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一元线性回归
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一元线性回归
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课程目录
课程笔记
课时1:机器学习背景知识介绍
课时2:python安装
课时3:机器学习基础概念
课时4:一元线性回归
课时5:代价函数
课时6:梯度下降法
课时7: 实战梯度下降法 一元线性回归
课时8:实战sklearn 一元线性回归
课时9:线性代数复习
课时10:多元线性回归
课时11:实战梯度下降法 多元线性回归
课时12:实战sklearn 多元线性回归
课时13:实战sklearn 多项式回归
课时14:标准方程法
课时15:实战标准方程法
课时16:特征缩放,交叉验证法
课时17:过拟合,正则化
课时18:岭回归
课时19:实战sklearn 岭回归
课时20:实战标准方程法 岭回归
课时21:LASSO算法
课时22:实战sklearn 弹性网
课时23:逻辑回归
课时24:正确率,召回率,F1指标
课时25:实战梯度下降法 逻辑回归
课时26:实战sklearn 逻辑回归
课时27:实战梯度下降法 非线性逻辑回归
课时28:实战sklearn 非线性逻辑回归
课时29:神经网络背景概述
课时30:单层感知器介绍
课时31:实践单层感知器程序
课时32:实践单层感知器 异或问题
课时33:实践线性神经网,Delta学习规则
课时34:实践线性神经网络解决异或问题
课时35:BP神经网络介绍
课时36:BP算法推导
课时37:实践BP神经网络 异或问题
课时38:深入理解BP神经网络论文讲解
课时39:Google神经网络演示平台介绍
课时40:KNN算法介绍
课时41:实践KNN算法实现
课时42:实践使用KNN完成Iris数据集分类
课时43:决策树 信息熵,ID3,C4 5算法介绍
课时44:实践决策树 例子
课时45:实践决策树 画图
课时46:决策树 CART算法
课时47:实践决策树 CART算法
课时48:实践决策树 线性二分类
课时49:实践决策树 非线性二分类
课时50:实践回归树
课时51:实践Bagging介绍与使用
课时52:实践随机森林RF介绍与使用
课时53:实践Adaboost介绍与使用
课时54:实践Stacking和Voting介绍与使用
课时55:贝叶斯算法背景
课时56:贝叶斯算法介绍
课时57:实践贝叶斯 iris
课时58:实践词袋模型介绍
课时59:实践TF IDF算法介绍
课时60:K MEANS算法介绍
课时61:实践python实现K MEANS算法
课时62:实践sklearn K MEANS
课时63:实践sklearn Mini Batch K Means
课时64:K MEANS算法存在的4个问题
课时65:实践K MEANS代价函数应用
课时66:实践K MEANS肘部法则
课时67:K MEANS算法可视化
课时68:DBSCAN算法讲解
课时69:DBSCAN算法可视化
课时70:实践sklearn DBSCAN算法
课时71:PCA算法讲解
课时72:实践python实现PCA降维
课时73:SVM简介
课时74:实践SVM简单例子
课时75:SVM算法推导
课时76:松弛变量与惩罚函数
课时77:SVM简单实例
课时78:SVM低维映射到高维
课时79:核函数
时长:19分13秒
日期:2024/02/25
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上传者:Lemontree
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课程介绍
相关标签:
Python
机器学习
python机器学习算法基础
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推荐视频
用户评论
风尘流沙
谢谢您,非常好的资料,最近一直再学习机器学习方面的知识。
2024年03月08日 20:30:11
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