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人工智能-机器学习实战视频课程

人工智能-机器学习实战视频课程
共68节 3030人在学 课程详情
课程目录
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  • 对机器学习的正确认识

    • 人工智能、机器学习和深度学习的关系
    • 机器学习需要哪些工具
    • Jupyter Notebook简介与安装
    • 使用Jupyter Notebook
    • 远程访问Jupyter Notebook
  • 项目实战:预测人们的幸福指数

    • 项目简介
    • 训练线性模型,并预测幸福指数
    • 机器学习的主要挑战
  • 项目实战:预测房价

    • 准备实验数据
    • 查看和可视化数据集
    • 准备训练集和测试集
    • 用更完美的方式产生训练集和测试集
    • 用sklearn API拆分训练集和测试集
    • 分层抽样
    • 通过可视化地理数据寻找模式
    • 用两种方法检测属性之间的相关度
    • 为房屋数据集添加新属性,并计算与房屋均价的相关度
    • 清理数据:用转换器填补缺失值
    • 将文本类型属性转换为数值
    • 自定义转换器
    • 自定义转换器
    • 选择、训练模型以及预测房价
    • 评估模型的性能
    • 用交叉验证评估和选择模型
  • 项目实战:数字图像分类

    • 项目简介
    • 使用sklearn内置的图像数据
    • 使用fetch_mldata函数获取MNIST图像数据集
    • 直接读取mat格式的MNIST图像数据集
    • 将多张图像文件合成一个图像
    • 对数字图像进行二元分类
    • 使用K-fold交叉验证法评估分类器模型的性能
    • 使用混淆矩阵评估分类器模型的性能
    • 用精度、召回率和F1分数评估分类模型
    • 调整阈值得到不同的精度和召回率
    • ROC曲线与模型评估
    • 比较随机森林分类器和梯度下降分类器的ROC曲线
    • 多类别分类器
    • 通过对特征值进行转换提高分类效果
    • 通过分析错误类型改进分类模型
    • 多标签分类
    • 去除图像噪声
  • k-邻近算法

    • 实现原理
    • 用k-邻近算法进行分类
    • 用k-邻近算法进行预测
    • 绘制拟合曲线
  • 项目实战:用k邻近算法预测糖尿病

    • 准备训练数据和测试数据
    • 比较和选择分类模型
    • 训练模型与预测糖尿病
    • 绘制学习曲线
    • 选择相关特征与数据可视化
  • 线性回归算法

    • 线性回归都讲了什么
    • 线性回归模型概述
    • 使用标准方程进行线性回归拟合
    • 梯度下降算法原理
    • 批量梯度下降
    • 比较不同学习率的迭代效果
    • 随机梯度下降
    • 下批量梯度下降
    • 比较4种梯度下降算法
    • 用线性模型拟合非线性数据
  • 支持向量机(SVM)

    • 线性SVM分类
    • 添加特征使数据集线性可分离
    • 使用多项式特征的线性SVM分类器
    • 基于多项式核的SVM分类器
    • 高斯RBF的相似特征
    • 基于高斯RBF核函数的SVM分类器
    • SVM线性回归
    • SVM非线性回归
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课时介绍

机器学习的主要挑战

课程介绍

本课程使用Python3讲解,同时适应于Windows、Mac OS X和Linux。本课程是《机器学习系列课程》中的重要部分。这套视频课程包括但不限于Python基础、常用机器学习框架(如scikit-learn、tensorflow、pytorch、caffe、keras等),机器学习核心算法、大量的实战案例、机器学习的数学基础,机器学习在自然语言处理中的应用、机器学习在推荐系统中的应用。
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