机器学习30天进阶实战

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  • 集成算法原理与实战

    • 系列课程概述
    • 集成算法概述
    • 随机森林概述
    • 3种集成思想
    • 数据简介与处理
    • 单个树模型实例
    • 树模型集成
    • 集成效果
    • 课间讨论
    • 课后讨论
  • 随机森林与学习曲线

    • 1-stacking模块
    • 特征预处理
    • 数值特征
    • 数值变化
    • 文本停用词
    • 文本特征
    • 图像组成
    • 特征重要性
    • 课间讨论
  • 降维算法-PCA与LDA

    • 数据越多越好吗
    • 随机参数尝试
    • 网格搜索结果
    • 线性判别分析概述
    • LDA数学原理推导
    • Python实现LDA降维算法
    • 课间讨论
    • 课后讨论
  • 聚类算法原理与实战

    • PCA基本概念
    • 方差与协方差
    • PCA结果推导
    • PCA实例
    • 聚类概述
    • kmeans及其可视化
    • DBSCAN聚类算法
    • 工作流程与可视化展示
    • 课间讨论
    • 课后讨论
  • Xgboost调参策略与保险索赔任务

    • Xgboost概述
    • 原理推导
    • 得出结论与xgboost安装
    • 保险赔偿预测任务概述
    • 参数与基本模型
    • 调参策略
    • 调参结果
    • 贝叶斯算法概述
  • 计算机视觉的核心-卷积神经网络

    • 卷积神经网络概述
    • 卷积工作目标
    • 卷积计算方法
    • 卷积网络参数
    • 参数共享
    • 池化层结构
    • 经典网络架构
  • tensorflow基础操作

    • Tensorflow简介与安装
    • Tensorflow中的变量
    • 变量常用操作
    • 实现线性回归算法
    • Mnist数据集简介
    • 逻辑回归算法
    • 神经网络结构
    • 卷积网络结构基本定义
    • 卷积神经网络迭代
    • Cifar-10图像分类任务
  • 猫狗识别与tensorboard可视化展示

    • 猫狗识别任务概述
    • 猫狗识别数据读取
    • 猫狗识别网络架构
    • 网络迭代训练
    • 猫狗测试网络效果
    • Tensorboard可视化展示
    • Tensorboard展示效果
    • Tensorboard统计可视展示
    • Tensorboard参数对结果影响展示
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本课程旨在帮助大家掌握机器学习中的经典算法与实战策略,从实战角度出发,通过实际的案例来讲解算法的应用与提升。进阶篇引入当下热门的计算机视觉与自然语言处理,结合tensorflow框架展开实战分析,帮助同学们使用机器学习中的高阶算法进行实际应用。

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