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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:20 编辑 ! q# V4 J! M* [, G. ~
" L5 Q- [2 y P; f$ Q# k
01 回归算法
5 v& D0 l8 }7 C9 a课程目录：9 h+ x' G& k6 G
1.机器学习概述
2 E) l' B% m) M7 ?: P$ r4 h6 y2.回归算法5 D# y. E" `! [/ A0 y
3.线性回归误差原理推导
5 Z# b# O9 ` k; u/ S4.目标函数求解
) W$ R% E/ w: X2 {9 | C5.逻辑回归原理
! ~+ b6 ~. x* t$ i. Z; \6.梯度下降实例* w( F4 p, ^0 Z' X. X6 t; i
7.梯度下降原理9 Y; P% `! S. U
* H6 ]4 |9 t- W$ Q1 R( e
02 决策树与随机森林
% a: c* I6 i* W1 F' e课程目录：% m7 ^5 q4 C* U; l
1.决策树概述
" t% O; r0 V! ]! H2 T2 X$ |3 M* a2.熵原理形象解读& \* Z! ]' i4 W: i8 [( |0 y8 {+ g
3.决策树构造实例6 H5 G- W( w9 a6 E% G+ i$ \8 e s7 Q1 W
4.信息增益
5 P G+ _' G8 f/ E4 L) e5.信息增益率6.决策树剪枝
! I- |" \8 F/ a7.随机森林
/ `$ b- n; |. P& Q, q/ ~8.案例决策树参数 p5 `/ d( M0 R9 k' u0 k6 E& U
& p) C, H0 X, M1 I
03 贝叶斯算法0 q* `, {. f0 b; i6 ]' s
课程目录：3 G9 X0 ~! f9 A$ I9 H. A
1.贝叶斯算法概述8 ~+ n# Y* o7 ^3 Y& j' `4 G6 Z! j/ D
2.贝叶斯推导实例6 w8 X2 S2 c2 Y
3.贝叶斯拼写纠错实例- z5 a, O9 F, d2 Z3 j
4.垃圾邮件过滤实例6 _4 \1 n9 d1 r0 c+ i& W9 |
5.贝叶斯实现拼写检查器$ R7 o/ h2 Y; N/ B. ^- T- G$ B+ ?
" e: z! h& ?8 B3 e- u+ q* ~: U# I, y
04 Xgboost+ j5 i& w8 r3 m( a5 q
课程目录：
9 ~ p( S2 {, m2 L4 `/ }1.集成思想
! C0 z' Q; A4 a2.xgboost基本原理
6 D/ G4 Q) ]" Z9 Y3 u5 c1 Z: t3.xgboost目标函数推导: i, f; C8 ~$ {" c, ]) m3 L, ~
4.xgboost求解实例
9 g$ M' i- M! a* g5.xgboost安装- C* G3 G$ h; R% E
6.xgboost实战演示" X; M$ H! T. e' `+ X' y. Q
7.Adaboost算法概述
5 [+ g4 P5 {; f, V) T8 E7 K5 v; c: O" c/ o4 D% |% H
05 支持向量机算法( y' D) L" ~ H6 `! G; n
课程目录：, g7 s8 b7 o! I6 a1 W* p
1.支持向量机要解决的问题
$ ?! Z1 K2 w7 u3 ?+ J3 Q* X8 @2.支持向量机求解目标
- X2 b9 e% f }0 D. o' b& k1 x7 l: R+ M3.支持向量机目标函数求解
* C) s% p( L) A2 g# X. E4.支持向量机求解例子* ~& A/ t0 l$ v3 p+ j( C
5.支持向量的作用
& _. v4 Y4 g9 Q% X4 c0 {% U6.软间隔支持向量机
: F2 Y% J8 g7 }5 ]6 h: K7.核函数变换
0 V6 S+ g7 o0 V
1 S( q1 j t4 T- ~06 时间序列AIRMA模型
& B6 e A# Z9 @- l( U课程目录：# `" m% U E" N% X5 j
1.数据平稳性与差分法: \# Z: Q& O4 O$ j+ Y1 L! y; ?' o
2.ARIMA模型
7 z1 |2 {, S2 h1 m* l( G: @$ V3.相关函数评估方法- q$ d% i9 S4 |
4.建立ARIMA模型
( ~9 E8 v# `% Q( \# M5.参数选择
9 V/ C3 f$ S" ^ S$ v7 k0 C6 x6 L8 g; ~/ `7 g
07 神经网络基础
1 F& Y1 H/ x$ h, ]课程目录：/ m' ]) q% Z' k) Y
1.深度学习概述1 c- [1 J% f5 r3 J
2.挑战与常规套路1 E8 ]# X" O F0 R
3.用K近邻来进行分类% f5 R0 D' ^" d6 _1 U8 j
4.超参数与交叉验证
" R. R1 y/ s7 `, p0 {% a& f. w, b$ t5.线性分类
$ {4 I4 R& j/ {, o' X- ^3 V6.损失函数
9 t6 _" ~. }+ q' w9 P5 d/ X' S8 E7.正则化惩罚项
- |! |& {' P7 K* c* y/ r- Y# ^8.softmax分类器0 Y7 R1 k9 Y( c% J8 ]$ r
9.最优化形象解读
. S2 m3 t- B. O7 l10.最优化问题细节; M8 h4 p+ n. h$ |2 i3 q
11.反向传播0 @3 ~0 J6 l# I
+ a. D8 Q# E2 M+ b$ ?$ t
08 神经网络架构
# |; {# I6 O3 |+ r; h6 b6 P% {课程目录：
( z5 Q" [2 |* \' A1.整体架构3 `! X: g X: Z) ?& A9 l
2.实例演示
; o% s2 c6 p( y1 i( j6 P. Y3.过拟合解决方案
# M3 e% n: f9 Z4.感受神经网络的强大, E( _3 b/ x- ~ H1 e
% y7 t; ?+ X/ k" q/ S; ^! j1 p) t) x9 Y( L- [8 e6 P% W
09 PCA降维与SVD矩阵分解6 |8 Y3 w8 y/ X$ v1 w" f5 p. z
课程目录：
9 O1 B: } ~2 y1.PCA问题
' D" ?# j v$ @, D2.PCA降维实例
( s' Z% H% [3 P! V$ i' [8 u0 g3.SVD原理: ~+ L2 G% I c) c
4.SVD推荐系统
7 h8 g' }- P0 ~9 x( ^- L! J: G2 T8 f% T
10 聚类算法( \0 i* F7 R, m: A
课程目录：
1 T' ?8 J, ~3 {8 u% b1.聚类算法概述& i; j6 L0 }5 j4 m
2.使用Kmeans进行图像压缩
% ]/ i6 y; y9 z \2 a1 q5 b3.特征工程2
, s( | l& r' F. n4 \- Y4 w
" K% R% T0 z$ j) R2 w Z) q& O' d4 n11 推荐系统
% ]( k* c0 N m& J/ V+ i" c: ~) }课程目录：' @$ t5 j$ s/ \; R8 J* }2 j
1.开场! W; }- ]$ Z- Q" o0 U3 N
2.推荐系统应用0 F: ] d. p: p3 O- {
3.推荐系统要完成的任务- J3 L! u) ?4 @+ i' c
4.相似度计算3 w; G, ?- J% l0 u
5.基于用户的协同过滤" R. w* z3 Z2 G
6.基于物品的协同过滤
: v; t2 h3 `% a2 X$ x! y9 o R4 N7.隐语义模型
. P: }- ~ n1 c; a: a8 P, ^8.隐语义模型求解, h5 Z0 s: _# A1 @! e! i. Z
9.模型评估标准
* h) |7 ^) |4 W- i F1 F0 w6 @; T- ]# O$ N
12 Word2Vec/ i, h1 |+ r& ]
课程目录：
6 Q: c- j1 u$ p4 G* d" ]% d+ U1.开篇
$ Y H# r3 d" u$ o2.自然语言处理与深度学习3 W) \; _ q, s/ u
3.语言模型2 S7 l- R& P% {# p \ J' A6 E4 ]
4.N-gram模型0 g% Q! p3 a1 e% P5 n7 o; F# y
5.词向量
! l( _+ U, N" Y) E4 C1 G7 {+ Q3 t6.神经网络模型. q! ]' |2 P9 c7 o# R
7.Hierarchical Softmax6 `1 E/ C+ r, J% S% i
8.CBOW模型实例$ O1 N% O7 r( [5 B' ^
9.CBOW求解目标- \ m" _5 o1 B, d$ l- \; S+ N7 A% `
10.锑度上升求解
7 B$ }+ U) d) s, a6 y* S11.负采样模型
( E7 K" f( F4 u2 h2 u4 K# Q' l) P4 K( D
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