人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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[机器学习] Python机器学习算法 升级版课程

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admin 发表于 2020-12-19 16:58:46
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+ ~5 H" o8 |6 H# p" s, m本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法,以及每种算法的示例和代码实现(Python)、如何做算法的参数调试、机器学习算法的应用场景介绍等。# P/ o* j5 P) b/ a7 Y/ e3 `6 N
【课程内容】( j# S4 F& N; n" P* Z8 A' X3 C
数学基础1 - 数学分析( ~: V! G& P, w3 q6 A  z
机器学习的角度看数学
- X; l% A  x: u# ~% H4 L" ]2 h6 q$ `) \复习数学分析5 k8 G  N4 [% J' q/ m
直观解释常数e
2 t& f, f9 u6 H: N+ `导数/梯度与SGD7 e- R( r; X$ i7 _0 b
Taylor展式
- Z+ O/ \' X, h; L5 K$ t& T凸函数
( ~. z/ J# |: z. t; N概率论基础
( p" q0 p& r2 H" s& w0 a古典概型3 Z4 `$ M2 ]* J) K3 \
贝叶斯公式
  D. c  u* D9 N" J5 m7 Q常见概率分布
( ?, \' z+ y( _- P# s数学基础2 - 数理统计与参数估计
7 W2 @' f' T3 F- S: W统计量
2 l  X. N$ t7 Q6 _: v( N% n4 ~7 q4 k期望/方差/偏度/峰度) F" q: g2 y+ C& F& J4 Q: e- w- I
协方差(矩阵)和相关系数1 x9 u% M, y1 `3 P3 O
独立和不相关/ j+ e) l+ S+ X! r/ [$ U
大数定律
' c; g2 z9 n' z3 w- R" z中心极限定理
  W. S7 a0 s! }. f4 \* x- j, f中心矩/原点矩/矩估计) N+ z5 [. \, ]( ]8 k. q9 x  e
深刻理解最大似然估计6 S  @5 j, j& d, C% G* G& D/ J
过拟合的数学原理' f+ @) h& G# W' r- Y# _
偏差方差二难/ m+ S, _" V+ j. x/ U7 |
数学基础3 - 矩阵和线忄生代数: U- M: J* o0 q% ^
线忄生代数是有用的:以SVD为例
# p, h' L0 |$ g" W, h2 r% j3 x, V% l马尔科夫模型和矩阵乘法、状态转移矩阵5 E) G% W* A4 y' A) I4 `/ m
矩阵和向量组% B+ s! h. `5 O
特征值和特征向量
  o: h+ l2 c4 e( n) l  N对称阵、正交阵、正定阵
+ h- W  A2 N; D9 V& M数据白化及其应用6 q6 I9 r/ D7 K* w& I  Z
向量对向量求导) M0 }* f$ O" C4 M
标量对向量求导+ L4 g2 H9 ~1 i3 K- W: s6 o! e
标量对矩阵求导- H2 s- i5 u* a2 H  t1 x" n
数学基础4 - 凸优化
2 S( }4 Y5 H( P& I) t; E! o凸集的严格数学表达
# k0 V- d7 M8 q8 M$ c) A凸集保凸运算
, f+ ^* P6 h- a5 R. k分割超平面/支撑超平面
5 k0 }+ T# e/ n! m1 Y凸函数/上境图
1 k% N7 y% z8 k" M( g- `. hJensen不等式
( y1 Z+ S) n5 g" m$ w: kFenchel不等式
) a/ a( i+ u5 k, B: }$ fK-L散度/ A) k2 I5 ]6 O$ s
凸优化0 f, k8 k8 |$ h5 A* M6 k5 h
共轭函数和对偶函数
# V9 E, h, \! Q+ f: [# {+ o  D0 w鞍点解释5 b  f+ h7 V+ V9 w3 l1 R2 A& T) o
用对偶方法求解最小二乘问题
0 H% w1 z" F) }0 v$ v1 _强对偶KKT条件- r* L( {/ w) P0 G; a
Python基础及其数学库的使用! w2 v- V. `" _
解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm  X, }/ w5 d3 V+ h
Python基础:列表/元组/字典/类/文件- b6 C3 J2 Q. `0 C( @0 W/ m6 f* Y5 }
numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
+ Q0 l' }% V) b典型图像处理
6 Z5 j3 P+ b, b% N) jPython基础及其机器学习库的使用
& ^4 ~" W3 j+ N) V( C9 rscikit-learn的介绍和典型使用: O* S" F9 i0 b$ u$ s4 }
损失函数的绘制
8 z# @% |$ l6 l" v3 T4 E多种数学曲线
/ A' ]8 Y7 \$ x1 f; y% G1 `& P多项式拟合
' M, H  m% ~4 M0 A股票数据分析、卷积、(指数)移动平均线
; J% [) B! O. d5 }  s回归
  a9 I" g" w4 E5 t0 I( ~+ H线忄生回归
5 {. M/ w# D2 z7 e2 Q. F8 j高斯分布
8 }0 p6 R% I2 T# F. }" l4 ILogistic回归: f% w* z1 Z; B
最大似然估计' Y5 |" \1 V( B. Y
梯度下降算法:BGD与SGD
' W/ j. N% i/ G6 a2 g' y特征选择与过拟合; e' p3 C9 [3 h7 E8 f. Y2 C8 _
回归实践% i7 R: {* E8 k4 h0 V
机器学习sklearn库介绍+ q6 y7 l/ ]) J! ]( H
Ridge回归、LASSO- @  O1 Z- r# a5 z1 Y0 S' D
Logistic/Softmax回归, _' m# g$ ?" l6 E2 T
回归代码实现和调参
# l* C8 N7 p6 W( y交叉验证9 W! L" c2 w4 G' z& V* X
数据可视化
% ]+ Z# S* v! g6 ?0 n决策树和随机森林5 z4 p$ n( ?' R* z
熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息: R8 J# L- M, M" A
最大似然估计与最大熵模型1 w0 @) Y; _+ K! Z) P/ W
ID3、C4.5、CART详解
# ]0 C9 S& y. y$ A3 y决策树的评价
* I. X' H3 {' ~( ^9 o预剪枝和后剪枝: u2 {; }4 s9 x& u0 e, d
随机森林
$ \  c1 O2 Z% `, I( K随机森林实践, `/ R8 E6 i/ B' N, E
手写随机森林实践4 z) z5 c/ E9 t1 O  T
调用开源库函数完成随机森林* C5 L' v! m( ~3 k7 W
数据结构的综合使用
4 F) g( ^5 H+ ~; E5 R  Fgini系数
, @8 m( y4 |1 Q( Q, B3 G提升
* l' l( |" r, s提升为什么有效2 o' c3 f. b. Y9 S/ f9 r$ {
Adaboost算法
: `# l5 N% `; k0 F3 E1 B加法模型与指数损失5 g0 x. p. X4 \; _
梯度提升决策树GBDT# h) y- e6 \5 o  X: ~
自己动手实现GBDT/ x9 W. i  R% c1 `! E/ F
XGBoost库介绍: Y2 I0 ~, L6 V2 o7 I' R, Z6 ]
Taylor展式与学习算法
2 M0 s8 [* ^. S) @KAGGLE简介
2 E% r; u3 d. C" e泰坦尼克乘客存活率估计
+ J" x4 U$ `7 X- d线忄生可分支持向量机
! ~1 F9 Z" [2 J7 P7 v3 f软间隔的改进6 ~1 z6 ]5 j# ?0 b
损失函数的理解/ K. N; I! i' r+ {
核函数的原理和选择) T7 D, E6 \& `0 }8 a
s*O算法- e- n/ K3 @0 a7 Z- `
支持向量回归SVR
7 s- q+ Y; a2 I$ `% n( ESVM实践+ Q! P, a' F7 t; E
libSVM代码库介绍& P) ?6 L9 w; t; w, k& N
原始数据和特征提取& `5 {6 }3 P5 l+ e: w
调用开源库函数完成SVM
4 U* B/ R' k; q0 L* qSVR用于时间序列曲线预测9 m$ B0 A+ v/ W+ g1 z& m2 d
SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较7 p1 N- R2 A( e7 Y' g( J
聚类7 a5 @: ?; }  h. D* a( X) z
各种相似度度量及其相互关系: X. M: \9 Y1 K8 s
Jaccard相似度和准确率、召回率
  Z0 r4 A. e% C; r$ R/ IPearson相关系数与余弦相似度
* m% B/ D6 p9 Y, P+ V* A, EK-means与K-Medoids及变种
4 `7 J8 d  G  H, x/ X. @AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用1 l1 t% Z4 v  s$ `
密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)4 T0 h: ?& g! K( X
谱聚类SC
7 A) A# c8 I4 ?- F聚类评价和结果指标# |1 e, A* E6 e) n' [
聚类实践
' G' `" v1 G* G; [* o  y% y6 pK-Means++算法原理和实现7 Z9 J, W: V% {, Z, V
向量量化VQ及图像近似
; R+ l( q+ T  o! T% h6 R+ I并查集的实践应用+ q4 X2 O5 O8 q7 `
密度聚类的代码实现
; J3 Z* r0 _# W3 M谱聚类用于图片分割9 j( V& |! d0 O
EM算法; X5 y3 R" E/ P$ T  E
最大似然估计
; g! B0 k" c' q' U' w4 n+ eJensen不等式* p$ a7 T6 @; b8 U) m
朴素理解EM算法
/ |3 t! i* j3 G5 K8 h2 _5 k/ g精确推导EM算法7 y( ?2 W/ L! ?  N' K8 \
EM算法的深入理解
4 D3 W  `. M- G, `* F$ j  V混合高斯分布) S' K; Y' b& v3 P7 l( f$ k
主题模型pLSA
2 l( ~; u# I: Z* [0 k/ Q. ~) u9 WEM算法实践
9 O# Y5 k% \) d( q: n多元高斯分布的EM实现, e$ c1 ^, D8 T$ M
分类结果的数据可视化
3 z1 j* {( b/ Q1 B+ F% {EM与聚类的比较
5 \" b) h8 O1 N- RDirichlet过程EM
8 q/ J# H+ N( n三维及等高线等图件的绘制
$ r: @8 {2 B. n  d0 L5 Q' `) s主题模型pLSA与EM算法2 t) d. N. \  `; a! D. @+ p
贝叶斯网络
; }6 ^- b7 l/ h) ~  x8 Y0 H; X; \朴素贝叶斯
8 o3 A: r+ P5 U5 @* h- X  P; Z" U贝叶斯网络的表达
% p6 k9 `9 z9 r2 r. x% r条件概率表参数个数分析
3 n& q9 `5 ]+ i马尔科夫模型6 p$ m  L; n! e) C
条件独立的三种类型
, N$ J+ z: D& c2 }: \2 Y2 u混合(离散+连续)网络:线忄生高斯模型' l/ _- G2 s0 ^  U  ^4 l, Q
Chow-Liu算法:最大权生成树MSWT8 r. P# u2 B' {# p' ?
朴素贝叶斯实践, T+ p2 d: S- M
朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
# W* k' O) T9 x朴素贝叶斯用于路透社新闻文本分类
: M7 U4 N( z; t8 C2 [5 ?主题模型LDA, d4 l2 `/ U7 R  w
贝叶斯学派的模型认识( L: r7 r+ s4 D
共轭先验分布
5 I' K6 {( ~, S9 a4 v+ RDirichlet分布2 B7 K$ c2 g3 Q: \
Laplace平滑+ C! D- f% c: [7 Y: P
Gibbs采样详解. z, P& d9 Z  x! J2 w& w
LDA实践1 X" j2 L' q; \# e
网络爬虫的原理和代码实现& M/ a. [) n9 a( ^! H
停止词和高频词
" I" O! G# R; [& B0 R0 f. H' K6 u- |动手自己实现LDA
" w- T; ?2 t; _" C# o& A  FLDA开源包的使用和过程分析
  v0 H: ?; {& L- g  l0 AMetropolis-Hastings算法
% B( l, u0 [) B5 FLDA与word2vec的比较
9 f% @( C3 g" b. a- D) |; U隐马尔科夫模型HMM
6 Z$ Y$ P# c- {) {# A3 u概率计算问题
3 v8 {- s8 E4 G- J# c1 @前向/后向算法
" f8 t" |" ?, [+ [HMM的参数学习
- f. n; N5 Q/ _8 j- `3 ~Baum-Welch算法详解
0 z; J0 ^. @. W; ZViterbi算法详解
; M# i8 d* j& o3 fHMM实践
, q) Y5 u& {' m, {2 Y动手自己实现HMM用于中文分词
8 a* q$ R5 b/ p多个语言分词开源包的使用和过程分析3 C/ [2 n' h# W6 K
文件数据格式UFT-8、Unicode" R) F7 \8 u3 l
停止词和标点符号对分词的影响& o7 A3 e5 Z: B* r
前向后向算法计算概率溢出的解决方案
, x2 O1 r5 P6 r! X- l6 m发现新词和分词效果分析
" y( b9 Q2 U/ x; B高斯混合模型HMM  q) C  T2 O9 Q% v6 c
GMM-HMM用于股票数据特征提取
/ V# r1 @4 ?* `* ]6 d7 M4 z, m
% u$ x/ s# t" w% j

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tt16888 发表于 2020-12-27 01:00:04 来自手机
祝IT直通车越办越好
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zhouqq126 发表于 2020-12-27 02:26:15
看了几节课程,对我帮助很大
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joesala 发表于 2020-12-28 17:23:01
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一起学呀 发表于 2020-12-29 11:12:01
IT直通车更新教程就是快
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treesky 发表于 2020-12-29 12:51:56
谢谢分享,注册对了!
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网络游侠 发表于 2021-1-1 15:52:25
ititititititititititit
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yxy008 发表于 2021-1-1 20:34:43
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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stanleywong1985 发表于 2021-1-1 20:36:06
感谢分享66666
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KeepSayingNo 发表于 2021-1-1 20:45:53
楼主辛苦了!
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