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某象学院机器学习升级版II 2017年,IT资源网

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发表于 2022-5-29 08:14:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
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2016年11月4日开课,共24次课,每次2小时升级版II的内容特色:
1,增加4次数学基础,掌握机器学习根本。
2,增加网络爬虫的原理和代码实现
3,在阐述机器学习原理的同时,给出算法的源码实现和相应数据;确保大家懂推导,且会实现。
4,删去部分章节中过于晦涩的公式推导,代之以直观的感性解释,增强理解力。
5,重视项目实践,重视已有机器学习包,站在巨人的肩上。
6,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享实际案例。
7,对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
8,思考不同算法之间的区别和联系,提高在实际工作中选择算法的能力。
9,涉及和讲解的部分Python库有:Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn
10,每个算法模块的讲解三部曲:原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库做效果对比。

课程大纲

第1 章 : 机器学习应用实验手册
         课时1:机器学习应用实验手册
第2 章 : 第一周课件和录播视频
         课时2:1.数学分析与概率论
         课时3:1.数学分析与概率论(视频)
        课时4:2.数理统计与参数估计
        课时5:2.数理统计与参数估计(视频)
第3 章 : 第二周课件和录播视频
        课时6:3.矩阵和线性代数
         课时7:3.矩阵和线性代数(视频)
         课时8:4.凸优化
         课时9:凸优化(视频)
         课时10:5.Python库
         课时11: 5.Python库(视频)
第4 章 : 第三周课件和录播视频
         课时12:6.Python库II
         课时13:6.Python库II (视频)
         课时14:7.回归
         课时15:7.回归 (视频)
        课时16:8.回归实践
        课时17:8.回归实践(视频)
第5 章 : 第四周课件和录播视频
         课时18:9.决策树和随机森林
         课时19:9.决策树和随机森林(视频)
        课时20:10.决策树和随机森林实践
         课时21:10.决策树和随机森林实践(视频)
        课时22:11.提升
        课时23:提升(视频)
第6 章 : 第五周课件和录播视频
        课时24:12.XGBoost实践
         课时25:12.XGBoost实践(视频)
         课时26:13.SVM
         课时27:13.SVM(视频)
         课时28:14.SVM实践
        课时29:14.SVM实践(视频)
第7 章 : 第六周课件和录播视频
        课时30:15.聚类
        课时31:15. 聚类(视频)
        课时32:16.聚类实践
        课时33:16. 聚类实践(视频)
         课时34:17.EM算法
        课时35:17. EM算法(视频)
第8 章 : 第七周课件和录播视频
        课时36:18.EM算法实践
         课时37:18. EM算法实践(视频)
        课时38:19.贝叶斯网络
         课时39:19. 贝叶斯网络(视频)
         课时40:20.朴素贝叶斯实践
         课时41:20.朴素贝叶斯实践(视频)
第9 章 : 第八周课件和录播视频
        课时42:21.主题模型
         课时43:视频-21.主题模型
        课时44:22.主题模型实践
        课时45:22.主题模型实践(视频)
         课时46:23.HMM
         课时47:23. HMM(视频)
         课时48:24.HMM实践
        课时49:24. HMM实践(视频)



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