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机器学习算法模型推导及项目实战

【10940】-机器学习算法模型推导及项目实战

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  • 资源简介:机器学习算法模型推导及项目实战
  • 详细描述

    机器学习算法模型推导及项目实战


     
    第1节机器学习介绍
    1.1机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系.mp4
    1.2分类、回归和聚类的理论.mp4
    1.3机器学习的流程数据预处理.mp4
    1.4案例:通过广告投放预测产品销量.mp4
    机器学习课件及代码.zip
    第2节K-NN最近邻
    2.1KNN介绍.mp4
    2.2欧式距离以及KNN实现.mp4
    2.3KNN的决策边界.mp4
    2.4通过交叉验证选择K.mp4
    2.5特征缩放.mp4
    2.6二手车估价案例.mp4
    2.7KNN的延伸内容(Optional).mp4
    第3节线性回归与逻辑回归
    QA.mp4
    逻辑回归1.mp4
    逻辑回归2.mp4
    线性回归1.mp4
    线性回归2.mp4
    第4节朴素贝叶斯
    4.1朴素贝叶斯的核心思想.mp4
    4.2垃圾邮件分类-01.mp4
    4.3垃圾邮件分类-02.mp4
    4.4手推一个完整的例子.mp4
    4.5文本表示-01.mp4
    4.6文本表示-02.mp4
    第5节SVM支持向重机
    5.1SVM-01.mp4
    5.2SVM-02.mp4
    5.3SVM-03.mp4
    5.4SVM-04.mp4
    第6节决策树与随机森林
    6.1决策树01.mp4
    6.2决策树02.mp4
    6.3随机森林01.mp4
    6.4随机森林02.mp4
    6.5随机森林03.mp4
    第7节K-means
    7.1聚类分析.mp4
    7.2kmeans算法.mp4
    7.3kmeans算法过程及特性.mp
    7.4kmeans的实现.mp4
    7.5kmeans案例.mp4
    7.6kmeans的目标函数.mp4
    7.7K值如何选择.mp4
    7.8其他聚类算法及问答.mp4
    第8节矩阵分解
    8.1Recommender.mp4
    8.2矩阵分解推荐系统-代码演示.1.mp4
    8.3矩阵分解推荐系统-代码演示.2.mp4
    第9节Boosting
    9.1XGBoost.mp4
    9.2训练模型.mp4
    9.3使用泰勒级数近似目标函数.mp4
    9.4新的目标函数.mp4
    9.5寻找最好的Split.mp4
    第10节主题模型
    10.1主题模型.mp4
    10.2MLEvsMAPvsBayesian.mp4
    10.3从生成的角度来看LDA.mp4
    10.4计算模型的参数.mp

     

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