看好你哦。
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    看到这帖子真是高兴!
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    发表于 2021-12-30 02:19:49 | 显示全部楼层
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