机器学习&深度学习系统实战!

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  • 回归算法原理推导

    • 系列课程概述 (PPT和代码在右侧有个下载箭头->)
    • 系列课程Python环境配置
    • 机器学习概述
    • 回归算法原理推导
    • 回归算法误差项分析
    • 回归算法目标函数求解
    • 数学推导能做什么
    • 科学计算库Numpy简介
    • 答疑与讨论
  • 决策树与随机森林

    • 决策树概述
    • 熵原理
    • 决策树构造实例
    • 信息增益率
    • 决策树剪枝策略
    • 随机森林模型
    • 决策树剪枝参数
    • 逻辑回归原理
    • 答疑与讨论
  • 实战样本不均衡数据解决方法(上)

    • Numpy基础操作(代码下载->)
    • Numpy数组运算
    • Numpy常用函数
    • Pandas基础
    • Pandas常用函数
    • Pandas预处理实例
    • 透视表与自定义函数
    • 答疑与讨论
  • 实战样本不均衡数据解决方法(下)

    • 欺诈检测数据背景(数据代码下载->)
    • 下采样策略
    • 交叉验证
    • 梯度下降原理
    • 梯度下降实例
    • 模型评估方法
    • 正则化惩罚项
    • 使用scikit-learn进行建模
    • 混淆矩阵
  • 支持向量机

    • 下采样策略复习
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    • SMOTE算法完成过采样
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    • 支持向量机求解实例
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    • 支持向量机核变换问题
    • 支持向量机参数
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  • 神经网络整体架构

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    • 网络迭代训练
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    • 聚类综述
  • 案例实战-人脸检测

    • Caffe数据层配置文件
    • Caffe计算层配置
    • 超参数配置
    • Caffe数据源制作
    • 网络模型训练
    • 代码概述与答疑讨论

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    系列课程Python环境配置-回归算法原理推导机器学习&深度学习系统实战!

    课程介绍

    数学原理推导与案例实战紧密结合,由机器学习经典算法过度到深度学习的世界,结合深度学习两大主流框架Caffe与Tensorflow,选择经典项目实战人脸检测与验证码识别。原理推导,形象解读,案例实战缺一不可!具体课程内容涉及回归算法原理推导、决策树与随机森林、实战样本不均衡数据解决方案、支持向量机、Xgboost集成算法、神经网络基础、神经网络整体架构、卷积神经网络、深度学习框架--Tensorflow实战、案例实战--验证码识别、案例实战--人脸检测。 专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079

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