小象学院《机器学习》升级版II视频教程下载

小象学院《机器学习》升级版II

升级版II的内容特色：

1，增加4次数学基础，掌握机器学习根本。

2，增加网络爬虫的原理和代码实现

3，在阐述机器学习原理的同时，给出算法的源码实现和相应数据；确保大家懂推导，且会实现。

4，删去部分章节中过于晦涩的公式推导，代之以直观的感性解释，增强理解力。

5，重视项目实践，重视已有机器学习包，站在巨人的肩上。

6，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享实际案例。

7，对比不同的特征选择带来的预测效果差异。

8，思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。

9，涉及和讲解的部分Python库有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn

10，每个算法模块的讲解三部曲：原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库做效果对比。

课程大纲

第1 章 ： 机器学习应用实验手册

课时1：机器学习应用实验手册

第2 章 ： 第一周课件和录播视频

课时2：1.数学分析与概率论

课时3：1.数学分析与概率论

课时4：2.数理统计与参数估计

课时5：2.数理统计与参数估计

第3 章 ： 第二周课件和录播视频

课时6：3.矩阵和线性代数

课时7：3.矩阵和线性代数

课时8：4.凸优化

课时9：凸优化(视频)

课时10：5.Python库

课时11： 5.Python库

第4 章 ： 第三周课件和录播视频

课时12：6.Python库II

课时13：6.Python库II

课时14：7.回归

课时15：7.回归

课时16：8.回归实践

课时17：8.回归实践

第5 章 ： 第四周课件和录播视频

课时18：9.决策树和随机森林

课时19：9.决策树和随机森林

课时20：10.决策树和随机森林实践

课时21：10.决策树和随机森林实践

课时22：11.提升

课时23：提升(视频)

第6 章 ： 第五周课件和录播视频

课时24：12.XGBoost实践

课时25：12.XGBoost实践

课时26：13.SVM

课时27：13.SVM

课时28：14.SVM实践

课时29：14.SVM实践

第7 章 ： 第六周课件和录播视频

课时30：15.聚类

课时31：15. 聚类

课时32：16.聚类实践

课时33：16. 聚类实践

课时34：17.EM算法

课时35：17. EM算法

第8 章 ： 第七周课件和录播视频

课时36：18.EM算法实践

课时37：18. EM算法实践

课时38：19.贝叶斯网络

课时39：19. 贝叶斯网络

课时40：20.朴素贝叶斯实践

课时41：20.朴素贝叶斯实践

第9 章 ： 第八周课件和录播视频

课时42：21.主题模型

课时43：视频-21.主题模型

课时44：22.主题模型实践

课时45：22.主题模型实践

课时46：23.HMM

课时47：23. HMM

课时48：24.HMM实践

课时49：24. HMM实践

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