机器学习(算法&实例)视频课程

了解传统机器学习的算法,包括线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,线性判别分析,主成分分析等推导原理,以及如何调用Sklearn库相关接口,完成算法的实现,应用到具体工程里面。

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中级 8课时 2小时 2018/01/23更新

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适合人群:

对人工智能,机器学习感兴趣的朋友

课程目标:

了解传统机器学习的算法,包括线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,线性判别分析,主成分分析等推导原理,以及如何调用Sklearn库相关接口,完成算法的实现,应用到具体工程里面。

课程简介:

讲解线性回归算法的推导原理,最小二乘法的推导过程,以及求解偏导的意义;引用Sklearn库线性回归模块,调用线性回归的接口,实现模型的预测;讲解逻辑回归算法的推导原理,以及参数优化方法,随机梯度下降的实现方式;引用Sklearn库逻辑回归模块,调用逻辑回归的接口,实现模型的预测;讲解模型预测的评价标准,引入ROC指数,讲解Precision和Recall值得计算方式;讲解决策树方法的构建原理,熵的基础概念;调用Sklearn库决策树模块,构建一个决策树模型;引入组合模型随机森林,调用Sklearn库构建随机森林模型,以及构建决策树和随机森林参数初始化的意义。

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课程大纲-机器学习(算法&实例)视频课程

  • 1

    线性回归算法概述 讲解线性回归的推导过程,印出最小二乘法的实现方式。

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    [21:00]
  • 2

    线性回归算法案例 应用具体数据,调用sklearn相关模块和接口,实现线性回归模型的构建。

    「仅限付费用户」点击下载“machineLearning.rar”

    [12:44]
  • 3

    逻辑回归算法概述 讲解逻辑回归算法推导原理,讲解梯度下降的意义。

    「仅限付费用户」点击下载“logistic-regression - 副本.pptx”

    [19:50]
  • 4

    逻辑回归算法案例 调用sklearn库逻辑回归接口,实现一个简单的分类任务。

    「仅限付费用户」点击下载“logistic.rar”

    [06:58]
  • 5

    ROC指数简介 讲解如何评估模型,讲解precision和recall值得计算方法。

    「仅限付费用户」点击下载“ROC.txt”

    [22:26]
  • 6

    决策树原理 讲解决策树的构建构成,以及熵的计算方式。

    「仅限付费用户」点击下载“decision-tree.pptx”

    [15:58]
  • 7

    构建决策树 通过sklearn库构建一个决策树,以及构建决策树过程中参数的意义。

    「仅限付费用户」点击下载“dt.rar”

    [12:09]
  • 8

    随机森林讲解 集成模型的构建方式,以及在初始化过程中,各个参数代表的意义。

    「仅限付费用户」点击下载“random-forest.pptx”

    [09:01]

5

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