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幂次学院 机器学习 365天特训营 第二期(18年新课)

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发表于 2019-7-31 09:22:57 | 显示全部楼层 |阅读模式

########### 目录 & 信息 ###########
+---第一部分:每周直播答疑课
+---第三部分:机器学习与数据分析
|   +---第一十一讲:Python基础综合实践
|   +---第一十七讲:MNIST手写体数字图片识别
|   +---第一十三讲:数据挖掘建模过程(定义挖掘目标,数据取样, 数据探索,数据预处理, 挖掘建模,模型评价)
|   +---第一十二讲:Python数据分析工具简介
|   +---第一十五讲:Python主要数据预处理函数
|   +---第一十六讲:Python挖掘建模(Python分类预测模型,Python主要聚类分析算法,Python主要时序模型算法)
|   +---第一十四讲:Python主要数据探索函数(基本统计特征函数,扩展统计特征函数,统计作图函数)
|   +---第一讲:为什么使用Python
|   +---第七讲:Python流程控制(条件语句、循环语句(while 循环语句、for 循环语句)、循环嵌套)
|   +---第三讲:预备知识与开始前的准备
|   +---第九讲:Python编程库(包)的导入
|   +---第二讲:Python环境配置(Anaconda)
|   +---第五讲:Python数据类型(包括字符串、列表、元组、字典)
|   +---第八讲:Python函数设计
|   +---第六讲:Python数据运算
|   +---第十讲:Python文件输入输出
|   \---第四讲:Python基本语法
\---第二部分:人工智能 理论与实战
    +---01(选修)第一部分:开始之前
    |   \---01(选修)第一部分:开始之前
    +---02(选修)第二部分:线性代数基础
    |   \---02(选修)第二部分:线性代数基础
    |       +---第三讲:线性代数(二)
    |       +---第二讲:线性代数(一)
    |       +---第五讲:线性代数(四)
    |       +---第六讲:线性代数(五)
    |       \---第四讲:线性代数(三)
    +---03(选修)第三部分:概率论基础
    |   \---03(选修)第三部分:概率论基础
    |       +---第七讲:概率论(一)
    |       +---第九讲:概率论(三)
    |       +---第八讲:概率论(二)
    |       \---第十讲:概率论(四)
    |           \---概率论4
    +---04(选修)第四部分:Visual Studio Code使用
    |   \---04(选修)第四部分:Visual Studio Code使用
    +---05(必修)第五部分01:机器学习
    |   +---(必修)第一部分:机器学习简介
    |   |   +---第一讲:引言、基本术语、假设空间
    |   |   \---第二讲:归纳偏好、发展历程、应用现状
    |   +---(必修)第三部分:线性模型
    |   |   +---第一十一讲:逻辑回归(一)
    |   |   +---第一十二讲:逻辑回归(二)
    |   |   +---第七讲:线性回归(一)
    |   |   +---第九讲:线性回归(三)
    |   |   +---第八讲:线性回归(二)
    |   |   \---第十讲:线性回归(四)
    |   +---(必修)第二部分:模型评估与选择
    |   |   +---第三讲:经验误差与过拟合
    |   |   +---第五讲:评估法代码分析
    |   |   +---第六讲:性能度量(混淆矩阵 ,准确率,精确度,敏感度,特异度,F1 score)
    |   |   \---第四讲:评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型)
    |   \---(必修)第四部分:决策树
    |       +---第一十三讲:划分选择与算法基本思想(一)
    |       +---第一十五讲:代码分析与KNN
    |       +---第一十六讲:机器学习中距离和相似性度量方法概述
    |       \---第一十四讲:划分选择与算法基本思想(二)
    \---06(必修)第五部分02:机器学习
        +---(必修)第七部分:神经网络
        |   +---第二十三讲:神经网络基础知识
        |   +---第二十五讲:神经网络(二)
        |   \---第二十四讲:神经网络(一)
        +---(必修)第五部分:数据预处理
        |   +---第一十七讲:处理缺失数据,处理类别数据
        |   +---第一十八讲:数据标准化与归一化
        |   \---第二十讲:特征排序,plot_decision_regions函数讲解
        +---(必修)第八部分:DL
        |   +---第三十一讲:回归
        |   +---第三十三讲:模型的保存与恢复
        |   +---第三十二讲:过拟合与欠拟合
        |   +---第三十五讲:使用CNN识别图像2
        |   +---第三十四讲: 使用CNN图像识别
        |   +---第三十讲:文本分类
        |   +---第二十七讲:开源深度学习框架与常见卷积网络模型
        |   +---第二十九讲:基本分类(二)
        |   +---第二十八讲:基本分类(一)
        |   \---第二十六讲:卷积神经网络CNN基本原理
        \---(必修)第六部分:支持向量机
            +---第二十一讲:使用支持向量机最大化分类间隔
            \---第二十二讲:SVM非线性分类
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发表于 2019-7-31 22:09:09 | 显示全部楼层
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发表于 2019-8-2 00:16:04 | 显示全部楼层
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发表于 2019-8-2 09:15:07 | 显示全部楼层
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