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机器学习核心算法实战50讲视频教程

机器学习核心算法实战50讲视频教程
共53节 2652人在学 课程详情
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  • K近邻算法

    • 系列课程环境配置
    • 爱彼迎数据读取
    • 近邻的计算
    • 课间讨论
    • 模型评估
    • 数据标准化
    • 多变量KNN模型
    • 第一次直播未剪辑
  • 回归算法

    • 线性回归的通俗解释
    • 误差项解读
    • 似然函数
    • 最小二乘法与课间讨论
    • 线性回归求解
    • 梯度下降算法
    • 逻辑回归概述
    • 求解与课后讨论
    • Python实现逻辑回归任务概述
    • 完成梯度下降模块
    • 停止策略与梯度下降案例
    • 实验对比效果
  • 决策树算法

    • 决策树算法概述
    • 熵形象解读
    • 决策树构造实例
    • 信息增益率与连续值处理
    • 课间讨论
    • 剪枝策略
    • 决策树涉及参数
    • 随机森林
    • 特征重要性与课后讨论
    • 随机森林的回归任务
    • 数据还是多点好
    • 速度与精度的权衡
    • 调参策略
  • 集成算法与随机森林

    • 1-支持向量机算法要解决的问题
    • 2-距离的定义
    • 要优化的目标
    • 目标函数
    • 拉格朗日乘子法
    • SVM求解
    • 支持向量的作用
    • 软间隔问题
    • 核函数问题
    • sklearn求解支持向量机
    • SVM参数选择
  • 神经网络

    • 神经网络概述
    • 目标函数定义
    • 返向传播
    • 网络整体架构
    • 神经元个数对结果的影响
    • 正则化惩罚
    • dropout
    • 课后讨论
    • 练习题
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爱彼迎数据读取-K近邻算法机器学习核心算法实战50讲视频教程

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机器学习核心算法实战培训课程概况:本教程以当下人工智能核心模块机器学习为出发点,进行机器学习的学习,对其中经典的机器学习算法进行原理推导与案例实战,旨在帮助同学们掌握机器学习中的核心算法并进行建模任务实战,机器学习建模。

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