Python3入门机器学习_经典算法与应用

admin · 发表于 2019-8-23 02:45:10

登录后查看本帖详细内容!

您需要登录才可以下载或查看，没有帐号？立即注册

x

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
下载地址

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

wddsc · 发表于 2019-8-24 09:22:16

下载下来看看怎么样。

AIxer · 发表于 2019-9-1 20:42:17

帮朋友快速入门

getchar · 发表于 2019-9-1 21:21:39

第一次下载,试试看

qq903008 · 发表于 2019-9-1 23:55:57

下载基础看看

jeromeliu · 发表于 2019-9-7 21:17:35

下载下来看看

莫离 · 发表于 2019-9-8 10:34:05

下载下来看看

su1291112843 · 发表于 2019-10-16 10:58:08

下载看看

菜鸟程序员 · 发表于 2019-10-16 19:37:51

Python3入门机器学习_经典算法与应用

倪迪 · 发表于 2019-10-28 20:39:19

人生苦短我用python

清华学霸尹成Python高级就业课程112天完整

Python3入门机器学习_经典算法与应用

登录后查看本帖详细内容!

编程技术

前沿技术

运维技术

信息安全