机器学习导论(理论课程全面录制)
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机器学习导论(理论课程全面录制)
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机器学习入门
模型评估
学习器之性能度量
特征工程简介一
特征工程简介二
线性模型
决策树之ID3
决策树之C4.5
决策树之CART
人工神经网络
BP网络与BP算法
支持向量机
核函数
软间隔与正则化
SVR回归问题与支持向量
贝叶斯决策
朴素贝叶斯
半朴素贝叶斯
贝叶斯网络
贝叶斯网络二
EM算法
集成学习介绍
集成学习二
聚类
原型聚类
层次聚类与密度聚类
降维之K紧邻
PCA
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课时介绍
基尼指数,剪枝策略,连续数处理等
课程介绍
本课程讲解机器学习必备知识,入门到精通,是学习机器学习必须学习的知识。课程涉及机器学习介绍,性能度量、模型评估,线性模型,决策树,人工神经网络,支持向量机,贝叶斯决策,集成学习,聚类,降维等知识。
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