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(高清版)

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admin 发表于 2020-12-19 17:01:03
26559 102
cc07857b3e0d00274d4b25f1254ab757.jpg
- {% V: Q7 v  u$ }% X" Q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。
5 o4 |. |0 f1 e【课程内容】  L1 h. }3 ~/ `: K
数学基础1 - 数学分析
8 G! I/ i1 W; V5 U/ V机器学习的角度看数学- x  O, f7 {, F6 h, [0 V  N
复习数学分析
$ B/ N* M3 V, D" B  C直观解释常数e; Q* Z& N5 c4 }* e( S: K
导数/梯度与SGD7 `3 Q0 o$ C8 S; p
Taylor展式$ Q  Q2 P4 l  A; k4 E' e% V* c
凸函数& {5 @7 {- B+ t3 j$ D
概率论基础2 ~) a+ g$ }5 T+ Q5 a& M- b+ C) F
古典概型7 w: z" j  m/ M3 n7 Q+ I! {
贝叶斯公式
; h+ Z, Z# c6 x/ D: [0 R* p; u常见概率分布2 A4 a. u5 W9 |! H, E" s+ x
数学基础2 - 数理统计与参数估计
4 V4 A2 g$ O3 d8 t2 @, z统计量3 n- s) d0 `( a# D6 C
期望/方差/偏度/峰度
) ~- y( T( S% _0 p9 Y/ I协方差(矩阵)和相关系数
* H1 @& r/ W+ s. n$ G  c: y独立和不相关) O# Z& H$ O  |4 d9 X/ L/ k
大数定律
. i8 |9 y: P7 p2 P0 O7 l中心极限定理; R, j3 K' s" [- C$ A8 A: w$ Y
中心矩/原点矩/矩估计
* E+ j* s9 h. E+ R% m深刻理解最大似然估计
. c" q, x% u" z8 H过拟合的数学原理
  d3 F1 \2 r$ E& @: \! F1 v+ V偏差方差二难
3 O, I  Z* Y# X# C数学基础3 - 矩阵和线忄生代数6 R0 ]$ Q/ l/ Q) j! @1 A7 i: q2 t
线忄生代数是有用的:以SVD为例3 E6 \1 d, q5 ]" ~2 @
马尔科夫模型和矩阵乘法、状态转移矩阵
! M4 d7 V+ u4 \2 o3 F1 v矩阵和向量组; o  v. p9 W$ b( O( o. C* L
特征值和特征向量
6 |; V; Z, e7 s! N5 d8 _/ G. y对称阵、正交阵、正定阵# j; M1 j- S! x$ g' w6 A$ J( K
数据白化及其应用
; I/ a6 I% j0 c- i- U& O向量对向量求导
! d& @( ?# \' }  z标量对向量求导
" r* Q: ?7 C) L% ]6 X. K标量对矩阵求导) a0 X4 m5 ]4 E
数学基础4 - 凸优化
5 k: D) k8 T* K5 a2 p. p凸集的严格数学表达  b% f1 `$ @% W9 z; e. c' X4 ~7 E
凸集保凸运算3 ^/ |0 ^7 q4 U
分割超平面/支撑超平面8 V+ r* H3 k+ s, y6 ~
凸函数/上境图7 ^- r/ _$ s4 L. q1 |' M
Jensen不等式& o0 ^# r0 [4 z- c& n, ], P9 ]4 V
Fenchel不等式& w" Q$ d. h& ~6 E! W' d" [" L( e
K-L散度/ C9 I" a* q; q6 s9 Q8 I- {$ T/ {& j. H
凸优化! i, P6 L+ g* A* p
共轭函数和对偶函数
/ b! u! \0 N2 V, m: l鞍点解释% ~; H* g2 p$ r# N" Z
用对偶方法求解最小二乘问题! f' {3 }4 _$ M9 W- l# r
强对偶KKT条件. i) F' \: ?8 }: \, `/ Q9 e( F, y
Python基础及其数学库的使用
& o8 a9 [: J: w2 \3 W( c解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm
- G5 R# f1 L  @! fPython基础:列表/元组/字典/类/文件+ z( q9 h- [# L
numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用  b& Y, i1 v$ A; @* f
典型图像处理
* I" _) t$ ]' D! Y' T) h/ \& bPython基础及其机器学习库的使用
/ A8 S) _* \$ _  u# lscikit-learn的介绍和典型使用7 {2 [  _6 ^6 O( e, O, C* P
损失函数的绘制
; N7 H; v/ [: @5 R: I% K( S4 [多种数学曲线8 g; v: K" g1 m- O" i; o2 s$ k( y
多项式拟合- w) y% x6 F4 X  }9 _4 i/ P; Q# U$ X" Z
股票数据分析、卷积、(指数)移动平均线( v. I* O5 d: s6 n: }8 L' g
回归8 R& P. X8 w# W. r# U" b
线忄生回归
$ I$ }' u# z! f+ I高斯分布
: C$ }0 b$ ?( l7 y- tLogistic回归
& j$ a& S5 d7 J  I! ~最大似然估计
" e& [3 P6 @% p+ L梯度下降算法:BGD与SGD
/ {+ w1 y4 K$ n* [- j* h特征选择与过拟合: t( G' e" D! w8 B( p3 F. t/ H1 q
回归实践
5 C9 Q1 d9 y) N0 D4 s0 v机器学习sklearn库介绍
- a5 X- L0 b: \5 \* g5 A! ORidge回归、LASSO/ g; V* Y9 \" O: e7 p6 u
Logistic/Softmax回归
, x$ J/ D  V( i% i- [4 W9 p( x回归代码实现和调参6 b" K# {+ k. {  |9 Y& Z* a& x9 l
交叉验证
! r" K* b# D3 Y4 d数据可视化2 ?2 ^% I9 m7 I/ r' k9 k
决策树和随机森林
2 ]( o$ X8 ~" @  ?/ I熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
: Y" C# `. a8 O- k0 d: r最大似然估计与最大熵模型) ~" C; i4 t: N5 U0 N  X8 y* c
ID3、C4.5、CART详解, I( F* x4 y; c; [
决策树的评价& J, _/ Y) d$ f+ v! T4 |
预剪枝和后剪枝
. U. [: B% g. z8 D- l, S+ z随机森林
7 A+ q+ x# A! H5 M0 g' V随机森林实践
) ^6 c1 y- H. d$ t) Y. S* O# }6 |手写随机森林实践
$ `9 e9 W" c5 t2 {: t  |调用开源库函数完成随机森林! a1 [  V* k5 ]/ n% I
数据结构的综合使用
& J1 j  v" x. _' k# N, Z7 R) W; ugini系数$ @* ?* D7 D/ w0 B' V$ C
提升
  O  ]! {$ h! I$ K* V1 G提升为什么有效) b$ p/ K. u) D
Adaboost算法
5 G( t* |' r4 b* a# K* y* e7 q加法模型与指数损失' u7 m+ B9 s1 n, m& |) _0 g' W) |8 u
梯度提升决策树GBDT3 M+ O) K+ u9 M5 K6 O! M. W
自己动手实现GBDT* H7 O$ R0 p- w- n7 a/ R! b
XGBoost库介绍
' |+ \% L! G& R* i& A$ [6 X  C  l% TTaylor展式与学习算法
* w( \" ?( a1 K2 _6 \KAGGLE简介
' a' U% L, t+ k! F$ ?9 r$ E. ?  G泰坦尼克乘客存活率估计
2 @7 K( y5 ~  Y( ^$ {: r7 P' |线忄生可分支持向量机
' m/ ^, W! w7 Y4 i软间隔的改进
& `( e/ R8 ]) U# z  h1 k4 K5 M, y损失函数的理解% t; i! v( k/ e
核函数的原理和选择
- |4 T, F! s4 b8 s! v' ls*O算法
1 O4 M. g5 W, B  R1 K# i1 ^支持向量回归SVR
2 y+ E% D$ z4 |8 r+ DSVM实践( Y& p. a8 U, l% |+ v
libSVM代码库介绍% S' j. v4 x; d/ |$ p/ E0 X
原始数据和特征提取! Y+ s% o, p% B" Y8 h6 `
调用开源库函数完成SVM
& w  x" _0 C- y8 F8 ], M0 c! ^, Q; ZSVR用于时间序列曲线预测
  N# L) C) y( ASVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
" y, P. E& s7 x; J* c聚类
4 b# t- w6 o* [1 N1 \3 b9 C6 {3 t各种相似度度量及其相互关系3 f- s8 W2 O9 D( s
Jaccard相似度和准确率、召回率
. d& [+ J4 Q& k3 s1 j1 HPearson相关系数与余弦相似度
, f" `  W. y7 q, x# r3 R4 _6 }K-means与K-Medoids及变种
! ?9 P/ P+ ?4 d" o' U  hAP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
/ E! ^4 K6 N, u/ j密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)% Y' X) P" ~- [% ]
谱聚类SC
2 ?1 _; T  t. z聚类评价和结果指标+ d$ e' ^6 e8 @+ t' F
聚类实践3 U: e5 P& H9 J
K-Means++算法原理和实现1 v: ~$ T) c' ?, q
向量量化VQ及图像近似8 z. b( x& u. K, Y! V) y
并查集的实践应用
5 o: C/ X$ w$ r: f8 P1 A3 X  W) T密度聚类的代码实现
: n1 C; {; O8 H, V% B. c# F- ~谱聚类用于图片分割
2 u& b* v: O) r  A4 ]# JEM算法; S8 l4 G% r4 K0 z: o( j
最大似然估计
: x/ q& s" B, l$ \! @" WJensen不等式
9 K! I& b$ F6 \5 Z3 X3 J0 Q5 k) \朴素理解EM算法! B0 Y: `3 W/ O) {5 L2 H
精确推导EM算法
6 V" _; ]+ E/ [! `4 r7 f& IEM算法的深入理解. e; _; i4 v; ?8 I# p1 K+ j
混合高斯分布; ^* @) J; S* J; \' n7 r% f' t
主题模型pLSA0 G; r$ w* g1 r4 x
EM算法实践
' A- |) g/ C8 ?3 B: s: P+ d9 _# R  V多元高斯分布的EM实现
. l; X0 W# e, g+ j8 f分类结果的数据可视化
2 z3 j" ^- w4 Y: B- i% G0 iEM与聚类的比较/ V  A0 s2 s% q8 z4 a, t- J. @# y* ?
Dirichlet过程EM
9 D6 z+ w. {9 E4 U3 X三维及等高线等图件的绘制
5 t% n0 Z" {* Q# b& E! J  D5 {. X& J' c主题模型pLSA与EM算法
: e$ X- o% T1 m- S6 _4 c$ F贝叶斯网络; ~' D9 T5 K; R# y
朴素贝叶斯/ U! Z& D" Z) [
贝叶斯网络的表达( N& q# J; N" a+ V5 h7 b3 O; h- {
条件概率表参数个数分析
# d, ?  d/ f( e4 Q0 J) x马尔科夫模型
- m* ?! A5 F' U7 v6 a" F条件独立的三种类型. T. N+ Q" B7 Q
混合(离散+连续)网络:线忄生高斯模型0 ]5 u* [: s3 R  D% A9 P9 K5 n
Chow-Liu算法:最大权生成树MSWT
: \- ]; ^3 T0 g- u( K朴素贝叶斯实践& b: m4 K. D" K4 p
朴素贝叶斯用于鸢尾花数据; j" a! w( B$ K5 S0 k
朴素贝叶斯用于路透社新闻文本分类7 {$ p  b4 a: b
主题模型LDA
: u& g5 \4 H2 r贝叶斯学派的模型认识4 n( b9 c' I1 Q6 w
共轭先验分布
. f/ r7 v; C$ d7 I$ W* n" r3 oDirichlet分布9 x: K  v+ D: |, s5 c
Laplace平滑. I0 d1 a4 G  V( x! e- s; l% R
Gibbs采样详解! N1 v* u+ f" u# Q5 o
LDA实践
* n, x* f9 ?& B8 I6 u% r网络爬虫的原理和代码实现& n- {: c7 J: ]+ G
停止词和高频词6 P  q( k3 Q* v5 p& a$ ~! k( h- _
动手自己实现LDA, I, j( f: r/ X8 q; W+ _6 J
LDA开源包的使用和过程分析0 d- S  |  d$ |
Metropolis-Hastings算法& K4 I- \' u5 S! X. Y8 q
LDA与word2vec的比较8 n+ ]7 ^$ r3 {
隐马尔科夫模型HMM! u, o2 W: Z6 {$ W4 ?+ x
概率计算问题" f8 V- i8 v  L2 C
前向/后向算法
9 ?/ T* T9 f% Z( E4 x  zHMM的参数学习" d* c) e) i5 T) X, k) H
Baum-Welch算法详解2 T, N' k8 M. p: c7 F2 {
Viterbi算法详解
8 Q) w% V4 D# d8 E7 G$ aHMM实践
6 X* G. t0 B0 H. `6 N1 O" D动手自己实现HMM用于中文分词% I% S6 ]7 v" F1 b
多个语言分词开源包的使用和过程分析3 j3 R* h, P4 a
文件数据格式UFT-8、Unicode
9 @& _" O7 N$ j  E8 O停止词和标点符号对分词的影响
& y3 u7 \) L( X1 o( `前向后向算法计算概率溢出的解决方案- \$ {: E3 M! E# F" p
发现新词和分词效果分析
* J/ U% G: a2 M$ e0 Q- C' ?+ C4 v高斯混合模型HMM
, B; B6 ?! I! s. M! [& CGMM-HMM用于股票数据特征提取
9 T) R: S- e. }  r; r& ^2 B
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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!
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yupeng3322 发表于 2020-12-27 17:45:29 来自手机
6666666666666
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yxy008 发表于 2020-12-28 01:12:24 来自手机
6666666666666
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stanleywong1985 发表于 2020-12-31 20:47:05
6666666666666
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ooolinux 发表于 2021-1-1 13:42:08
楼主辛苦了!
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hj920808 发表于 2021-1-1 20:35:47
谢谢分享学习~
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zgl7900 发表于 2021-1-1 20:45:44
看了几节课程,对我帮助很大
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wuqin 发表于 2021-1-1 20:46:01 来自手机
6666666666666
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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
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