机器学习算法工程师特训营
最近更新 2022年10月03日
资源编号 26729

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机器学习算法工程师特训营

2022-10-04 python 2,131
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详情介绍

机器学习算法工程师特训营课程介绍:

机器学习包含多种使用不同算法的学习模型。根据数据的性质和期望的结果,可以将学习模型分成四种,分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。而根据使用的数据集和预期结果,每一种模型可以应用一种或多种算法。

课程目录:

00.机器学习算法工程师特训营【完结】
├─ 00.视频
│  ├─ 1.01-01-机器学习概述.mp4
│  ├─ 2.02-01-线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数.mp4
│  ├─ 3.02-02-梯度下降法..mp4
│  ├─ 4.02-03-梯度下降法代码实现.mp4
│  ├─ 5.02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题.mp4
│  ├─ 6.02-05-线性回归代码实现.mp4
│  ├─ 7.02-06-线性回归代码实现-做特征归一化.mp4
│  ├─ 8.02-07-批量梯度下降,随机梯度下降,小批量梯度下降.mp4
│  ├─ 9.02-08-几种常见的模型评价指标.mp4
│  ├─ 10.02-09-欠拟合与过拟合.mp4
│  ├─ 11.02-10-Ridge回归求解与代码实现.mp4
│  ├─ 12.02-11-LASSO回归求解.mp4
│  ├─ 13.02-12-LASSO回归求解举例说明.mp4
│  ├─ 14.02-13-LASSO回归代码实现.mp4
│  ├─ 15.02-14-最小二乘法求线性回归.mp4
│  ├─ 16.02-15-最小二乘法代码实现.mp4
│  ├─ 17.02-16-使用Sklearn实现Ridge,LASSO和ElasticNet.mp4
│  ├─ 18.02-17-波士顿房价预测(上).mp4
│  ├─ 19.02-17-波士顿房价预测(下).mp4
│  ├─ 20.03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数.mp4
│  ├─ 21.03-02-逻辑回归求解.mp4
│  ├─ 22.03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.mp4
│  ├─ 23.03-04-逻辑回归代码实现(上).mp4
│  ├─ 24.03-04-逻辑回归代码实现(下).mp4
│  ├─ 25.03-05-逻辑回归的正则化.mp4
│  ├─ 26.03-06-逻辑回归实现多分类方法.mp4
│  ├─ 27.03-07-使用Sklearn实现逻辑回归.mp4
│  ├─ 28.03-08-案例:鸢尾花分类.mp4
│  ├─ 29.03-09-案例:手写数字识别.mp4
│  ├─ 30.04-01-决策树简介、熵.mp4
│  ├─ 31.04-02-条件熵及计算举例.mp4
│  ├─ 32.04-03-信息增益、ID3算法.mp4
│  ├─ 33.04-04-决策树代码实现(1-熵的计算).mp4
│  ├─ 34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征).mp4
│  ├─ 35.04-04-决策树代码实现(3-类别投票表决).mp4
│  ├─ 36.04-04-决策树代码实现(4-决策树递归生成,决策树对新数据进行预测).mp4
│  ├─ 37.04-05-C4.5算法.mp4
│  ├─ 38.04-06-基尼指数(Gini Index)生成决策树.mp4
│  ├─ 39.04-07-决策树剪枝.mp4
│  ├─ 40.04-08-决策树处理连续值与缺失值.mp4
│  ├─ 41.04-09-多变量决策树.mp4
│  ├─ 42.04-10-Sklearn实现决策树.mp4
│  ├─ 43.04-11-案例:使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍、数据预处理).mp4
│  ├─ 44.04-11-案例:使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标).mp4
│  ├─ 45.04-11-案例:使用决策树进行个人信用风险评估(3.模型评估,优化).mp4
│  ├─ 46.05-01-贝叶斯决策简介.mp4
│  ├─ 47.05-02-贝叶斯决策模型.mp4
│  ├─ 48.05-03-朴素贝叶斯模型.mp4
│  ├─ 49.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程).mp4
│  ├─ 50.05-04-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程).mp4
│  ├─ 51.05-05-拉普拉斯修正及代码实现.mp4
│  ├─ 52.05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.mp4
│  ├─ 53.05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯.mp4
│  ├─ 54.05-08-案例:垃圾邮件识别(1.实现原理).mp4
│  ├─ 55.05-08-案例:垃圾邮件识别(2.代码实现).mp4
│  ├─ 56.06-01-支持向量机简介.mp4
│  ├─ 57.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔,函数间隔,目标函数).mp4
│  ├─ 58.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.mp4
│  ├─ 59.06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件.mp4
│  ├─ 60.06-05-目标函数求解(1.对偶问题、先对w、b求极小).mp4
│  ├─ 61.06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大).mp4
│  ├─ 62.06-07-SVM求解举例.mp4
│  ├─ 63.06-08-线性支持向量机的目标函数.mp4
│  ├─ 64.06-09-线性支持向量机目标函数优化.mp4
│  ├─ 65.06-10-非线性支持向量机简介.mp4
│  ├─ 66.06-11-非线性支持向量机的目标函数.mp4
│  ├─ 67.06-12-SMO算法推导结果.mp4
│  ├─ 68.06-13-1SVM代码实现之简易版(上).mp4
│  ├─ 69.06-13-1SVM代码实现之简易版(下).mp4
│  ├─ 70.06-13-2SVM代码实现之改进版.mp4
│  ├─ 71.06-13-3SVM代码实现之引进核函数版.mp4
│  ├─ 72.06-14-SMO算法推导过程1.mp4
│  ├─ 73.06-14-SMO算法推导过程2.mp4
│  ├─ 74.06-14-SMO算法推导过程3.mp4
│  ├─ 75.06-14-SMO算法推导过程4.mp4
│  ├─ 76.06-15-SVM总结.mp4
│  ├─ 77.06-16-Sklearn实现SVM1.mp4
│  ├─ 78.06-16-Sklearn实现SVM2-3,输出常用属性值,使用高斯核.mp4
│  ├─ 79.06-16-Sklearn实现SVM4,调参.mp4
│  ├─ 80.06-17-案例:使用SVM完成人脸识别.mp4
│  ├─ 81.07-01-K-means基本原理及推导.mp4
│  ├─ 82.07-02-K-means中距离计算方法.mp4
│  ├─ 83.07-03-K-means代码实现(1原生代码实现).mp4
│  ├─ 84.07-03-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans).mp4
│  ├─ 85.07-04-层次聚类原理及距离计算.mp4
│  ├─ 86.07-05-层次聚类举例.mp4
│  ├─ 87.07-06-Sklearn实现层次聚类.mp4
│  ├─ 88.07-07-密度聚类.mp4
│  ├─ 89.07-08-Sklearn实现密度聚类.mp4
│  ├─ 90.07-09-高斯混合模型介绍.mp4
│  ├─ 91.07-10-高斯混合模型参数估计.mp4
│  ├─ 92.07-11-1高斯混合模型原生代码实现.mp4
│  ├─ 93.07-11-2Sklearn实现高斯混合模型.mp4
│  ├─ 94.07-12-案例:对亚洲足球队进行聚类分析.mp4
│  ├─ 95.08-01-主成分分析介绍.mp4
│  ├─ 96.08-02-协方差矩阵的特征值分解算法.mp4
│  ├─ 97.08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.mp4
│  ├─ 98.08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法.mp4
│  └─ 99.08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.mp4
│  ├─ 100.08-06-Sklearn实现PCA.mp4
│  ├─ 101.08-07-案例:PCA实现照片压缩.mp4
│  ├─ 102.09-01-集成学习介绍.mp4
│  ├─ 103.09-02-Voting能够提高准确度的原因.mp4
│  ├─ 104.09-03-Voting原理.mp4
│  ├─ 105.09-04-Voting代码实现.mp4
│  ├─ 106.09-05-Bagging与随机森林及其代码实现.mp4
│  ├─ 107.09-06-Boosting.mp4
│  ├─ 108.09-07-Adaboost举例.mp4
│  ├─ 109.09-08-AdaBoost代码实现.mp4
│  ├─ 110.09-09-GBDT之提升和提升树概念.mp4
│  ├─ 111.09-10-GBDT梯度提升树.mp4
│  ├─ 112.09-11-XGBoost介绍,目标函数,正则项.mp4
│  ├─ 113.09-12-XGBoost求解.mp4
│  ├─ 114.09-13-XGBoost树结构生成.mp4
│  ├─ 115.09-14-XGBoost代码实现1.mp4
│  ├─ 116.09-14-XGBoost代码实现2.mp4
│  ├─ 117.09-15-Stacking.mp4
│  ├─ 118.09-16-Stacking 代码实现.mp4
│  ├─ 119.10-01-01-数据说明.mp4
│  ├─ 120.10-01-02探索性分析.mp4
│  ├─ 121.10-01-03数据预处理与特征工程.mp4
│  ├─ 122.10-01-04模型训练.mp4
│  ├─ 123.10-02-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法.mp4
│  ├─ 124.10-02-02采样之上采样.mp4
│  ├─ 125.10-02-03采样之下采样.mp4
│  ├─ 126.10-02-04建模与调参.mp4
└─ 附件代码资料合集.txt
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