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《经典算法与Python实战》机器学习必修

Time:2024-06-07

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课程教程视频内容简介

《经典算法与Python实战》机器学习必修

《经典算法与Python实战》机器学习必修 课程内容目录:

01-1-1课程内容和理念

02-1-2-1本章总览

02-1-2初识机器学习

02-2-2-2数据长什么样:常见数据集、典型实例、如何使用

02-3-2-3研究哪些问题:分类、回归等

02-4-2-4如何分门别类:监督、无监督、强化学习等

02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限

03-1-3-1本章总览:相互关系与学习路线

03-1-3课程使用的技术栈

03-10-3-10Numpy数组矩阵运算:一元运算、二元运算与矩阵运算

03-11-3-11Numpy数组统计运算:常用的都在这儿了

03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序

03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引

03-14-3-14Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置

03-2-3-2Anaconda图形化操作

03-3-3-3Anaconda命令行操作

03-4-3-4JupyterNotebook基础使用

03-5-3-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令

03-6-3-6Numpy基础:安装与性能对比

03-7-3-7Numpy数组创建:特定数组、等差数组、随机数组

03-8-3-8Numpy数组基础索引:索引和切片

03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作

04-1-4-1本章总览

04-2-4-2KNN算法核心思想和原理

04-3-4-3KNN分类任务代码实现

04-4-4-4数据集划分:训练集与预测集

04-5-4-5模型评价

04-6-4-6超参数

04-7-4-7特征归一化

04-8-4-8KNN回归任务代码实现

04-9-4-9KNN优缺点和适用条件

05-1-5-1本章总览

05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现

05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件

05-2-5-2线性回归核心思想和原理

05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理

05-4-5-4线性回归代码实现

05-5-5-5模型评价:MSE、RMSE、MAE和R方

05-6-5-6多项式回归代码实现

05-7-5-7逻辑回归算法

05-8-5-8线性逻辑回归代码实现

05-9-5-9多分类策略

06-1-6-1本章总览

06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现

06-11-6-11模型泛化

06-12-6-12评价指标:混淆矩阵、精准率和召回率

06-13-6-13评价指标:ROC曲线

06-2-6-2损失函数

06-3-6-3梯度下降

06-4-6-4决策边界

06-5-6-5过拟合与欠拟合

06-6-6-6学习曲线

06-7-6-7交叉验证

06-8-6-8模型误差

06-9-6-9正则化

07-1-7-1本章总览

07-2-7-2决策树核心思想和原理

07-3-7-3信息熵

07-4-7-4决策树分类任务代码实现

07-5-7-5基尼系数

07-6-7-6决策树剪枝

07-7-7-7决策树回归任务代码实现

07-8-7-8决策树优缺点和适用条件

08-1-8-1本章总览

08-2-8-2神经网络核心思想和原理

08-3-8-3激活函数

08-4-8-4正向传播与反向传播

08-5-8-5梯度下降优化算法

08-6-8-6神经网络简单代码实现

08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸

08-8-8-8模型选择

08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件

09-1-9-1本章总览

09-10-9-10SVM优缺点和适用条件

09-2-9-2SVM核心思想和原理

09-3-9-3硬间隔SVM

09-4-9-4SVM软间隔

09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现

09-6-9-6非线性SVM:核技巧

09-7-9-7SVM核函数

09-8-9-8非线性SVM代码实现

09-9-9-9SVM回归任务代码实现

10-1-10-1本章总览

10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理

10-3-10-3朴素贝叶斯分类

10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现

10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现

10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件

11-1-11-1本章总览

11-2-11-2集成学习核心思想和原理

11-3-11-3集成学习代码实现

11-4-11-4并行策略:Bagging、OOB等方法

11-5-11-5并行策略:随机森林

11-6-11-6串行策略:Boosting

11-7-11-7结合策略:Stacking方法

11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件

12-1-12-1本章总览

12-2-12-2聚类算法核心思想和原理

12-3-12-3k-means和分层聚类

12-4-12-4聚类算法代码实现

12-5-12-5聚类评估代码实现

12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件

13-1-13-1本章总览

13-2-13-2PCA核心思想和原理

13-3-13-3PCA求解算法

13-4-13-4PCA算法代码实现

13-5-13-5降维任务代码实现

13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用

13-7-13-7PCA在人脸识别中的应用

13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件

14-1-14-1本章总览

14-2-14-2概率图模型核心思想和原理

14-3-14-3EM算法参数估计

14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现

14-5-14-5概率图模型优缺点和适用条件

15-1-15-1本章总览

15-2-15-2泰坦尼克生还预测

15-3-15-3房价预测

15-4-15-4交易反欺诈代码实现

15-5-15-5如何深入研究机器学习

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