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机器学习--45天从入门到实战视频教学-

共53节4107人学习AI100讲师 课程详情 领证书

  • 机器学习简介

    • （一）机器学习概述
    • （二）机器学习应用场景举例
    • （三）常见机器学习任务
    • （四）一个典型的机器学习案例
    • （五）机器学习组成部分
    • （六）总结
    • （七）课堂测试和作业：回归问题数据集
    • （八）第一节课课后答疑

  • 第一个机器学习实例

    • 第一个机器学习实例（上）
    • 第一个机器学习实例（下）
    • （一）学习环境搭建
    • （二）机器学习案例：波士顿房价预测
    • （三）数据读取
    • （四）数据预处理
    • （五）模型训练
    • （六）梯度下降算法及优化
    • （七）模型评估

  • Logistic回归分析及神经网络

    • （一）Logistic回归基本原理
    • （二）多类Logistic回归
    • （三）分类模型的评价
    • （四）Scikit learn 中的Logistic回归实现
    • （五）模型选择与参数调优
    • （六）案例分析

  • 支持向量机（SVM）

    • 支持向量机（SVM）（完整版-上）
    • 支持向量机（SVM）（完整版-下）

  • 降维与矩阵分解

    • (一)神经网络基本原理
    • （二）优化：反向传播（BP）
    • （三）Scikit learn实现
    • （四）案例分析：书写数字识别
    • （五）PCA原理
    • （六）Scikit learn中的PCA实现

  • 聚类

    • （一）聚类概览
    • （二）常用聚类算法
    • （三）K-means
    • （四）层次聚类
    • （五）Affinity Propagation
    • （六）DBSCAN
    • （七）聚类性能评估
    • （八）案例分析

  • 特征工程

    • 特征工程(上)
    • 特征工程 (下)

  • 决策树及基于树的集成模型：随机森林

    • 分类回归树
    • 随机森林

  • 梯度提升决策树（GBDT）

    • 梯度提升决策树（GBDT）（上）
    • 梯度提升决策树（GBDT）（下）

  • 梯度提升决策树（GBDT）二

    • 梯度提升决策树（GBDT）二

  • 推荐系统与广告点击率（CTR）预估

    • （一）推荐系统出现的背景
    • （二）基于协同过滤的推荐
    • （三）基于内容的推荐
    • （四）基于知识的推荐
    • （五）推荐系统的评价
    • （六）案例分析：事件推荐

  • 广告点击率（CTR）预估和模型融合

    • 广告点击率（CTR）预估和模型融合（完整版）
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