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Python3入门机器学习_经典算法与应用

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  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-8-23 02:45:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    ├─第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
    │      1-1导学
    │      1-2 课程涵盖的内容和理念
    │      1-3 课程所使用的主要技术栈
    │      
    ├─第2章 机器学习基础
    │      2-1 机器学习世界的数据
    │      2-2 机器学习的主要任务
    │      2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习
    │      2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习
    │      2-5 和机器学习相关的哲学思考
    │      
    ├─第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
    │      3-1 jupyter notebook基础
    │      3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing
    │      3-11 Matplotlib数据可视化基础
    │      3-12 数据加载和简单的数据探索
    │      3-2 jupyter notebook中的魔法命令
    │      3-3 Numpy数据基础
    │      3-4 创建numpy数组和矩阵
    │      3-5 Numpy数组的基本操作
    │      3-6 Numpy数组的合并与分割
    │      3-7 Numpy中的矩阵运算
    │      3-8 Numpy中的聚合运算
    │      3-9 Numpy中的arg运算
    │      
    ├─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
    │      4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
    │      4-3 训练数据集,测试数据集
    │      4-4 分类准确度
    │      4-5 超参数
    │      4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
    │      4-7 数据归一化
    │      4-8 scikit-learn中的Scaler
    │      4-9 更多有关k近邻算法的思考
    │      
    ├─第5章 线性回归法
    │      5-1 简单线性回归
    │      5-10 线性回归的可解性和更多思考
    │      5-2 最小二乘法
    │      5-3 简单线性回归的实现
    │      5-4 向量化
    │      5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE
    │      5-6 最好的衡量线性回归法的指标 R Squared
    │      5-7 多元线性回归和正规方程解
    │      5-8 实现多元线性回归
    │      5-9 使用scikit-learn解决回归问题
    │      
    ├─第6章 梯度下降法
    │      6-1 什么是梯度下降法
    │      6-2 模拟实现梯度下降法
    │      6-3 线性回归中的梯度下降法
    │      6-4 实现线性回归中的梯度下降法
    │      6-5 梯度下降的向量化和数据标准化
    │      6-6 随机梯度下降法
    │      6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
    │      6-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法
    │      6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
    │      
    ├─第7章 PCA与梯度上升法
    │      7-1 什么是PCA
    │      7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
    │      7-3 求数据的主成分PCA
    │      7-4 求数据的前n个主成分
    │      7-5 高维数据映射为低维数据
    │      7-6 scikit-learn中的PCA
    │      7-7 试手MNIST数据集
    │      7-8 使用PCA对数据进行降噪
    │      7-9 人脸识别与特征脸
    │      
    ├─第8章 多项式回归与模型泛化
    │      8-1 什么是多项式回归
    │      8-10 L1,L2和弹性网络
    │      8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline
    │      8-3 过拟合与前拟合
    │      8-4 为什么要训练数据集与测试数据集
    │      8-5 学习曲线
    │      8-6 验证数据集与交叉验证
    │      8-7 偏差方差平衡
    │      8-8 模型泛化与岭回归
    │      8-9 LASSO
    │      
    └─第9章 逻辑回归
            9-1 什么是逻辑回归
            9-2 逻辑回归的损失函数
            9-3 逻辑回归损失函数的梯度
            9-4 实现逻辑回归算法
            9-5 决策边界
            9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
            9-7 scikit-learn中的逻辑回归
            9-8 OvR与OvO
            

    │  
    ├─第10章 评价分类结果
    │      10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
    │      10-2 精准率和召回率
    │      10-3
    │      10-4
    │      10-5
    │      10-6
    │      10-7
    │      10-8
    │      
    ├─第11章 支撑向量机 SVM
    │      11-1
    │      11-2
    │      11-3
    │      11-4
    │      11-5
    │      11-6
    │      11-7
    │      11-8
    │      11-9
    │      
    ├─第12章 决策树
    │      12-1
    │      12-2 信息熵
    │      12-3 使用信息熵寻找最优划分
    │      12-4 基尼系数
    │      12-5 CART与决策树中的超参数
    │      12-6
    │      12-7
    │      
    ├─第13章 集成学习和随机森林
    │      13-1什么是集成学习
    │      13-2 SoftVoting Classifier
    │      13-3 Bagging和Pasting
    │      13-4 oob(Out-of-Bag)和关于Bagging的更多讨论
    │      13-5 随机森林和Extra-Trees
    │      13-6 Ada Boosting和Gradient Boosting
    │      13-7 Stacking
    │      
    ├─第14章 更多机器学习算法
    │      14-1 学习scikit-learn文档
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