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[人工智能&深度学习] Python机器学习实训营(零基础必备,原理推导+代码复现+实验分析)

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  • TA的每日心情
    开心
    8 小时前
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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2022-6-20 09:23:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    适合人群:
    准备从事数据科学与人工智能方向的同学们

    课程目标:
    学习机器学习算法数学原理推导,从零开始代码复现经典算法,通过案例实验分析核心知识点

    课程简介:
    Python机器学习实训营(原理推导+代码复现+实验分析)课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现,从零开始实现每一模块功能(非调用工具包)通过代码实例演示算法工作流程与实现方法,基于案例进行实验分析,算法涉及核心知识点多方位解读。整体风格通俗易懂,

    image.png


    课程目录:
    1 实训营课程简介.mp4
    2 回归问题概述.mp4
    3 误差项定义.mp4
    4 独立同分布的意义.mp4
    5 似然函数的作用.mp4
    6 参数求解.mp4
    7 梯度下降通俗解释.mp4
    8 参数更新方法.mp4
    9 优化参数设置.mp4
    10 线性回归整体模块概述.mp4
    11 初始化步骤.mp4
    12 实现梯度下降优化模块.mp4
    13 损失与预测模块.mp4
    14 数据与标签定义.mp4
    15 训练线性回归模型.mp4
    16 得到线性回归方程.mp4
    17 整体流程debug解读.mp4
    18 多特征回归模型.mp4
    19 非线性回归.mp4
    20 Sklearn工具包简介.mp4
    21 数据集切分.mp4
    22 交叉验证的作用.mp4
    23 交叉验证实验分析.mp4
    24 混淆矩阵.mp4
    25 评估指标对比分析.mp4
    26 阈值对结果的影响.mp4
    27 ROC曲线.mp4
    28 实验目标分析.mp4
    29 参数直接求解方法.mp4
    30 预处理对结果的影响.mp4
    31 梯度下降模块.mp4
    32 学习率对结果的影响.mp4
    33 随机梯度下降得到的效果.mp4
    34 MiniBatch方法.mp4
    35 不同策略效果对比.mp4
    36 多项式回归.mp4
    37 模型复杂度.mp4
    38 样本数量对结果的影响.mp4
    39 正则化的作用.mp4
    40 岭回归与lasso.mp4
    41 实验总结.mp4
    42 逻辑回归算法原理.mp4
    43 化简与求解.mp4
    44 多分类逻辑回归整体思路.mp4
    45 训练模块功能.mp4
    46 完成预测模块.mp4
    47 优化目标定义.mp4
    48 迭代优化参数.mp4
    49 梯度计算.mp4
    50 得出最终结果.mp4
    51 鸢尾花数据集多分类任务.mp4
    52 训练多分类模型.mp4
    53 准备测试数据.mp4
    54 决策边界绘制.mp4
    55 非线性决策边界.mp4
    56 逻辑回归实验概述.mp4
    57 概率结果随特征数值的变化.mp4
    58 可视化展示.mp4
    59 坐标棋盘制作.mp4
    60 分类决策边界展示分析.mp4
    61 多分类-softmax.mp4
    62 KMEANS算法概述.mp4
    63 KMEANS工作流程.mp4
    64 KMEANS迭代可视化展示.mp4
    65 DBSCAN聚类算法.mp4
    66 DBSCAN工作流程.mp4
    67 DBSCAN可视化展示.mp4
    68 Kmeans算法模块概述.mp4
    69 计算得到簇中心点.mp4
    70 样本点归属划分.mp4
    71 算法迭代更新.mp4
    72 鸢尾花数据集聚类任务.mp4
    73 聚类效果展示.mp4
    74 Kmenas算法常用操作.mp4
    75 聚类结果展示.mp4
    76 建模流程解读.mp4
    77 不稳定结果.mp4
    78 评估指标-Inertia.mp4
    79 如何找到合适的K值.mp4
    80 轮廓系数的作用.mp4
    81 Kmenas算法存在的问题.mp4
    82 应用实例-图像分割.mp4
    83 半监督学习.mp4
    84 DBSCAN算法.mp4
    85 决策树算法概述.mp4
    86 熵的作用.mp4
    87 信息增益原理.mp4
    88 决策树构造实例.mp4
    89 信息增益率与gini系数.mp4
    90 预剪枝方法.mp4
    91 后剪枝方法.mp4
    92 回归问题解决.mp4
    93 整体模块概述.mp4
    94 递归生成树节点.mp4
    95 整体框架逻辑.mp4
    96 熵值计算.mp4
    97 数据集切分.mp4
    98 完成树模型构建.mp4
    99 测试算法效果.mp4
    100 树模型可视化展示.mp4
    101 决策边界展示分析.mp4
    102 树模型预剪枝参数作用.mp4
    103 回归树模型.mp4
    104 随机森林算法原理.mp4
    105 随机森林优势与特征重要性指标.mp4
    106 提升算法概述.mp4
    107 stacking堆叠模型.mp4
    108 构建实验数据集.mp4
    109 硬投票与软投票效果对比.mp4
    110 Bagging策略效果.mp4
    111 集成效果展示分析.mp4
    112 OOB袋外数据的作用.mp4
    113 特征重要性热度图展示.mp4
    114 Adaboost算法概述.mp4
    115 Adaboost决策边界效果.mp4
    116 GBDT提升算法流程.mp4
    117 集成参数对比分析.mp4
    118 模型提前停止策略.mp4
    119 停止方案实施.mp4
    120 堆叠模型.mp4
    121 支持向量机要解决的问题.mp4
    122 距离与数据定义.mp4
    123 目标函数推导.mp4
    124 拉格朗日乘子法求解.mp4
    125 化简最终目标函数.mp4
    126 求解决策方程.mp4
    127 软间隔优化.mp4
    128 核函数的作用.mp4
    129 知识点总结.mp4
    130 支持向量机所能带来的效果.mp4
    131 决策边界可视化展示.mp4
    132 软间隔的作用.mp4
    133 非线性SVM.mp4
    134 核函数的作用与效果.mp4
    135 深度学习要解决的问题.mp4
    136 深度学习应用领域.mp4
    137 计算机视觉任务.mp4
    138 视觉任务中遇到的问题.mp4
    139 得分函数.mp4
    140 损失函数的作用.mp4
    141 前向传播整体流程.mp4
    142 返向传播计算方法.mp4
    143 神经网络整体架构.mp4
    144 神经网络架构细节.mp4
    145 神经元个数对结果的影响.mp4
    146 正则化与激活函数.mp4
    147 神经网络过拟合解决方法.mp4
    148 神经网络整体框架概述.mp4
    149 参数初始化操作.mp4
    150 矩阵向量转换.mp4
    151 向量反变换.mp4
    152 完成前向传播模块.mp4
    153 损失函数定义.mp4
    154 准备反向传播迭代.mp4
    155 差异项计算.mp4
    156 逐层计算.mp4
    157 完成全部迭代更新模块.mp4
    158 手写字体识别数据集.mp4
    159 算法代码错误修正.mp4
    160 模型优化结果展示.mp4
    161 测试效果可视化展示.mp4
    162 贝叶斯要解决的问题.mp4
    163 贝叶斯公式推导.mp4
    164 拼写纠错实例.mp4
    165 垃圾邮件过滤实例.mp4
    166 朴素贝叶斯算法整体框架.mp4
    167 邮件数据读取.mp4
    168 预料表与特征向量构建.mp4
    169 分类别统计词频.mp4
    170 贝叶斯公式对数变换.mp4
    171 完成预测模块.mp4
    172 关联规则概述.mp4
    173 支持度与置信度.mp4
    174 提升度的作用.mp4
    175 Python实战关联规则.mp4
    176 数据集制作.mp4
    177 电影数据集题材关联分析.mp4
    178 Apripri算法整体流程.mp4
    179 数据集demo.mp4
    180 扫描模块.mp4
    181 拼接模块.mp4
    182 挖掘频繁项集.mp4
    183 规则生成模块.mp4
    184 完成全部算法流程.mp4
    185 规则结果展示.mp4
    186 词向量模型通俗解释.mp4
    187 模型整体框架.mp4
    188 训练数据构建.mp4
    189 CBOW与Skip-gram模型.mp4
    190 负采样方案.mp4
    191 数据与任务流程.mp4
    192 数据清洗.mp4
    193 batch数据制作.mp4
    194 网络训练.mp4
    195 可视化展示.mp4
    196 推荐系统应用.mp4
    197 推荐系统要完成的任务.mp4
    198 相似度计算.mp4
    199 基于用户的协同过滤.mp4
    200 基于物品的协同过滤.mp4
    201 隐语义模型.mp4
    202 隐语义模型求解.mp4
    203 模型评估标准.mp4
    204 音乐推荐任务概述.mp4
    205 数据集整合.mp4
    206 基于物品的协同过滤.mp4
    207 物品相似度计算与推荐.mp4
    208 SVD矩阵分解.mp4
    209 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4
    210 线性判别分析要解决的问题.mp4
    211 线性判别分析要优化的目标.mp4
    212 线性判别分析求解.mp4
    213 实现线性判别分析进行降维任务.mp4
    214 求解得出降维结果.mp4
    215 PCA基本概念.mp4
    216 方差与协方差.mp4
    217 PCA结果推导.mp4
    218 PCA降维实例.mp4
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  • TA的每日心情
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    [LV.Master]伴坛终老

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  • TA的每日心情
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    [LV.7]常住居民III

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    既然你诚信诚意的推荐了,那我就勉为其难的看看吧!三六五网络学院不走平凡路。
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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.6]常住居民II

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    我要看看内同啊
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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.4]偶尔看看III

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  • TA的每日心情
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