小象学院《机器学习》升级版II视频教程下载

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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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