機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇
配置基本的編程環(huán)境，熟練使用Python語言 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法
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· 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
· 回歸算法
· 線性回歸誤差原理推導(dǎo)
· 目標(biāo)函數(shù)求解
· 邏輯回歸原理
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· 梯度下降原理
·NumPy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
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· NumPy矩陣操作
· NumPy常用函數(shù)
·Pandas數(shù)據(jù)讀取
· Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理
· Pandas常用函數(shù)
· Pandas-Series結(jié)構(gòu)
·Matplotlib-折線圖
· Matplotlib-子圖操作
· Matplotlib-條形圖與散點(diǎn)圖
· Matplotlib-柱形圖與盒圖
· Matplotlib-細(xì)節(jié)設(shè)置
機(jī)器學(xué)習(xí)提升篇
通過項(xiàng)目實(shí)操及案例分析鞏固基礎(chǔ)知識(shí)，并進(jìn)一步學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的
· 科比數(shù)據(jù)集簡介
· 數(shù)據(jù)預(yù)處理
· 建模
· 案例背景和目標(biāo)
· 樣本不均衡解決方案
· 下采樣策略
· 交叉驗(yàn)證
· 模型評(píng)估方法
· 正則化懲罰
· 邏輯回歸模型
· 混淆矩陣
· 邏輯回歸閾值對(duì)結(jié)果的影響
· 模型評(píng)估方法
· smote樣本生成策略
· 決策樹概述
· 熵原理形象解讀
· 決策樹構(gòu)造實(shí)例
· 信息增益
· 信息增益率
· 決策樹剪枝
· 隨機(jī)森林
· 案例決策樹參數(shù)
· 數(shù)據(jù)介紹
· 數(shù)據(jù)預(yù)處理
· 回歸模型
· 隨機(jī)森林模型
· 特征選擇
· 支持向量機(jī)要解決的問題
· 支持向量機(jī)求解目標(biāo)
· 支持向量機(jī)目標(biāo)函數(shù)求解
· 支持向量機(jī)求解例子
· 支持向量的作用
· 軟間隔支持向量機(jī)
· 核函數(shù)變換
機(jī)器學(xué)習(xí)智能篇
學(xué)習(xí)如何搭建機(jī)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器中最基礎(chǔ)的智能——識(shí)別
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
· 深度學(xué)習(xí)概述
· 挑戰(zhàn)與常規(guī)套路
· 用K近鄰來進(jìn)行分類
· 超參數(shù)與交叉驗(yàn)證
· 線性分類
· 損失函數(shù)
· 正則化懲罰項(xiàng)
· Softmax分類器
· 最優(yōu)化形象解讀
· 最優(yōu)化問題細(xì)節(jié)
· 反向傳播
· 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)-整體架構(gòu)
· 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)-實(shí)例演示
· 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)-過擬合解決方案
· 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)-感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大
· 安裝TensorFlow
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· 邏輯回歸迭代
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· 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述
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· 構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
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