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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:20 编辑 9 ^* Q( I8 t% r# ]% C# ?$ h
- l+ I2 N6 D; l+ x% T- B& d* R01 回归算法
0 P9 Q' _- X9 r" |9 X1 M0 a9 a" Z课程目录：
2 } {$ |. Q' }8 i u( C: ~/ h1.机器学习概述& H& r+ G0 A! ?# S0 v0 U
2.回归算法
. O7 a9 K6 m. ?3.线性回归误差原理推导* _+ B0 ^: ^& Q4 M
4.目标函数求解
: q( U% Z% k( |, u" K9 M5.逻辑回归原理$ X: a. s: M% T
6.梯度下降实例
# ^" F( ]" t5 X. B5 P6 P3 j7.梯度下降原理9 ]+ X6 g6 Q7 q; U/ e" Y
S* |9 P# J( z% k& ?" ]02 决策树与随机森林
2 O7 g9 ?/ R$ t' s( `, [课程目录：" r/ i9 E' A$ {, O9 {7 I
1.决策树概述! a& H- @/ a* B: N# _+ V" j
2.熵原理形象解读
! @& Y/ g& c; o8 c$ n' k8 ^3 c; h) j3.决策树构造实例" {9 W. i: y; {
4.信息增益" z; v: S; m! s' M
5.信息增益率6.决策树剪枝0 D, K+ x7 e3 M( ^; ~. H
7.随机森林
% e! \/ R5 \6 m8 u8.案例决策树参数
0 M0 Z L! |7 e5 \7 z& N2 I9 t5 ~% |! F( F! t8 `
03 贝叶斯算法) t# K8 y4 j3 _
课程目录：. e& W. W+ B2 W" n, w
1.贝叶斯算法概述
( \6 x/ g5 k7 F# z1 T, Z1 [2.贝叶斯推导实例
# R% m" ?- x5 |8 p5 n0 l3.贝叶斯拼写纠错实例, q8 K6 z* N3 W6 J7 x% w
4.垃圾邮件过滤实例 ~5 K( o i+ I9 H( `
5.贝叶斯实现拼写检查器. J8 U# S4 e6 S7 S: [
6 z7 y/ C6 E/ ]' O8 _/ S
04 Xgboost
2 ? P b3 D- b. u3 P课程目录：
; l1 O& v4 l l( t, z1.集成思想: y3 P4 w7 @1 [% S# N/ Z
2.xgboost基本原理
5 }* l4 x3 v# _" x3.xgboost目标函数推导
& u l# a: D+ A3 ^1 y0 k, v* ^1 @4.xgboost求解实例
7 `# y" a B( b2 Z6 a5.xgboost安装
2 B. W) F9 A/ A# i! c; P+ K! o6.xgboost实战演示
( t2 n) a) ~" A' D" I7.Adaboost算法概述5 s7 f7 [, X% b, P
* m# {& h# |5 Z7 M05 支持向量机算法
2 u" `. g4 ?- J$ ]0 i; O, r4 q6 f: T课程目录：( w& [$ \. n3 j {$ @4 p; q" i7 O
1.支持向量机要解决的问题
$ q2 \6 v3 u; D8 k- [2.支持向量机求解目标2 o3 J$ H9 |6 x9 c
3.支持向量机目标函数求解 " Z6 `' H+ t9 N$ I
4.支持向量机求解例子; V$ \8 t, }7 K
5.支持向量的作用 ' `$ n# q8 R* r: a& p7 t# R3 ]
6.软间隔支持向量机1 j0 ^, _1 }" x) L( A4 r; p9 t
7.核函数变换, P$ N/ \" _& w! H0 A
! {- S1 R! N3 [$ s3 c5 c/ g
06 时间序列AIRMA模型1 N% K, h$ W' v9 s2 r1 b/ [
课程目录：4 K9 c' U: \1 x; k2 _$ T6 s. z( H; |' |2 s
1.数据平稳性与差分法# F6 _, _7 B. e* ?: r
2.ARIMA模型
7 C) }7 d7 c. @+ @& W& [3 z$ O+ G3.相关函数评估方法& l& U- X* J3 [0 W
4.建立ARIMA模型4 f' X6 {" _) g. o, q
5.参数选择
7 ^0 R) Q9 {8 F4 A0 x/ G4 w# f0 j) Z" x& O+ K8 @' g
07 神经网络基础# _& x# V' ^8 _# a. C3 `
课程目录：, h/ ?0 d/ c$ t
1.深度学习概述
/ `* b7 ^3 e) D5 `& d4 X2.挑战与常规套路8 W: ~8 j9 U! l) x; Y
3.用K近邻来进行分类 O$ [+ R: p) z3 D4 _5 B
4.超参数与交叉验证
1 _7 m6 r d& w( H5.线性分类( w% V+ D* {8 A, A5 X7 b8 x
6.损失函数
: M- B. Q( ]# v7.正则化惩罚项
7 D; q4 h+ O! f7 m0 w) O8.softmax分类器
+ k& s+ i! G M( Y1 M1 l9.最优化形象解读
5 ]( ^- t8 Z. @" |( E; T10.最优化问题细节/ A- U4 g& z4 o7 `) y; G
11.反向传播
, X( d& z# q' f% a; F* f. T: `/ H
4 i/ q4 p" f3 h- G& h" Z08 神经网络架构
# }* ^- J: Y \0 Y' L课程目录：
& ?( z% `6 k2 [1.整体架构
( D+ s& B$ x- Z2 a. i, s2.实例演示
, s/ F3 m& g) a3 s0 R# h6 O( D3.过拟合解决方案
! z& n. s/ q0 S ~9 S7 [7 N4.感受神经网络的强大
/ O: ~/ A4 n# j8 {" }
3 H- ]6 P6 H: s3 u
+ U/ a+ N* i$ V; f/ d! u09 PCA降维与SVD矩阵分解# X" F' U. `' A% O
课程目录：
/ M" y7 m5 x# ? s3 w1.PCA问题6 m# ~. K; Q1 D4 F; ]
2.PCA降维实例; q/ M+ J' c4 \) D m$ u5 P0 l+ d
3.SVD原理' A) U! c* D( f9 z
4.SVD推荐系统
5 o# L5 d2 G8 i2 G* w8 p2 J* F3 g( M! x' c2 [/ _' l# b
10 聚类算法
, W, t4 K7 z4 `课程目录：6 e0 ]2 i( T. a4 E, F3 ~8 V) L
1.聚类算法概述8 `+ Q; a6 U! t0 h4 v
2.使用Kmeans进行图像压缩
; L& _& X e ?3.特征工程2
[0 a2 l3 f+ ^6 y5 Q
2 z& Z8 _* O" S' |4 y) L11 推荐系统
2 f3 O; p @5 x( D+ O, _( ?课程目录：
2 x, R! ]1 y1 C2 |3 p% K1.开场* u p" \6 t; V
2.推荐系统应用
* v) Q* J9 E: S4 }9 q0 p5 M3.推荐系统要完成的任务/ [1 O/ ?2 ~/ N% u
4.相似度计算; U# K# [2 X& a* E( T, b/ Q( \
5.基于用户的协同过滤
( b% J4 l; h6 B( [5 Y* n& t1 c6.基于物品的协同过滤
! N2 A3 e7 U8 z1 @& E. J9 a7.隐语义模型
' e* w( l8 c* a- {$ u- H; l$ L0 Z8.隐语义模型求解
) D6 N9 \0 J: G) q; P7 L0 x9.模型评估标准) F! w3 e! i" j" w
+ C, n" ?7 W8 S12 Word2Vec0 a: m: A* Q# Y4 `
课程目录：
$ W4 ]( d6 ?9 g5 ?3 ^1.开篇5 {1 j% V& f1 V% Z$ r$ e
2.自然语言处理与深度学习. V! P. I, D! a+ ]
3.语言模型
+ L7 C/ L: z6 \: J% d4.N-gram模型& l6 G# }( ~4 }) m7 S
5.词向量
; U' A4 u" a/ x- ]0 f$ @6.神经网络模型5 T( i* X6 A R+ \4 g0 ^8 ^
7.Hierarchical Softmax! e$ g, u/ Y& I: k/ K+ x- p, n4 U% V P4 V
8.CBOW模型实例# i! W y9 N% B; E5 ~- B# S
9.CBOW求解目标
8 s1 i# n: c3 m' P( V2 V8 E10.锑度上升求解3 H& b7 Z9 Y l' W' T* E! ]
11.负采样模型- z+ D9 n7 E3 L: f
' b# n4 b5 ?$ ]
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