人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
本板块内容主要发布人工智涉及到的技术,包含AI、深度学习、机器学习、自然语言处理(NLP)计算机视觉、语音识别等视频教程、资料。

部分早期的课程可能会错发板块,请通过论坛搜索寻找或咨询在线本站客服,VIP会员可以发帖求资源。
如果你需要快速查看需要的分类,请点击下方选择分类。

[机器学习] Python机器学习算法 升级版课程(高清版)

  [复制链接]

2142

主题

2163

帖子

7362

积分

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
7362
admin 发表于 2020-12-19 17:01:03
27492 103
cc07857b3e0d00274d4b25f1254ab757.jpg 6 U" R% K! f% ~& _2 P2 K5 e" Z' g
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。
7 p7 [7 F( I1 _【课程内容】2 j0 H( b7 _9 Q  G9 J
数学基础1 - 数学分析
2 q/ @4 d" M3 v! s- w7 D机器学习的角度看数学% z0 V/ a' @7 e* C  k
复习数学分析4 g/ W; {4 ^. M0 T% `8 a
直观解释常数e) q( O( [. |( V+ K* M; f
导数/梯度与SGD
, ]3 p; g5 W: t" OTaylor展式6 Z, l2 n3 K; v9 L- t( o) `
凸函数  Y9 G' U6 g3 G& m) ~, c  J6 L
概率论基础! x$ u- |7 o1 B7 T
古典概型7 s1 P: h) f. u  h! m$ O
贝叶斯公式
% a$ i( T3 Z) L2 f常见概率分布  \/ O, }; k4 L* ^) i
数学基础2 - 数理统计与参数估计$ ^" `! m: |/ h7 }6 W
统计量: M/ {! l0 y* ~4 U, z
期望/方差/偏度/峰度7 ]1 d1 v# n. t  T- a
协方差(矩阵)和相关系数
& i* B9 _1 W9 z( W4 e) {独立和不相关3 q5 F' h8 E5 _; f$ D
大数定律
$ e, I4 O- c9 g% I6 o& f中心极限定理
. j: L* F5 k$ r, q1 o, u* J) B  j中心矩/原点矩/矩估计
! n+ k. O9 A& K5 p9 R5 V深刻理解最大似然估计
& A- d- o; l$ p$ s过拟合的数学原理
/ K/ D- N* N7 _4 R偏差方差二难- o6 K! h5 G2 p) A. o! o4 y) }
数学基础3 - 矩阵和线忄生代数, J3 C8 l5 v7 d0 b# V$ T5 U7 s3 q
线忄生代数是有用的:以SVD为例+ d3 N* f. T8 \- _' P  E
马尔科夫模型和矩阵乘法、状态转移矩阵
; d1 j0 }0 ]* P$ H6 P矩阵和向量组9 P7 k  r9 l1 m. o) J% ^+ F+ i4 d
特征值和特征向量; Q/ ^9 Y% I' I: ^1 g' ^+ K# d
对称阵、正交阵、正定阵
8 `6 r$ n( S* x* a数据白化及其应用" w. Z# N' K5 v- B! e
向量对向量求导
% K; _& `* ]% b. U- x0 _标量对向量求导
) I0 {9 q0 p4 @  i0 L标量对矩阵求导
0 M( P$ i$ I% B3 I* g数学基础4 - 凸优化
' a. k& t; t# n# g4 N1 g% x. {+ @% S凸集的严格数学表达
* ?# Z5 K7 P# {; ?0 e凸集保凸运算' z* O- u& ^* t+ O- h
分割超平面/支撑超平面9 t- A* A( u0 E9 K! _* E; X& p
凸函数/上境图
8 I% o8 ]) j! qJensen不等式* l: n7 ~7 P! W( y. v
Fenchel不等式
, C7 O# G7 I- @$ n9 }" O$ \- Y- uK-L散度4 K6 f3 z* o& G# ]- [( R3 L
凸优化* N- z9 t4 q0 r# d" E! k& e
共轭函数和对偶函数
* g- I# w3 i  L: i( s8 ]( Y鞍点解释
* W! y$ d0 E- g5 C5 v4 I5 p用对偶方法求解最小二乘问题; v; B" ?# v/ w+ J  j7 }* C2 m- i
强对偶KKT条件
% g4 E9 Q2 T4 k  N. c2 DPython基础及其数学库的使用
" U( `3 u5 V- A解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm+ B$ g- q! `3 z1 f
Python基础:列表/元组/字典/类/文件# y( C8 r6 R8 C1 d6 x
numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用7 W; h8 i' [4 I- k6 d5 Z+ G* {
典型图像处理2 |' [6 i( k4 X3 R0 F
Python基础及其机器学习库的使用/ D3 |& r0 R6 X. P" Z
scikit-learn的介绍和典型使用& A( A5 V- B( T: m- F6 x# r! b4 ?
损失函数的绘制" k' C' C2 {0 @# q$ A
多种数学曲线
# t3 `( {( M% m( [9 ~# D多项式拟合& ~5 W1 w* H1 W0 h
股票数据分析、卷积、(指数)移动平均线
# ^4 g: {' ^' K+ H4 s" ]回归
3 M5 _0 C# b2 }线忄生回归! `8 g: O/ l+ Z5 K
高斯分布
! w9 K) ]3 O, yLogistic回归
& n5 t' x- f( ?最大似然估计9 k. M! K) a' W9 S5 i3 v8 \4 H
梯度下降算法:BGD与SGD# k8 M$ q) w& [( K2 R
特征选择与过拟合$ o/ M8 N7 I  A
回归实践" n; E/ D0 r0 N% ]: V" y9 `+ x0 [% L
机器学习sklearn库介绍) i; Q8 M7 q9 C! m8 W% c
Ridge回归、LASSO% s  ?) ^2 ?6 t2 P
Logistic/Softmax回归7 h  u! ?& A% x7 P  z, ?: g+ _- L! Z
回归代码实现和调参
. r+ a8 w" c' i0 C$ ?" @- U  [交叉验证
" j  W0 u7 U0 W( x; C8 d( M" y数据可视化8 C* v: Y: o5 |6 e
决策树和随机森林4 e( ^* q& [0 d4 m
熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
$ a5 B0 Q; v+ U最大似然估计与最大熵模型
! s  r" }4 V& yID3、C4.5、CART详解
+ d  z3 M8 x9 f; _, ^" C决策树的评价
# }/ ]$ }% p8 }( Z$ X9 \% a预剪枝和后剪枝( k" [# f& K. o( V2 p) V
随机森林
' A  ^" q2 Y5 T. l随机森林实践
( N& a6 I1 }6 I: D3 W4 U手写随机森林实践' N# `4 w' H1 _) k: _
调用开源库函数完成随机森林3 X) z2 F* d: V* h# Y& y
数据结构的综合使用
2 B2 v  X9 ]# m' Kgini系数$ v  x0 ]8 }8 `, i
提升  }* z2 {& s6 Z2 X3 [* Z0 a
提升为什么有效  D3 P! U  y9 w, j0 b0 D0 v/ A$ d
Adaboost算法& h( D0 ~7 f9 y8 t# y# l
加法模型与指数损失4 @; Q1 J, ?  f( \0 M  r
梯度提升决策树GBDT
% z# `7 }( n7 a# |  T) N: H自己动手实现GBDT$ `/ E7 w* V, ^1 S2 R$ W' A
XGBoost库介绍3 N) M/ O8 y+ {) l
Taylor展式与学习算法( t( f4 O- N- E! b" u  {
KAGGLE简介! G  I% v. y, {7 ?0 w8 W2 J
泰坦尼克乘客存活率估计; h$ T# [/ I0 }/ d, D" Y
线忄生可分支持向量机
! Y& |5 i6 B' u: I+ n; O软间隔的改进
+ M' C0 [/ d6 j损失函数的理解
  g* l& E$ x' N4 d4 {  d. l核函数的原理和选择
* B2 W) n7 _& [' F. x$ {% Js*O算法
- d2 q' P2 m5 A/ R: W支持向量回归SVR: G# N" _; x" B
SVM实践
& C; X; w3 }: q# J  G0 HlibSVM代码库介绍
2 {0 t  g* n# u原始数据和特征提取7 ~' `! h3 o: u! x; q
调用开源库函数完成SVM/ \2 S9 m/ P! x# z% ]% q; {0 T# [
SVR用于时间序列曲线预测5 V: J# D" g' n8 L$ _& \
SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
5 C& s5 y  y- E: L$ r3 p4 S  `聚类5 }3 G3 c6 Q' i( R) b. u
各种相似度度量及其相互关系
! ~1 u, D4 z8 I  ?- TJaccard相似度和准确率、召回率
" F) f% ~7 S" n# F/ j" mPearson相关系数与余弦相似度
, x, i9 X* y: i/ n$ A6 L. H* T' U$ iK-means与K-Medoids及变种
! q; g$ U3 Q7 ZAP算法(Sci07)/LPA算法及其应用! G6 O/ o0 @: b
密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
. j1 j% p: z& @# L谱聚类SC9 H3 _  d) |2 v7 x- k
聚类评价和结果指标% H0 C7 N. H9 W* u% x
聚类实践6 S( p0 |* z" ^) y
K-Means++算法原理和实现
/ i; i0 o* v  C7 P向量量化VQ及图像近似% m! |# ^) U: Z. }( M! i6 q# c
并查集的实践应用# r; E- q. U$ L
密度聚类的代码实现
! N. o+ d+ B) C谱聚类用于图片分割
# g! p' T6 \/ i1 HEM算法
. P3 A2 B3 B: B  [最大似然估计% w: K7 C5 ^- G$ o' Y
Jensen不等式% _( d( T# w1 I1 N' X& N7 R
朴素理解EM算法
, r& q* y% X% ]5 d" N' x精确推导EM算法9 C9 R; ?: i. y7 H1 v- S
EM算法的深入理解
  V# N# L( p* _% U2 c8 M9 ~混合高斯分布& _, D0 M  F5 y7 n, }# O
主题模型pLSA
4 ^) ]. I8 z7 B1 Q. fEM算法实践, W  `& H/ P$ M  a
多元高斯分布的EM实现- G7 S. }; W. Z, T6 u% m% }/ e
分类结果的数据可视化
5 S% s  W7 q6 v, S5 J4 PEM与聚类的比较2 X" A( ~, f8 A! `: p9 R+ f3 h# G6 K
Dirichlet过程EM
2 ~/ I2 n6 i$ K6 g# a) a三维及等高线等图件的绘制
+ R. l) q) m6 o  x主题模型pLSA与EM算法# I- A8 H2 @& V+ g
贝叶斯网络0 @% p( ]* a( e- `6 D3 y
朴素贝叶斯0 P* p. O1 _: ]% y1 s
贝叶斯网络的表达
$ U: y! a' p8 z8 E; o3 ?: h+ K& n条件概率表参数个数分析
4 D! D% K- h5 I4 J% h& f马尔科夫模型
( {2 X5 m$ L3 Z条件独立的三种类型
. {9 w! }& V0 T0 f混合(离散+连续)网络:线忄生高斯模型+ e6 y" v/ i: G: J4 ^# T  g
Chow-Liu算法:最大权生成树MSWT' m& t7 y3 G, S8 [. \3 g) `
朴素贝叶斯实践- }- {6 X* g+ ~0 l
朴素贝叶斯用于鸢尾花数据5 t0 q: `! x; F, Q; k9 ^4 i- @
朴素贝叶斯用于路透社新闻文本分类( Q" ?4 Z! Z) l- f
主题模型LDA4 u" N1 v9 {: g6 t- z* q
贝叶斯学派的模型认识
& c. ~0 |/ `) P$ s. B5 R共轭先验分布; G) H0 x" _3 T9 E, {, ]1 H$ `" l, @
Dirichlet分布
5 q5 \' Y; k) g/ ULaplace平滑
' @$ @, z: c( {0 S/ RGibbs采样详解
9 ?0 |9 d2 k2 O: Z4 _! xLDA实践
* A/ o; W3 k* z- E  k网络爬虫的原理和代码实现
2 x# ?6 F4 Q; _9 D" p停止词和高频词; |6 K9 t  y# L. x4 A5 i1 C+ l
动手自己实现LDA
0 E- Z: e9 r7 _( {3 uLDA开源包的使用和过程分析4 W4 d. K1 [+ x* x
Metropolis-Hastings算法/ e7 F: Y0 d% N" U
LDA与word2vec的比较3 N; i) R9 n  T- {, I1 f4 Y, Q
隐马尔科夫模型HMM% S' f0 Q* p* t2 `5 S
概率计算问题
8 o$ M. l, S; U/ X$ W/ [0 d2 A前向/后向算法( w2 \  Y( q6 W* g9 Z- z
HMM的参数学习  A' d! X, J4 i, T' N1 g! X
Baum-Welch算法详解
; J* C( \& M3 cViterbi算法详解$ W& k4 l( h2 w3 D
HMM实践2 o$ S2 L2 T, w4 V7 K' J/ Q4 y
动手自己实现HMM用于中文分词; }, a/ F, h3 I* z; a- }
多个语言分词开源包的使用和过程分析, a& ~3 v, j( }0 v$ L2 S/ u
文件数据格式UFT-8、Unicode
' Z8 z& Q8 e' X停止词和标点符号对分词的影响
$ [* G3 B$ I( M; }$ N5 S/ |前向后向算法计算概率溢出的解决方案
! C. l0 z( O( D- [/ l; a发现新词和分词效果分析
  g0 Y7 G8 `2 y  b9 ]2 G高斯混合模型HMM
6 |, c& k& Z/ x, u$ v, T' x4 yGMM-HMM用于股票数据特征提取# S9 ?2 u& ]; f9 B) t+ S

2 }1 h5 h2 }+ O, Y. x( \$ t) k! W* V8 M
+ d7 `' W* a. J
下载地址4 ?' H4 w* ?8 z; r  H* h! j) M+ N! A
游客,该资源需要支付 10金币 才能下载,本站VIP会员全站免费支付
8 Y5 t6 _' T: R( b' `
回复

使用道具 举报

agao2012 发表于 2020-12-27 01:24:19 来自手机
学习了不少知识,感谢楼主!
回复

使用道具 举报

yupeng3322 发表于 2020-12-27 17:45:29 来自手机
6666666666666
回复

使用道具 举报

yxy008 发表于 2020-12-28 01:12:24 来自手机
6666666666666
回复

使用道具 举报

stanleywong1985 发表于 2020-12-31 20:47:05
6666666666666
回复

使用道具 举报

ooolinux 发表于 2021-1-1 13:42:08
楼主辛苦了!
回复

使用道具 举报

hj920808 发表于 2021-1-1 20:35:47
谢谢分享学习~
回复

使用道具 举报

zgl7900 发表于 2021-1-1 20:45:44
看了几节课程,对我帮助很大
回复

使用道具 举报

wuqin 发表于 2021-1-1 20:46:01 来自手机
6666666666666
回复

使用道具 举报

KeepSayingNo 发表于 2021-1-1 22:34:38
教程不错很清晰,来下载新课程学习了
回复

使用道具 举报

懒得打字嘛,点击右侧快捷回复 AD:IT直通车VIP会员全站免金币下载
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

遇到问题联系客服

售后保障

如您充值或开通会员后资源无法下载

本站有售后服务,联系客服修复即可

[联系客服]-[会员充值]

更多课程

由于QQ吞消息严重,网站启用邮件对接VIP会员服务,有事请发邮件到 wangkefuwu@outlook.com

关于本站

VIP介绍 加入我们

售后服务

QQ客服 Email邮件

网站声明

IT直通车(www.itztc.com)是一个IT视频教程、软件、书籍资源整合分享平台
站内所有资源均来自于互联网,版权归属原资源作者,如无意侵犯您的版权,请联系我们删除处理。

Archiver|手机版|小黑屋|IT学习网 |网站地图

Powered by Discuz! X3.4  © 2001-2013 IT直通车 ICP证:粤ICP备13026616号 增值电信业务经营许可证:粤B2-20140196

返回顶部 返回列表