小象最新Python机器学习升级版视频学习教程

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小象最新Python机械进修升级版视频进修教程本课程特点是从数学层面推导最典范的机械进修算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、若何做算法的参数调试、以现实利用案例分析各类算法的挑选等。课程目录：第一课：机械进修的数学根本1 - 数学分析1. 机械进修的一般方式和横向比力2. 数学是有用的：以SVD为例3. 机械进修的角度看数学4. 温习数学分析5. 直观诠释常数e6. 导数/梯度7. 随机梯度下降8. Taylor展式的落天时用9. gini系数10. 凸函数11. Jensen不等式12. 组合数与信息熵的关系第二课：机械进修的数学根本2 - 几率论与贝叶斯先验1. 几率论根本2. 古典概型3. 贝叶斯公式4. 先验散布/后验散布/共轭散布5. 常见几率散布6. 泊松散布和指数散布的物理意义7. 协方差(矩阵)和相关系数8. 自力和不相关9. 大数定律和中心极限制理的理论意义10. 深入了解最大似然估量MLE和最大后验估量MAP11. 过拟合的数学道理与处理计划第三课：机械进修的数学根本3 - 矩阵和线性代数1. 线性代数在数学科学中的职位2. 马尔科夫模子3. 矩阵乘法的直观表达4. 状态转移矩阵5. 矩阵和向量组6. 特征向量的思考和理论计较7. QR分化8. 对称阵、正交阵、正定阵9. 数据白化及其利用10. 向量对向量求导11. 标量对向量求导12. 标量对矩阵求导第四课：Python根本1 - Python及其数学库1. 诠释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm2. Python根本：列表/元组/字典/类/文件3. Taylor展式的代码实现4. numpy/scipy/matplotlib/panda的先容和典型利用5. 多元高斯散布6. 泊松散布、幂律散布7. 典型图像处置8. 蝴蝶效应9. 分形与可视化第五课：Python根本2 - 机械进修库1. scikit-learn的先容和典型利用2. 损失函数的绘制3. 多种数学曲线4. 多项式拟合5. 快速傅里叶变更FFT6. 奇异值分化SVD7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积收集8. 卷积与(指数)移动均匀线9. 股票数据分析第六课：Python根本3 - 数据清洗和特征挑选1. 现实生产题目中算法和特征的关系2. 股票数据的特征提取和利用3. 分歧性检验4. 缺失数据的处置5. 情况数据异常检测和分析6. 模糊数据查询和数据校正方式、算法、利用7. 朴实贝叶斯用于鸢尾花数据8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB9. 朴实贝叶斯用于18000+篇/Sogou消息文本的分类第七课： 回归1. 线性回归2. Logistic/Softmax回归3. 广义线性回归4. L1/L2正则化5. Ridge与LASSO6. Elastic Net7. 梯度下降算法：BGD与SGD8. 特征挑选与过拟合第八课：Logistic回归1. Sigmoid函数的直观诠释2. Softmax回归的概念泉源3. Logistic/Softmax回归4. 最大熵模子5. K-L散度6. 损失函数7. Softmax回归的实现与调参第九课：回归理论1. 机械进修sklearn库先容2. 线性回归代码实现和调参3. Softmax回归代码实现和调参4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net5. Logistic/Softmax回归6. 广告投入与销售额回归分析7. 鸢尾花数据集的分类8. 穿插考证9. 数据可视化第十课：决议树和随机森林1. 熵、结合熵、条件熵、KL散度、互信息2. 最大似然估量与最大熵模子3. ID3、C4.5、CART详解4. 决议树的正则化5. 预剪枝和后剪枝6. Bagging7. 随机森林8. 不服衡数据集的处置9. 操纵随机森林做特征挑选10. 利用随机森林计较样底细似度11. 数据异常值检测第十一课：随机森林理论1. 随机森林与特征挑选2. 决议树利用于回归3. 多标志的决议树回归4. 决议树和随机森林的可视化5. 葡萄酒数据集的决议树/随机森林分类6. 波士顿房价猜测第十二课：提升1. 提升为什么有用2. 梯度提升决议树GBDT3. XGBoost算法详解4. Adaboost算法5. 加法模子与指数损失第十三课：提升理论1. Adaboost用于蘑菇数据分类2. Adaboost与随机森林的比力3. XGBoost库先容4. Taylor展式与进修算法5. KAGGLE简介6. 泰坦尼克乘客存活率估量第十四课：SVM1. 线性可分支持向量机2. 软间隔的改良3. 损失函数的了解4. 核函数的道理和挑选5. SMO算法6. 支持向量回归SVR第十五课：SVM理论1. libSVM代码库先容2. 原始数据和特征提取3. 葡萄酒数据分类4. 数字图像的手写体识别5. SVR用于时候序列曲线猜测6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比力第十六课：聚类（上）1. 各类类似度怀抱及其相互关系2. Jaccard类似度和正确率、召回率3. Pearson相关系数与余弦类似度4. K-means与K-Medoids及变种5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其利用第十七课：聚类（下）1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)2. DensityPeak(Sci14)3. 谱聚类SC4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette5. LPA算法及其利用第十八课：聚类理论1. K-Means++算法道理和实现2. 向量量化VQ及图像近似3. 并查集的理论利用4. 密度聚类的代码实现5. 谱聚类用于图片朋分第十九课：EM算法1. 最大似然估量2. Jensen不等式3. 朴实了解EM算法4. 切确推导EM算法5. EM算法的深入了解6. 夹杂高斯散布7. 主题模子pLSA第二十课：EM算法理论1. 多元高斯散布的EM实现2. 分类成果的数据可视化3. EM与聚类的比力4. Dirichlet进程EM5. 三维及等高线等图件的绘制6. 主题模子pLSA与EM算法第二十一课：主题模子LDA1. 贝叶斯学派的模子熟悉2. Beta散布与二项散布3. 共轭先验散布4. Dirichlet散布5. Laplace平滑6. Gibbs采样详解第二十二课：LDA理论1. 收集爬虫的道理和代码实现2. 停止词和高频词3. 脱手自己实现LDA4. LDA开源包的利用和进程分析5. Metropolis-Hastings算法6. MCMC7. LDA与word2vec的比力8. TextRank算法与理论第二十三课：隐马尔科夫模子HMM1. 几率计较题目2. 前向/后向算法3. HMM的参数进修4. Baum-Welch算法详解5. Viterbi算法详解6. 隐马尔科夫模子的利用好坏比力第二十四课：HMM理论1. 脱手自己实现HMM用于中文分词2. 多个说话分词开源包的利用和进程分析3. 文件数据格式UFT-8、Unicode4. 停止词和标点标记对分词的影响5. 前向后向算法计较几率溢出的处理计划6. 发现新词和分词结果分析7. 高斯夹杂模子HMM8. GMM-HMM用于股票数据特征提取 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复