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機器學習-新(目錄)
時間 2019-11-10
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01部分 機器學習基礎
01-01 機器學習
02部分 監督學習
02-01 感知機
02-02 感知機原始形式(鳶尾花分類)
02-03 感知機對偶形式(鳶尾花分類)
02-04 線性迴歸
02-05 scikit-learn庫之線性迴歸
02-06 普通線性迴歸(波斯頓房價預測)+特徵選擇
02-07 多元線性迴歸(波士頓房價預測)
02-08 多項式迴歸(波士頓房價預測)
02-09 對數線性迴歸(波士頓房價預測)
02-10 正則化線性迴歸(波士頓房價預測)
02-11 RANSAC算法線性迴歸(波斯頓房價預測)
02-12 Logistic(邏輯)迴歸
02-13 Softmax迴歸
02-14 scikit-learn庫之邏輯迴歸
02-15 Logistic迴歸(鳶尾花分類)
02-16 k近鄰算法
02-17 kd樹
02-18 scikit-learn庫之k近鄰算法
02-19 k近鄰算法(鳶尾花分類)
02-20 kd樹(鳶尾花分類)
02-21 決策樹ID3算法
02-22 決策樹C4.5算法
02-23 決策樹CART算法
02-24 決策樹總結
02-25 scikit-learn庫之決策樹
02-26 決策樹(鳶尾花分類)
02-27 樸素貝葉斯
02-28 scikit-learn庫之線樸素貝葉斯
02-29 樸素貝葉斯(垃圾郵件分類)
02-30 線性可分支持向量機
02-31 線性支持向量機
02-32 線性支持向量9-機(鳶尾花分類)
02-33 非線性支持向量機
02-34 非線性支持向量機(鳶尾花分類)+自定義數據分類
02-35 scikit-learn庫之支持向量機
02-36 支持向量迴歸
02-37 支持向量機總結
03部分 無監督學習
03-01 K-Means聚類算法
04部分 集成學習
04-01 集成學習基礎
04-02 AdaBoost算法
04-03 scikit-learn庫之AdaBoost算法
04-04 AdaBoost算法代碼(鳶尾花分類)
04-05 提高樹
04-06 梯度提高樹
04-07 scikit-learn庫之梯度提高樹
04-08 梯度提高算法代碼(鳶尾花分類)
04-09 XgBoost算法
04-10 Bagging和隨機森林
04-11 隨機森林代碼(葡萄酒質量檢測)
04-12 scikit-learn庫之隨機森林
05部分 特徵工程
05-01 特徵預處理
05-02 特徵選擇
05-03 主成分分析(PCA)
05-04 scikit-learn庫之主成分分析
05-05 主成分分析代碼(手寫數字識別)
05-06 模型選擇
06部分 深度學習
06-01 DeepLearning-圖像識別
07部分 推薦系統
07-01 推薦系統經常使用度量指標
07-02 基於協同過濾的推薦算法
08部分 sklearn實戰
08-00 課程習得
08-01 經過線性迴歸瞭解算法流程
08-02 機器學習算法原理
08-03 細分構建機器學習應用程序的流程-流程簡介
08-04 細分構建機器學習應用程序的流程-數據收集
08-05 細分構建機器學習應用程序的流程-數據預處理
08-06 細分構建機器學習應用程序的流程-訓練模型
08-07 細分構建機器學習應用程序的流程-測試模型
08-08 細分構建機器學習應用程序的流程-模型優化
09部分 tensorflow實戰
09-01 Tensorflow1基本使用
附錄A:優化算法
A-01 最小二乘法
A-02 梯度降低法
A-03 牛頓法和擬牛頓法
A-04 座標軸降低法
A-05 前向選擇法和前向梯度法
A-06 最小角迴歸法
A-07 前向分步算法
A-08 拉格朗日對偶性
附錄B:數學
B-微積分-Sigmoid函數
B-微積分-sign(符號)函數
B-機率論-常見的機率分佈模型
B-機率論-條件機率
B-機率論-極大似然估計
B-機率論-熵和信息增益
B-機率論-貝葉斯決策
B-線性代數-矩陣轉置
B-線性代數-範數
B-線性代數-距離公式彙總
B-經濟學-基尼指數
附錄C:項目
C-01 手寫數字識別
C-02 推薦系統
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