初识Python人工智能-深度学习开发框架Tensorflow案例实战视频

高阶

本套内容着重以机器学习算法和深度开发框架Tensorflow为基底,让大家从机器学习算法原理

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扣丁学堂

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适合人群:

Python人工智能,机器学习,机器学习算法深度开发框架Tensorflow

课程目标:

本套内容着重以机器学习算法和深度开发框架Tensorflow为基底,让大家从机器学习算法原理

课程简介:

未来已来,人们应该把人工智能当做常识,更好了解机器,也就是更好了解自己,本套内容着重以机器学习算法和深度开发框架Tensorflow为基底,让大家从机器学习算法原理,模型如何创建,如何摘取特征,数据处理,通过图形展现算法精度等,并以综合项目结尾,提高大家整合和运用知识能力,目的让大家学习机器学习开发技能,达到算法应用工程师水准


1. 初识人工智能&KNN算法应用

     1.1 认识人工智能

     1.2 了解KNN并进行电影分类

     1.3 KNN参数优化

     1.4 KNN手写数字识别

2. 普通线性回归

     2.1 线性回归概念及权重系数求解

     2.2 案例--线性回归算法实现回归预测

     2.3 线性回归变化重要衡量标志-梯度 

     2.4 案例--线性回归预测波士顿房价

3. L1&L2正则化线性回归和逻辑斯蒂

     3.1 岭回归公式推导

     3.2 岭回归原理+L2正则

     3.3 岭迹线alpha合理取值

     3.4 Lasso回归+L1正则

     3.5 逻辑斯蒂函数原理和似然估计

     3.6 逻辑斯蒂预测iris分类并解释如何是根据概率得出目标值

     3.7 综合案例_人脸自动补齐

4. 贝叶斯&决策树

     4.1 Bayes模型介绍

     4.2 Bayes三分类问题

     4.3 案例-短信分类

     4.4 决策树概念和熵决策

     4.5 案例--对比KNN&Decisiontree&LinearMode预测数据

     4.6 集成决策树+数的属性深度介绍

     4.7 决策树属性深度重要性

5. SVM&KMeans

     5.1 SVM原理和线性分类问题

     5.2 SVM基于RBF半径分类

     5.3 K_MEANS原理和中国足球分档

     5.4 K_MEANS进行图片压缩

6. 特征工程和机器学习评价指标

     6.1 PCA原理推导

     6.2 PCA降维手写数字识别

     6.3 特征工程

     6.4 ROC曲线介绍

     6.5 洛伦兹曲线KS获取最大阈值

     6.6 LR和SVM根据ROC指标进行准确率对比

7. 深度学习框架Tensorflow

     7.1 tensorflow工作原理

     7.2 tensorflow基本使用

     7.3 tensorflow变量&占位符使用

     7.4 tensorflow线性回归案例

8. 项目--Tensorflow信用防御系统

     8.1 信用防御系统需求调研,建模及数据特征工程处理 

     8.2 模型预测和评估

     8.3 图型呈现准确率和召回率

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课程大纲-初识Python人工智能-深度学习开发框架Tensorflow案例实战视频

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  • 第1章 初识人工智能&KNN算法应用

    1小时37分钟4节

  • 1-1

    认识人工智能 认识人工智能

    [06:50] 开始学习
  • 1-2

    初识KNN-电影分类 初识KNN-电影分类

    [26:24] 开始学习
  • 1-3

    KNN参数优化 KNN参数优化

    [26:38] 开始学习
  • 1-4

    KNN手写数字识别 KNN手写数字识别

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    [37:27] 开始学习
  • 第2章 普通线性回归

    57分钟4节

  • 2-1

    线性回归概念及权重系数求解 线性回归概念及权重系数求解

    [22:10] 开始学习
  • 2-2

    案例--线性回归算法实现回归预测 案例--线性回归算法实现回归预测

    [11:42] 开始学习
  • 2-3

    线性回归变化重要衡量标志-梯度 线性回归变化重要衡量标志-梯度

    [10:46] 开始学习
  • 2-4

    案例--线性回归预测波士顿房价 案例--线性回归预测波士顿房价

    [12:30] 开始学习
  • 第3章 L1&L2正则化线性回归和逻辑斯蒂

    1小时57分钟7节

  • 3-1

    岭回归公式推导 岭回归公式推导

    [28:00] 开始学习
  • 3-2

    岭回归原理+L2正则 岭回归原理+L2正则

    [12:07] 开始学习
  • 3-3

    岭迹线合理取值alpha 岭迹线合理取值alpha

    [11:56] 开始学习
  • 3-4

    lasso回归+L1正则 lasso回归+L1正则

    [07:05] 开始学习
  • 3-5

    逻辑斯蒂函数原理似然估计 逻辑斯蒂函数原理似然估计

    [17:03] 开始学习
  • 3-6

    逻辑斯蒂预测iris分类并解释如何是根据概率得出目标 逻辑斯蒂预测iris分类并解释如何是根据概率得出目标值

    [10:55] 开始学习
  • 3-7

    案例_人脸自动补齐 案例_人脸自动补齐

    [30:36] 开始学习
  • 第4章 贝叶斯&决策树

    2小时15分钟7节

  • 4-1

    bayes模型介绍 bayes模型介绍

    [14:51] 开始学习
  • 4-2

    贝叶斯三分类问题 贝叶斯三分类问题

    [12:02] 开始学习
  • 4-3

    案例-短信分类 案例-短信分类

    [29:29] 开始学习
  • 4-4

    决策树概念和熵决策 决策树概念和熵决策

    [24:45] 开始学习
  • 4-5

    对比KNN&Decisiontree&LinearM 对比KNN&Decisiontree&LinearMode预测数据

    [21:09] 开始学习
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