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机器学习入门30天实战

机器学习入门30天实战
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  • Python必备机器学习库(有基础同学可以略过)

    • 环境配置
    • Numpy数据结构(数据代码下载---->)
    • Numpy基本操作
    • Numpy矩阵属性
    • Numpy矩阵操作
    • Numpy常用函数
    • Pandas数据读取
    • Pandas数据预处理
    • Pandas常用函数
    • Pandas-Series结构
    • Matplotlib-折线图
    • Matplotlib-子图操作
    • Matplotlib-条形图与散点图
    • Matplotlib-柱形图与盒图
    • Matplotlib-细节设置
    • Seaborn-整体布局风格设置
    • Seaborn-风格细节设置
    • Seaborn-调色板
    • Seaborn-调色板颜色设置
    • Seaborn-单变量分析绘图
    • Seaborn-回归分析绘图
    • Seaborn-多变量分析绘图
    • Seaborn-分类属性绘图
    • Seaborn-热度图绘制
  • 线性回归算法原理推导

    • 系列课程环境配置(线性回归PPT下载----->)
    • 线性回归算法概述
    • 误差项分析
    • 似然函数求解
    • 目标函数推导
    • 线性回归求解
    • 梯度下降原理
    • 梯度下降方法对比
    • 课间讨论
    • 课后讨论
  • 案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降

    • 学习率对结果的影响
    • 逻辑回归算法原理推导
    • 逻辑回归求解
    • 案例:Python实现逻辑回归任务概述(数据代码下载----->)
    • 案例:完成梯度下降模块
    • 案例:停止策略与梯度下降案例
    • 案例:实验对比效果
  • 案例实战:信用卡欺诈检测

    • 案例背景和目标(数据代码---->)
    • 样本不均衡解决方案
    • 下采样策略
    • 交叉验证
    • 模型评估方法
    • 正则化惩罚
    • 逻辑回归模型
    • 混淆矩阵
    • 逻辑回归阈值对结果的影响
    • SMOTE样本生成策略
  • 决策树与集成算法

    • 决策树原理概述(PPT下载----->)
    • 衡量标准-熵
    • 决策树构造实例
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    • 决策树剪枝策略
    • 决策树复习
    • 决策树涉及参数(代码下载---->)
    • 树可视化与sklearn库简介
    • sklearn参数选择
    • 集成算法-随机森林
    • 特征重要性衡量
    • 提升模型
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  • 支持向量机原理推导

    • 支持向量机要解决的问题(PPT下载--->)
    • 距离与数据的定义
    • 目标函数
    • 目标函数求解
    • SVM求解实例
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  • SVM实例与贝叶斯算法

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    • SVM参数选择
    • 机器学习建模流程
    • 贝叶斯算法概述
    • 拼写纠错实例
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    • 课后吹水
  • 机器学习常规套路与Xgboost算法

    • HTTP检测任务与数据挖掘的核心
    • 论文的重要程度
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    • BenchMark的作用
    • Xgboost算法概述(PPT---》)
    • Xgboost模型构造
    • Xgboost建模衡量标准
    • Xgboost安装
    • Xgboost实例演示
    • 课间吹水
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    • 神经网络与深度学习概述
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    • 课后吹水
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    • 神经网络案例-训练神经网络完成分类任务
    • 神经网络架构-感受神经网络的强大
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    系列课程包含Python机器学习库,机器学习经典算法原理推导,基于真实数据集案例实战3大模块。从入门开始进行机器学习原理推导,以通俗易懂为基础形象解读晦涩难懂的机器学习算法工作原理,案例实战中使用Python工具库从数据预处理开始一步步完成整个建模工作!具体内容涉及Python必备机器学习库、线性回归算法原理推导、Python实现逻辑回归与梯度下降、案例实战,信用卡欺诈检测、决策树与集成算法、支持向量机原理推导、SVM实例与贝叶斯算法、机器学习常规套路与Xgboost算法、神经网络。

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