TA的每日心情 | 擦汗
2025-5-12 21:11 |
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签到天数: 571 天 [LV.9]以坛为家II
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目录
├─第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
│ 1-1导学
│ 1-2 课程涵盖的内容和理念
│ 1-3 课程所使用的主要技术栈
│
├─第2章 机器学习基础
│ 2-1 机器学习世界的数据
│ 2-2 机器学习的主要任务
│ 2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习
│ 2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习
│ 2-5 和机器学习相关的哲学思考
│
├─第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
│ 3-1 jupyter notebook基础
│ 3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing
│ 3-11 Matplotlib数据可视化基础
│ 3-12 数据加载和简单的数据探索
│ 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
│ 3-3 Numpy数据基础
│ 3-4 创建numpy数组和矩阵
│ 3-5 Numpy数组的基本操作
│ 3-6 Numpy数组的合并与分割
│ 3-7 Numpy中的矩阵运算
│ 3-8 Numpy中的聚合运算
│ 3-9 Numpy中的arg运算
│
├─第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
│ 4-1 k近邻算法基础
│ 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
│ 4-3 训练数据集，测试数据集
│ 4-4 分类准确度
│ 4-5 超参数
│ 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
│ 4-7 数据归一化
│ 4-8 scikit-learn中的Scaler
│ 4-9 更多有关k近邻算法的思考
│
├─第5章 线性回归法
│ 5-1 简单线性回归
│ 5-10 线性回归的可解性和更多思考
│ 5-2 最小二乘法
│ 5-3 简单线性回归的实现
│ 5-4 向量化
│ 5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE
│ 5-6 最好的衡量线性回归法的指标 R Squared
│ 5-7 多元线性回归和正规方程解
│ 5-8 实现多元线性回归
│ 5-9 使用scikit-learn解决回归问题
│
├─第6章 梯度下降法
│ 6-1 什么是梯度下降法
│ 6-2 模拟实现梯度下降法
│ 6-3 线性回归中的梯度下降法
│ 6-4 实现线性回归中的梯度下降法
│ 6-5 梯度下降的向量化和数据标准化
│ 6-6 随机梯度下降法
│ 6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
│ 6-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法
│ 6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论
│
├─第7章 PCA与梯度上升法
│ 7-1 什么是PCA
│ 7-2 使用梯度上升法求解PCA问题
│ 7-3 求数据的主成分PCA
│ 7-4 求数据的前n个主成分
│ 7-5 高维数据映射为低维数据
│ 7-6 scikit-learn中的PCA
│ 7-7 试手MNIST数据集
│ 7-8 使用PCA对数据进行降噪
│ 7-9 人脸识别与特征脸
│
├─第8章 多项式回归与模型泛化
│ 8-1 什么是多项式回归
│ 8-10 L1,L2和弹性网络
│ 8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline
│ 8-3 过拟合与前拟合
│ 8-4 为什么要训练数据集与测试数据集
│ 8-5 学习曲线
│ 8-6 验证数据集与交叉验证
│ 8-7 偏差方差平衡
│ 8-8 模型泛化与岭回归
│ 8-9 LASSO
│
└─第9章 逻辑回归
9-1 什么是逻辑回归
9-2 逻辑回归的损失函数
9-3 逻辑回归损失函数的梯度
9-4 实现逻辑回归算法
9-5 决策边界
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
9-7 scikit-learn中的逻辑回归
9-8 OvR与OvO
│
├─第10章 评价分类结果
│ 10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵
│ 10-2 精准率和召回率
│ 10-3
│ 10-4
│ 10-5
│ 10-6
│ 10-7
│ 10-8
│
├─第11章 支撑向量机 SVM
│ 11-1
│ 11-2
│ 11-3
│ 11-4
│ 11-5
│ 11-6
│ 11-7
│ 11-8
│ 11-9
│
├─第12章 决策树
│ 12-1
│ 12-2 信息熵
│ 12-3 使用信息熵寻找最优划分
│ 12-4 基尼系数
│ 12-5 CART与决策树中的超参数
│ 12-6
│ 12-7
│
├─第13章 集成学习和随机森林
│ 13-1什么是集成学习
│ 13-2 SoftVoting Classifier
│ 13-3 Bagging和Pasting
│ 13-4 oob（Out-of-Bag）和关于Bagging的更多讨论
│ 13-5 随机森林和Extra-Trees
│ 13-6 Ada Boosting和Gradient Boosting
│ 13-7 Stacking
│
├─第14章 更多机器学习算法
│ 14-1 学习scikit-learn文档
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发表于 2019-8-23 02:45:10
发表于 2019-8-24 09:22:16
