《机器学习》升级版IV 视频教程

价格： 19 学币

分类： None

发布时间： 2018年3月4日 17:37

最近更新： 2022年12月11日 02:23

资源类型： VIP

联系右侧微信获取资源 👉👉👉 网盘下载地址

资源编号： 52825

资源介绍

课程介绍：

本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。

特色内容：

1. 拒绝简单的“调包”——增加3次“机器学习的角度看数学”和3次“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。

2. 增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。

3. 强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。

4. 阐述机器学习原理，提供配套源码和数据；确保“懂推导，会实现”。

5. 删去过于晦涩的公式推导，代之以直观解释，增强感性理解。

6. 重视项目实践(如工业实践、Kaggle等)，重视落地。

7. 对比不同的特征选择带来的预测效果差异。

8. 思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。

9. 涉及和讲解的部分Python库有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn，涉及的其他“小”库在课程的实践环节会逐一讲解。

10. 每个算法模块按照“原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库”的顺序，切实做到“顶天立地”。

课程截图：

《机器学习》升级版IV 视频教程

〖课程目录〗:

| └──邹博机器学习升级4（2017年3月14）
| | ├──代码（www.52download.cn)_ppt
| | | ├──1.机器学习与数学分析.pdf 5.92M
| | | ├──10.RandomForest代码.zip 32.91M
| | | ├──10.决策树和随机森林实践.pdf 1.48M
| | | ├──11.提升.pdf 1.68M
| | | ├──12.XGBoost代码.zip 750.07kb
| | | ├──12.XGBoost实践.pdf 1.38M
| | | ├──13.SVM.pdf 2.33M
| | | ├──14.SVM代码.zip 13.85M
| | | ├──14.SVM实践.pdf 1.85M
| | | ├──15.聚类.pdf 6.59M
| | | ├──16.Clustering代码.zip 3.15M
| | | ├──16.聚类实践.pdf 1.98M
| | | ├──17.EM算法.pdf 1.76M
| | | ├──18.EM代码.zip 666.70kb
| | | ├──18.EM算法实践.pdf 1.62M
| | | ├──19.贝叶斯网络.pdf 3.34M
| | | ├──2.概率论与贝叶斯先验.pdf 3.95M
| | | ├──20.BayesianNetwork代码.zip 2.75M
| | | ├──20.贝叶斯网络实践.pdf 1.41M
| | | ├──21.主题模型.pdf 2.69M
| | | ├──22.LDA_代码.zip 4.90M
| | | ├──22.主题模型实践.pdf 2.39M
| | | ├──23.HMM.pdf 1.71M
| | | ├──24.HMM_代码.zip 32.30M
| | | ├──24.HMM实践.pdf 2.72M
| | | ├──3.矩阵和线性代数.pdf 2.25M
| | | ├──4.Python代码.zip 15.36kb
| | | ├──4.Python基础.pdf 1.46M
| | | ├──5.Package代码.zip 746.20kb
| | | ├──5.Python库.pdf 4.20M
| | | ├──6.7.WordCloud.zip 1.36kb
| | | ├──6.Data代码.zip 15.87M
| | | ├──6.数据清洗和特征选择.pdf 2.12M
| | | ├──7.回归.pdf 4.20M
| | | ├──8.Regression代码.zip 37.89kb
| | | ├──8.回归实践.pdf 2.78M
| | | ├──9.决策树和随机森林.pdf 2.69M
| | | ├──xgboost-master-(windows上的编译包).zip 1.70M
| | | └──机器学习应用实验手册.pdf 6.86M
| | ├──1.机器学习与数学分析.flv 1.05G
| | ├──10.决策树和随机森林实践.flv 482.25M
| | ├──11.提升.flv 408.47M
| | ├──12.XGBoost实践.flv 417.84M
| | ├──13.SVM.flv 190.87M
| | ├──14.SVM实践.flv 489.15M
| | ├──15.聚类.flv 359.77M
| | ├──16.聚类实践.flv 432.14M
| | ├──17.EM算法.flv 355.34M
| | ├──18.EM算法实践.flv 436.39M
| | ├──19.贝叶斯网络.flv 531.31M
| | ├──2.概率论与贝叶斯先验.flv 620.34M
| | ├──20.贝叶斯网络实践.flv 519.96M
| | ├──21.主题模型.mkv 1.09G
| | ├──22.主题模型实践.flv 579.40M
| | ├──23.HMM.flv 367.60M
| | ├──24.HMM实践.flv 529.48M
| | ├──3.矩阵和线性代数.flv 435.61M
| | ├──4.Python基础.flv 613.14M
| | ├──5.Python库.flv 586.18M
| | ├──6.数据清洗.flv 223.69M
| | ├──7.回归.flv 567.17M
| | ├──8.回归实践.flv 601.98M
| | └──9.决策树和随机森林.flv 616.14M