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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:20 编辑 1 d* z5 A3 N9 Y0 o; C7 H
4 b& ~* k! o% D7 H; \8 {- m/ _ U/ N
01 回归算法) P. A$ Z" X# J$ j7 H
课程目录：
& l4 x- A2 H& T) ?1.机器学习概述
% c- v2 O) ^( h- N$ u6 c7 c) s# B2.回归算法$ E: x* E5 R* |9 m' ^8 D
3.线性回归误差原理推导) R9 z v( `: X! E" `3 U9 @8 T
4.目标函数求解
+ U! @: A# Y, C: p+ R% {+ C5.逻辑回归原理
2 n2 i& I5 b4 C* E# D1 z6.梯度下降实例
' U/ o5 M8 d3 ~; B) b( e7 k7.梯度下降原理
" ?' y: p: k q" R! v. ~( d0 H$ G/ N. y8 y' X' e( L
02 决策树与随机森林
' A8 ]2 q& w) u8 Q! S课程目录：
- H- I: }8 Z& f, X1.决策树概述
* P1 R2 A8 |( l8 ]- P2.熵原理形象解读
, [4 U1 D6 |/ B* u4 q, w' y8 l3.决策树构造实例, S. _. h5 |8 G3 |' k# {
4.信息增益0 q5 i9 U7 Z) V* u% f
5.信息增益率6.决策树剪枝& q+ v. I% E$ L' |( E' A
7.随机森林/ S* }/ Z5 ^1 W; W3 l; [, k: `0 O
8.案例决策树参数
+ B( j$ f/ ]2 N7 d+ A4 D( c
6 Z$ a7 h! `5 E7 a4 @03 贝叶斯算法% h0 e- @4 s; U/ e/ B3 V- l
课程目录：+ I& y! v5 J2 k0 ]) t& O
1.贝叶斯算法概述; W1 ^7 W, }9 J W3 G- k& ]# ]
2.贝叶斯推导实例
: g) Q3 Y: b& p0 s( d( N3.贝叶斯拼写纠错实例
4 w% a( n* j5 b# l6 [1 P4.垃圾邮件过滤实例6 E7 a) c0 G- {# C
5.贝叶斯实现拼写检查器) Q# i u1 O9 |. z5 s M* J
: ^7 {6 E$ P# f a
04 Xgboost
) l/ V* U" w" `7 r# [3 A课程目录：
0 P1 I3 G! f- u! r1.集成思想
$ U" {7 W1 p: G* w2.xgboost基本原理
4 ^- s, J" d8 ^1 l/ L: `3.xgboost目标函数推导
+ e, `% F c; }' p9 K: _" d4.xgboost求解实例
6 _/ f2 `8 I x o5.xgboost安装$ U) S* E& I9 f( X7 V
6.xgboost实战演示
# x9 T5 ~0 z( A0 ^5 H% _7.Adaboost算法概述& K& {& ^6 X. k8 l( ]$ e2 ^
6 n* I2 I. q3 t
05 支持向量机算法- x8 l/ h" T4 U Z8 ~. R8 G7 m |
课程目录：
0 H6 z- X; e) |; T2 h5 h1.支持向量机要解决的问题
9 ~. W& s5 V g0 b w2.支持向量机求解目标
3 w9 l" g, N5 p i) @( | f6 B3.支持向量机目标函数求解
) b. x+ K& ~( D- [6 q4.支持向量机求解例子
* Q% e; n4 w2 R4 G& v5.支持向量的作用 8 l/ U: n8 v7 s4 B
6.软间隔支持向量机
! R9 l o6 G! l! R1 n7.核函数变换2 J+ K. P9 p2 V2 m/ H7 O/ J
0 D' S2 ^9 X9 S9 f' A% R0 Q- t06 时间序列AIRMA模型
% c% j: {; r/ Y6 o' I+ m" x课程目录：
. U6 |* I$ g# b% F1.数据平稳性与差分法6 ^/ ]/ M( z5 ?1 j* V. E
2.ARIMA模型
6 U; Y2 a' g( l! V3.相关函数评估方法$ Y# i4 t, _! h' G" L, J
4.建立ARIMA模型: |& Z0 [' A: R$ I
5.参数选择3 F3 o4 T6 N# @! T% j
8 O" W1 k1 {* H
07 神经网络基础
' ]/ q+ ] j2 C4 E' q# N课程目录：
2 t: Q) @0 T! w. H1.深度学习概述
! r! {( N, P& P/ R: \8 a7 N$ @2.挑战与常规套路% I5 p! I4 \$ L. N
3.用K近邻来进行分类8 S2 @, N [2 B3 D2 K1 x
4.超参数与交叉验证
1 C$ z, ^! r: H4 K# y6 R {: P9 D5.线性分类* C2 j, }1 i. k$ N' O
6.损失函数
* {5 k: D7 v& z% k7 z; g( S7.正则化惩罚项) @, [) z3 W9 k0 I9 I j
8.softmax分类器! c" m! @0 _1 T0 U$ D
9.最优化形象解读1 w- |% O+ N3 f/ b! J: {9 {
10.最优化问题细节. l2 p" @9 U& z( b7 J- o, {
11.反向传播
F7 s8 ~# f" r
! Q- j0 m3 g+ J08 神经网络架构; I# t9 `8 b7 F5 o; k) z; |
课程目录：
! a$ y" m- O, V; W1.整体架构2 Q$ X$ G0 d) c. f& T) t$ a* A1 n
2.实例演示
- i" r& W8 O) J" G: J, a3.过拟合解决方案7 i; x5 T( t$ A3 q3 k1 |
4.感受神经网络的强大
4 |! h" _2 O/ X+ K. \, Z" j. M# O2 F, L
$ j; Y' m9 M: Q6 r8 y8 W) A
09 PCA降维与SVD矩阵分解
! m; v6 B3 Y. j& ?+ u, Q# q课程目录：6 T( Q0 E$ V) c2 p) P
1.PCA问题0 w% q/ a( F; [& B" K; t+ h
2.PCA降维实例
: c2 f3 V% ^0 q, Z0 J3.SVD原理+ R8 [0 n3 t1 p! d, F3 v2 t7 M
4.SVD推荐系统& N: l' j* l0 h
' A2 d' w9 V+ C4 V9 V
10 聚类算法
, v- x3 y5 S M1 A, t# U2 [课程目录： @3 i4 A6 ^9 l# M+ J; j: [6 ]/ x
1.聚类算法概述
4 }5 y4 h! H! o3 K! M2.使用Kmeans进行图像压缩! i1 s+ R! a2 q$ H1 M7 {
3.特征工程2. |% ^: ~% _6 J1 L, J L
3 k x( [ k" H: [ \
11 推荐系统# }" `8 Q8 w1 }! @
课程目录：
+ Q+ ]" \) y# e: C9 @" C/ a. D% N1.开场
- F& U8 s# p4 G6 C2 U2.推荐系统应用* X- I5 \* M' r4 S
3.推荐系统要完成的任务; x3 T2 ^% p4 l) q) k
4.相似度计算
1 [/ x" X4 `" M" `' T5 ^' Y5.基于用户的协同过滤- V, g, S1 v3 z: f
6.基于物品的协同过滤
3 U7 D( C4 ?" G2 L) a7.隐语义模型% s+ z" S6 K, T8 j# p# A; N4 d
8.隐语义模型求解, p; o1 k7 V3 j! c. i
9.模型评估标准
" W" ^0 H+ Y+ Z
2 N0 ]6 [+ A8 H2 G/ ]3 W" \12 Word2Vec
2 l* U* m' ^5 }6 y; ~课程目录：4 |7 ]. K6 x$ w( j
1.开篇
/ G# U. w+ S8 m7 u, y, Y6 }2.自然语言处理与深度学习
' ^, I! i* {6 T3.语言模型
' L7 U8 J# J( B0 R7 O4.N-gram模型
' A$ s' M0 E+ T- ?9 Z5.词向量& } G# F% \( z$ t6 K
6.神经网络模型 C/ D5 g) y8 z/ w% O. d
7.Hierarchical Softmax& }+ E* n' i1 c6 b- X3 P8 e P! t
8.CBOW模型实例
6 o/ x4 Y2 v. X9.CBOW求解目标9 j) I5 J/ f" i) U/ P
10.锑度上升求解
1 ?) _6 ]; s1 a x9 B11.负采样模型! g& E. B' D# q* [1 v
$ P q- v; h3 }
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