零基础讲解深度学：神经网络+卷积神经网络+RNN网络结构+LSTM网络结构

零基础讲解深度学：神经网络+卷积神经网络+RNN网络结构+LSTM网络结构
共109节 705人在学 课程详情

  • 复习机器学前几节课所讲解的知识点

    • 复习：常见算法能够解决机器学中的哪些问题
    • 复习：梯度下降+决策树的知识点
    • 复习：决策树中涉及到的比较重要的几个参数
    • 复习：什么是过拟合以及通过实例来复习决策树是如何工作的
    • 复习：接收数据集+拆分数据集+训练模型+获取预测结果
    • 复习：如何进行模型参数的调优
    • 讲解集成算法的优点以及划分种类
    • 讲解集成算法中Bagging模型
    • 讲解集成算法中Boosting模型以及stacking模型
    • 讲解集成算法中stacking模型
    • 通过案例讲解集成算法
    • 通过案例讲解集成算法（二）
    • 通过案例讲解集成算法（三）
    • 通过案例讲解集成算法：获取预测结果
    • 通过案例降级集成算法：总结开发的整个流程
    • 复习机器学前几节课讲解的内容：机器学所解决的问题

  • 讲解贝叶斯算法以及朴素贝叶斯开发相关的案例

    • 对贝叶斯算法做一个整体的介绍
    • 贝叶斯公式的推导
    • 贝叶斯公式的推导过程，逆向推导
    • 贝叶斯公式推导过程：先验概率，后验概率，条件概率
    • 贝叶斯算法的实际应用：拼写检查，垃圾邮件的识别
    • 讲解拼接检查案例的实现原理
    • 总结贝叶斯算法以及预留作业
    • 复习贝叶斯算法
    • 开发贝叶斯拼接检查器
    • 开发贝叶斯拼接检查器：对输入的单词进行验证
    • 开发贝叶斯拼接检查器：查找单词是否存在于要匹配的文本库
    • 开发贝叶斯拼接检查器：对一个字母进行交换，删除，插入的操作
    • 讲解朴素贝叶斯以及分析如何进行垃圾邮件的查找
    • 讲解朴素贝叶斯以及分析如何进行垃圾邮件的查找（二）
    • sklearn中朴素贝叶斯的模型：MultinomilNB
    • 讲解MultinomilNB模型的使用
    • 讲解TF-IDF词频-逆向文件频率
    • 讲解sklearn中fit,transform的区别
    • 讲解MultinomilNB中各个参数的含义
    • 讲解MultinomilNB中各个参数的含义（二）
    • 整体对贝叶斯进行知识点的梳理
    • 整体对贝叶斯进行知识点的梳理（二）
    • 整体对贝叶斯进行知识点的梳理（三）
    • 整体对贝叶斯进行知识点的梳理（四）
    • 整体对贝叶斯进行知识点的梳理（五）
    • 整体对贝叶斯进行知识点的梳理（六）
    • 整体梳理MultinomilNB模型的使用
    • 总结已经学过的算法以及分别能做的事情

  • 聚类的讲解以及实际应用

    • 对聚类进行整体的介绍
    • 讲解聚类中K-Mean算法的计算步骤
    • 讲解聚类中DBSCAN算法以及实现
    • 讲解聚类和分类的区别
    • K-Means算法的实现步骤
    • 讲解DBSCAN算法的底层实现
    • DBSCAN算法中密度，邻域，核心的，噪声点
    • K-Means与DBSCAN算法的区别以及不同的应用场合
    • 通过创建程序来分别用两种聚类算法进行工作
    • 讲解聚类的评估方法：轮廓系数
    • 讲解聚类的评估方法：轮廓系数（二）
    • 讲解聚类的评估方法：轮廓系数（三）
    • 整体对聚类算法的进行梳理

  • 降维PCA的讲解以及实际应用

    • 对降维进行整体介绍
    • 分析在哪些情况下需要对数据源的特征进行降维
    • 讲解特征进行降维的原理
    • 讲解特征进行降维的原理（二）
    • 创建多个正交基
    • 找到一个正交基：所有样本点到此轴的投影距离最小的轴
    • 找到一个正交基：所有样本点到此轴的投影距离最小的轴（二）
    • 讲解协方差和协方差矩阵
    • 讲解协方差和协方差矩阵（二）
    • 讲解协方差和协方差矩阵（二）
    • 通过程序来实现对特征进行降维（二）
    • 对降维章节知识点进行整体的梳理
    • 对降维章节知识点进行整体的梳理
    • 对降维章节知识点进行整体的梳理：降维的步骤（二）
    • 实战案例：创建数据+数据进行中心化+归一化操作
    • 求协方差+特征值和特征向量以及开发降维
    • 求协方差+特征值和特征向量以及开发降维（二）
    • K-紧邻算法的讲解

  • 支持向量机SVM以及实际应用

    • 讲解支持向量机的来源以及能够解决什么问题
    • 分析SVM工作的原理
    • 如何找到最合适的分类超平面
    • 通过数学公式来表述SVM的工作原理
    • 通过拉格朗日乘子法来解决带有约束的优化问题
    • 求解出满足条件的w和b的值
    • 得到表述决策边界的数学表达公式
    • 讲解软间隔soft-margin
    • 讲解线性核函数核高斯核函数
    • 支持向量机的来源
    • 对支持向量机的整体知识点的梳理（一）
    • 实战案例：随机创建数据集
    • 对支持向量机的整体知识点的梳理（二）
    • 实战案例：视图化绘制出多个分类超平面
    • 实战案例：把离决策边界最近的点视图化展示出来
    • 实战案例：调节sklearn中SVC模型中的各种参数

  • 实战案例：贷款利润最大化的案例

    • 分析开发综合项目的实现步骤
    • 分析开发综合项目的实现步骤+对数据源的重要特征进行介绍
    • 对数据特征进行层层的过滤
    • 对样本数据进行各种转换
    • 对样本数据进行各种转换（二）
    • 提取数据源的特征值以及各个样本的标签
    • 讲解精确率，准确率，召回率
    • 本案例中需要预测负例的利率以及正例的利率
    • 通过逻辑回归进行数据的分析
    • 对整个案例涉及到的知识点进行梳理复习
    • 对整个案例涉及到的知识点进行梳理复习（二）
    • 梳理通过机器学中的各个算法工作的流程
    • 梳理通过机器学中的各个算法工作的流程（二）

  • 实战案例：用户流失概率的统计

    • 对整个案例进行分析
    • 对样本数据的特征进行介绍以及数据进行字符转换
    • sklearn中predict以及predict_proba
    • 统计出每个用户的流失概率以及未流失概率
    • 统计出每个用户的流失概率以及未流失概率（二）

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    课时介绍

    通过逻辑回归进行数据的分析

    课程介绍


    课程简介：


    本课程是人工智能系列课程中机器学中的第四部分，

    可以先学习第一课，有关numpy,pandas,matpltlib python库，链接为：https://edu.csdn.net/course/detail/30027?utm_source=xueyuanjuhe


    第二课：机器学中的线性回归，逻辑回归，梯度下降：https://edu.csdn.net/course/detail/30029?utm_source=xueyuanjuhe

    第三课：机器学中的决策树以及相关的实战案例  链接为：https://edu.csdn.net/course/detail/30044?utm_source=xueyuanjuhe


    主要讲解：

    1. 集成算法

    2. 贝叶斯算法

    3. 聚类

    4. 降维PCA

    5. 支持向量机SVM

    6. 有关sklearn库的学习

    7. 开发多个综合实战案例来巩固机器学涉及到的知识点


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