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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:20 编辑
* X% h* |0 x. w9 Y0 } C. M% `: L* z0 L% l
01 回归算法
1 c6 d. Q' [0 |6 B9 ~3 u8 o/ ?课程目录：
8 ?: d! s" N v* f1.机器学习概述
" e0 _4 |7 O3 B s( w5 K2.回归算法5 g* q2 Z6 q6 Q: k' Z1 H9 W) D
3.线性回归误差原理推导6 l3 P$ P' [, Z# J
4.目标函数求解2 Q1 O7 U1 y& T& _2 o6 t" Y
5.逻辑回归原理
- i# j2 w5 `* C. ~9 u. V0 U D! H6.梯度下降实例- a$ B5 d" O5 m$ L0 q$ e/ Y: X
7.梯度下降原理
( {& Q! d0 k- K0 g6 Q! w2 N+ Y5 ?/ `" d
02 决策树与随机森林
4 P% |7 l! x5 b课程目录：* P3 V9 Y/ \* K& v# L6 S8 t$ |# ^7 h
1.决策树概述
( u" U3 S* C: v5 u; L$ i$ H2.熵原理形象解读% `/ D3 y; ^9 O
3.决策树构造实例
6 ~* H" Z7 ?+ H6 ~. |4.信息增益
0 L% z( g7 r$ D5.信息增益率6.决策树剪枝
: h j B' A% `; K( O7.随机森林6 Z. o2 g! | z5 p
8.案例决策树参数
9 `% U/ i9 ~9 w, L4 L6 X& U: ~4 d% Q4 t3 v
03 贝叶斯算法
& v" U2 g- S/ w& V; K0 ?课程目录：5 Y6 V3 b) w* ^% m; C4 k
1.贝叶斯算法概述
5 ?0 K" f3 W( m0 J1 R2.贝叶斯推导实例
0 b5 K. X3 O4 m; I3 R. E1 M3.贝叶斯拼写纠错实例/ `9 K- a( H! |4 p
4.垃圾邮件过滤实例
! D: |9 [1 U9 M- \5.贝叶斯实现拼写检查器
/ s( W/ V' s6 M' ]$ U# t: h" ^" T U$ _) X0 Z( _
04 Xgboost. j* |' N* e! @2 c8 c" K+ J
课程目录：2 W# p& @, t/ d2 t/ G. O
1.集成思想
( x/ r7 L: B; ? w% h* N0 e2.xgboost基本原理
$ H9 z5 w$ H8 Y; T, p) r* ]3.xgboost目标函数推导
( X% H! p2 j% ^) ?1 G* A4.xgboost求解实例
+ @* d1 ?# ~4 F0 Y3 T" e S: ^5 J5.xgboost安装# ?9 x. U* D8 Z$ R
6.xgboost实战演示4 O+ L( E; O& s1 }/ d7 L& E
7.Adaboost算法概述' f7 A1 A+ q" O: \9 Q
0 f* v& R4 ^2 Y
05 支持向量机算法
' a4 `# w, S. ~( e课程目录：8 ?7 g% M% V* u2 f/ s6 T+ s" [
1.支持向量机要解决的问题% h/ W! ?4 z1 N0 E
2.支持向量机求解目标$ M; A6 N6 O( @& N- ^( h5 \
3.支持向量机目标函数求解 8 }- j. ]4 I" m, m4 u) R7 d
4.支持向量机求解例子
: K5 `, |- I3 |) t, _5.支持向量的作用
. }# Z5 @' H3 F' F6.软间隔支持向量机% p. @5 |/ w; N: j7 a3 S
7.核函数变换
% Z& |' w! F. o( S! E$ U
# {! f6 p; _& E06 时间序列AIRMA模型" a, N4 @+ V; Z
课程目录：
* |( G' c, z1 M# g8 R1 `0 R1.数据平稳性与差分法
: F! [( u+ O# j- Y2.ARIMA模型5 @9 w: S! O. ~3 j) ^
3.相关函数评估方法# D. F+ P t1 G& o/ L% j$ z
4.建立ARIMA模型: B: A9 `1 Y6 P$ E, O
5.参数选择+ E2 z8 G2 M( R4 n% e# u
O I! _7 w+ O7 J07 神经网络基础" n# v% V5 I7 a" C
课程目录：
9 F2 G" p8 j% ~, {1 a, G$ W! K c1.深度学习概述
5 o1 o: E% W3 S! v: `: m9 Z0 J2.挑战与常规套路
$ b, X: ?" M& J3.用K近邻来进行分类
2 D% a) U% q& _ A* ?% d" T4.超参数与交叉验证
8 X) p* A& q0 A8 }7 W! o+ f5.线性分类5 e: S1 x" x2 M# `3 y
6.损失函数
0 l) y& {. w1 ?. }7 w7.正则化惩罚项
) [/ t+ V" K) J# s; I8.softmax分类器
X; q8 J& e M3 ~ E9.最优化形象解读
- F6 _2 ~& O0 B$ m) k10.最优化问题细节
& i' Y& K4 H/ g, [1 _11.反向传播0 q5 w1 @7 e# O5 ?
+ O/ y# y- D5 w+ d0 f08 神经网络架构5 h$ w5 v$ a F8 y+ S& P: R
课程目录：
9 u+ N ]" V: V6 P, g0 p/ ^ G1.整体架构 L! k6 x: F5 @1 E/ q0 f0 {
2.实例演示. i5 c7 @& e& m; n* b$ x
3.过拟合解决方案
: i# k: i" R2 ]5 c8 K+ W- Z4 y/ G2 U4.感受神经网络的强大
- {" t, N2 d' ~ m) G) P3 N9 @0 V
) A# G( o- q0 t5 ?2 j
09 PCA降维与SVD矩阵分解
5 t- j8 D7 w t课程目录：
w, e7 q* Q& B4 E1.PCA问题, v ?1 t4 U+ b0 h6 I
2.PCA降维实例
, f5 v% o8 A7 s- L- Q" t8 q" w3.SVD原理* l4 Y9 Q# z# ]4 G$ a
4.SVD推荐系统
0 R' x- M! V* s2 [: J# V0 A) \2 v |9 n3 d- Z$ F& w
10 聚类算法
( u0 D- ^0 N. S: b7 S" E) i课程目录：9 ~( o, b+ w: f2 G: S
1.聚类算法概述8 F; D: e% }0 [1 S* I6 X! J: o$ c: ~
2.使用Kmeans进行图像压缩
/ u0 J; H( R' B) I1 k8 N( X3.特征工程24 A8 b7 l2 J0 r# u% ^; ]# B
# b) Z" i: J9 s. o/ w11 推荐系统: I0 e2 ]4 j+ G6 ^( R5 _
课程目录：1 N" r" n7 H Z
1.开场5 }3 i& J2 I( G9 K8 D. R6 P1 l
2.推荐系统应用
3 }* B4 N* z( x) d0 d! U7 q6 p3.推荐系统要完成的任务8 ?; B. m4 V9 Y- h1 c3 s( x; M
4.相似度计算4 u! S! B; P2 g: n: L# Y K! _
5.基于用户的协同过滤/ J7 f4 V! h/ e% x( ~9 G
6.基于物品的协同过滤 h% p% ~# C1 _% Q: Y. _6 }4 ^
7.隐语义模型
5 u2 y' ? l0 i) B2 n5 e8.隐语义模型求解
1 Y! I4 |+ `+ D+ U+ T9.模型评估标准
% [7 W& P5 t" J- L9 [5 v' R' `
12 Word2Vec
, r2 X* }* Q1 V( Q u& Z K课程目录：
* `" K4 O+ X9 M( ]1.开篇
) _" s3 j1 s7 B. `1 g2.自然语言处理与深度学习. I. F; A5 T' i: }
3.语言模型
) \, j: n: v0 s: M- s% L4.N-gram模型
' N Q7 [- p) D" I z6 H X8 d5.词向量
% A9 t. M m' X: {, Y6.神经网络模型8 d' ~6 |: i( a
7.Hierarchical Softmax2 A: u# g# e* T9 G9 w* D( V
8.CBOW模型实例
2 |7 O- G; G9 M/ [9.CBOW求解目标
; b# y- A# `3 \+ W! U* w; Y T/ w10.锑度上升求解
/ v. P" c$ E3 u+ f( R, D11.负采样模型
: A% u4 U2 Y) u7 Y- K
5 b4 F& ], v2 V/ M: P |
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