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Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能

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发表于 2021-8-20 22:17:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能
bobo老师特为机器学习初学者量身打造,使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架
售价 : 29金钱

课程介绍

bobo老师特为机器学习初学者量身打造,使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界。
学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力。

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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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