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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:20 编辑
* y4 D- F, v( O+ `- |1 |; b) R" X% Y, c0 Q
01 回归算法
# X' }* g7 \# ^# }! B( n课程目录：
" E* m2 W4 N2 t$ t$ T! D& L6 d1.机器学习概述0 I! ]# f( m8 m$ ]. ^
2.回归算法8 J8 U" Y* y' K! l, G
3.线性回归误差原理推导
4 b ~' S6 d' A# y+ b4.目标函数求解
: \/ b, b3 |) `! d5 l/ o- g, p5.逻辑回归原理7 v# A' n: S! @; T
6.梯度下降实例
# e) N8 N+ i% U2 w' }7.梯度下降原理
. w Z% v. V" \: ~7 n6 w4 I3 ~6 D; C# j8 x
02 决策树与随机森林
( @( p2 n$ |4 k8 K8 x2 E课程目录：5 R* X7 m2 D4 |# q& M
1.决策树概述
% G c. F/ y# [ l2.熵原理形象解读% ~. |" X& e/ ~2 _0 I" P
3.决策树构造实例+ I* {! ]+ e7 t7 D
4.信息增益
i; E" t% j) O( r# J5.信息增益率6.决策树剪枝
- a b1 B, W: x; |7.随机森林
& f G8 _. M/ q, k5 P3 j: `4 g8.案例决策树参数. l; K6 m" R4 K$ r8 z& \1 O
3 ^: h1 g3 [3 c
03 贝叶斯算法
6 Y8 r4 ?5 i5 B1 ?& [+ j课程目录：, x) G( [& E6 I$ Z& P( c5 z e/ x
1.贝叶斯算法概述
9 O% F% O- S' B7 Q, b* I/ u2.贝叶斯推导实例
. s) S- d& F- h! q( y5 e3.贝叶斯拼写纠错实例/ V2 [ _- a) c
4.垃圾邮件过滤实例
% G0 W, o7 h) ]( a5.贝叶斯实现拼写检查器
! c* n% F6 Y. ?; v
* t8 S; a7 {& N+ w' Q1 B: p2 l04 Xgboost
* ^' k6 I4 ?' A S2 c课程目录： r4 m8 v& c3 g0 b5 d$ O/ _4 W& d+ x2 B2 J
1.集成思想! e- X+ b+ J7 D9 o# G& M
2.xgboost基本原理 , f7 I+ H! k6 A. f
3.xgboost目标函数推导- q) n. u- l" A
4.xgboost求解实例 3 L1 m# N$ R n& \% Y! h* G& `: N
5.xgboost安装
( T% l: M4 A7 T$ X: i6.xgboost实战演示
5 K( _/ M% t+ _( J/ @7.Adaboost算法概述
1 \+ f) l4 A& [$ C
7 V4 `( [7 V% H1 k l05 支持向量机算法1 n7 q' p# J) G; p( z5 U& L
课程目录：
2 A. L. W8 W8 v' D/ Z9 X1.支持向量机要解决的问题1 `& l; n9 U8 p; v7 h
2.支持向量机求解目标: F4 e/ M4 ^: A, Z7 q
3.支持向量机目标函数求解
& x- ^/ w; {) {+ E/ @4.支持向量机求解例子
; r3 E/ x; N4 {5.支持向量的作用 ( _3 _1 W. \& y7 M
6.软间隔支持向量机
! O7 B4 h5 k- j1 h1 w7.核函数变换& A7 Q1 [: ?0 y! E1 k
8 Y1 n7 Y6 N# D8 f- ]8 _% e
06 时间序列AIRMA模型3 _. @1 H# M$ U3 E
课程目录：% X3 @9 M1 q! R8 j/ x; i
1.数据平稳性与差分法
8 H( T6 a1 f# f2.ARIMA模型) e/ v- [! f% P
3.相关函数评估方法, H& N+ y" M2 g
4.建立ARIMA模型6 k( {0 `( q6 _
5.参数选择
! h% {- w9 p! X. ^1 _, ?5 F+ o6 _0 G. J: Z% L0 P3 d" E
07 神经网络基础4 m! y4 C0 y2 B( g% ~1 v6 K
课程目录：
9 N8 |# w2 H( x: E U' ]1.深度学习概述
" k" t1 E: d/ `2 Z1 y* O E8 A2.挑战与常规套路( y7 c, h6 D- h$ A! @, _8 t7 {
3.用K近邻来进行分类' X3 r4 C- x$ S" a
4.超参数与交叉验证4 N7 ^# d5 G; i7 W; c5 G
5.线性分类. G: }3 x$ m+ K: O) A7 }
6.损失函数
9 {2 ~# o% \9 B, S! E7.正则化惩罚项; d! f9 Q" `6 m" I6 e1 C6 {
8.softmax分类器* C% ^8 N& }) W* Y) u, N# C# g% t' C) Y8 q
9.最优化形象解读
6 B5 u; |9 f* d) p# \: p# K9 g0 }9 N10.最优化问题细节3 y6 o# c5 n: T; ~* q, v! N, [1 H( U# }
11.反向传播
! C0 N# r* S7 a9 ]; c; S/ v% E' y1 s" z8 y6 _2 g
08 神经网络架构
9 L9 [- ?# I/ k: Z8 A课程目录：' u, l J0 S/ T: |8 E+ [$ d* H2 W
1.整体架构
; B+ K. v$ W7 {/ n5 b0 w5 b2.实例演示1 `% x2 \' T& ?' m/ S! Z& _; U
3.过拟合解决方案
' B$ J5 Y7 _) s7 S' w r4.感受神经网络的强大" H$ O4 P5 n$ V& N1 y# M6 K
6 [, O. `) `2 |+ C0 H" S
3 ?! E3 d; d% k% Z5 ~
09 PCA降维与SVD矩阵分解' o2 \ s9 j* R' R$ g P* z8 d
课程目录：7 b3 }/ o% T! z4 J- y$ ~
1.PCA问题
" \9 e& D3 Q w" N, r- y2.PCA降维实例
8 O. C+ ?: b6 O3.SVD原理# ]+ ~6 b2 G' s7 T" N! g0 [* b
4.SVD推荐系统
) o5 M- |# @/ s& @* n! U. h" C. w
7 ~, F; }9 d+ T10 聚类算法
9 ?& T2 H- ^" w; Q! J0 H) X课程目录：
& ~* q/ i( L7 ]- }1.聚类算法概述
8 G6 M/ w$ z( l; l Y& c2.使用Kmeans进行图像压缩
9 m) ^/ `; r2 H3 A; |5 }8 y3.特征工程2& e1 r- ]- j. A+ n' W
9 R' H% t5 k- [3 a& A5 y1 z1 k11 推荐系统
) M3 o1 ]. V+ ?课程目录：* [0 Y, k+ X1 e( r; Z" Y4 T
1.开场8 P! H$ ~" \2 x3 M) g0 z2 D
2.推荐系统应用! _; ~ V) H9 l$ J9 P7 z6 `
3.推荐系统要完成的任务6 s* |4 t3 J" t& o2 B$ A3 X: a/ h
4.相似度计算+ t9 S7 E8 l: J$ }: k
5.基于用户的协同过滤
5 w0 p- w, n* v0 v2 p/ p7 j6.基于物品的协同过滤
5 G p4 L, k8 L" v. u- V% c: E$ P7.隐语义模型, _ J) \% s* l7 ]% ?" p' J- Y
8.隐语义模型求解
: L) j. T9 t# q9.模型评估标准/ i T0 P- d, N( `
* w8 ?# ~ N, [8 i
12 Word2Vec) h* v4 W6 ?( `
课程目录：2 y; L& d u9 Y/ a: `- o2 S/ w' S7 g
1.开篇5 h }7 K$ v0 v! Z
2.自然语言处理与深度学习
; u, c3 t( j( o3.语言模型
+ M1 T' x+ o' u, [+ i2 g: H4.N-gram模型- G, ]4 m# d( X# W: `% q P
5.词向量
7 \) L$ [. s2 L+ N+ N/ p6.神经网络模型
5 L" B$ c$ ?9 K3 N( N7.Hierarchical Softmax
' O7 u# C1 I; ~8 Z8.CBOW模型实例
7 q+ `% @" h7 A6 m- f% G1 J$ j! K9.CBOW求解目标
* q) F' \& B& y) i! _3 t. o- B10.锑度上升求解
9 L; y; m e6 u: |5 s3 i11.负采样模型
2 ?% t( X; g& Y5 c) X4 F: ^
& V7 y7 Y4 U0 o- V) O& C! d |
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