<code id="0e6yo"></code>
  • python3機器學習視頻教程學習算法與應用實踐

    瀏覽5553+

    python3機器學習視頻教程學習算法與應用實踐

     

    python3機器學習視頻教程簡介

     

    python3機器學習視頻教程會系統體系的學習機器學習的算法,并且深入理解這些涉及到的算法的基本原理和背后的思想。

    python3機器學習視頻教程既能夠講解每一個算法的學習和應用,還能夠將類似的算法歸類,對不同的算法進行對比和實驗,對相同算法的不同參數對比和實驗,總結他們的優缺點。

    學會了機器學習的算法就要應用到實踐中去才是我們python3機器學習視頻教程的目標,講師會實際使用以上算法現場演練解決真實場景的問題。

     

    機器學習概念

     

    機器學習也是隨著大數據的崛起成為了大紅大紫的超熱門領域,提到機器學習自然也就會想到算法,常規的算法是我們設計一個算法,讓程序去執行,而機器學習是讓機器學習某些特征,找出某些對應的關系規律完成某些任務。

     

    機器學習教程技術棧

     

    機器學習選用python3作為本門課程的首選語言,python3簡練的語法可以快速建立機器學習的模型,其它語言是無法做到的。

    課程所使用編程環境包括Jupyter Notebook,可以不需要每一次的運行來顯示我們改變一些參數所得到的結果,可以快速直觀的看到機器學習的數據結果。

    python3機器學習視頻教程需要大家有python的相關基礎,最起碼要了解python的語法知識,對于其它涉及到的框架知識都是邊學習邊講解。

    很多人認為學習機器學習就必須要有高深的數學理論,其實不然,入門機器學習還是比較簡單的并不需要高深的數學知識,只不過想要在機器學習領域有一番建樹的話,數學就是比較好的基石了。

     

    python3機器學習算法與應用實踐課程大綱

     

    第1章 歡迎來到 Python3 玩轉機器學習
    1-1導學
    1-2 課程涵蓋的內容和理念
    1-3 課程所使用的主要技術棧
    第2章 機器學習基礎
    2-1 機器學習世界的數據
    2-2 機器學習的主要任務
    2-3 監督學習,非監督學習,半監督學習和增強學習
    2-4 批量學習,在線學習,參數學習和非參數學習
    2-5 和機器學習相關的哲學思考
    第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
    3-1 jupyter notebook基礎
    3-2 jupyter notebook中的魔法命令
    3-3 Numpy數據基礎
    3-4 創建numpy數組和矩陣
    3-5 Numpy數組的基本操作
    3-6 Numpy數組的合并與分割
    3-7 Numpy中的矩陣運算
    3-8 Numpy中的聚合運算
    3-9 Numpy中的arg運算
    3-10 Numpy中的比較和FancyIndexing
    3-11 Matplotlib數據可視化基礎
    3-12 數據加載和簡單的數據探索
    第4章 最基礎的分類算法-k近鄰算法 kNN
    4-1 k近鄰算法基礎
    4-2 scikit-learn中的機器學習算法封裝
    4-3 訓練數據集,測試數據集
    4-4 分類準確度
    4-5 超參數
    4-6 網格搜索與k近鄰算法中更多超參數
    4-7 數據歸一化
    4-8 scikit-learn中的Scaler
    4-9 更多有關k近鄰算法的思考
    第5章 線性回歸法
    5-1 簡單線性回歸
    5-2 最小二乘法
    5-3 簡單線性回歸的實現
    5-4 向量化
    5-5 衡量線性回歸法的指標 MSE,RMS,MAE
    5-6 最好的衡量線性回歸法的指標 R Squared
    5-7 多元線性回歸和正規方程解
    5-8 實現多元線性回歸
    5-9 使用scikit-learn解決回歸問題
    5-10 線性回歸的可解性和更多思考
    第6章 梯度下降法
    6-1 什么是梯度下降法
    6-2 模擬實現梯度下降法
    6-3 線性回歸中的梯度下降法
    6-4 實現線性回歸中的梯度下降法
    6-5 梯度下降的向量化和數據標準化
    6-6 隨機梯度下降法
    6-7 scikit-learn中的隨機梯度下降法
    6-8 如何確定梯度計算的準確性 調試梯度下降法
    6-9 有關梯度下降法的更多深入討論
    第7章 PCA與梯度上升法
    7-1 什么是PCA
    7-2 使用梯度上升法求解PCA問題
    7-3 求數據的主成分PCA
    7-4 求數據的前n個主成分
    7-5 高維數據映射為低維數據
    7-6 scikit-learn中的PCA
    7-7 試手MNIST數據集
    7-8 使用PCA對數據進行降噪
    7-9 人臉識別與特征臉

     

    python3機器學習算法與應用實踐課程大綱

     

    第7章 PCA與梯度上升法
    7-1 什么是PCA
    7-2 使用梯度上升法求解PCA問題
    7-3 求數據的主成分PCA
    7-4 求數據的前n個主成分
    7-5 高維數據映射為低維數據
    7-6 scikit-learn中的PCA
    7-7 試手MNIST數據集
    7-8 使用PCA對數據進行降噪
    7-9 人臉識別與特征臉
    第8章 多項式回歸與模型泛化
    8-1 什么是多項式回歸
    8-2 scikit-learn中的多項式回歸于pipeline
    8-3 過擬合與前擬合
    8-4 為什么要訓練數據集與測試數據集
    8-5 學習曲線
    8-6 驗證數據集與交叉驗證
    8-7 偏差方差平衡
    8-8 模型泛化與嶺回歸
    8-9 LASSO
    8-10 L1,L2和彈性網絡
    第9章 邏輯回歸
    9-1 什么是邏輯回歸
    9-2 邏輯回歸的損失函數
    9-3 邏輯回歸損失函數的梯度
    9-4 實現邏輯回歸算法
    9-5 決策邊界
    9-6 在邏輯回歸中使用多項式特征
    9-7 scikit-learn中的邏輯回歸
    9-8 OvR與OvO
    第10章 評價分類結果
    10-1 準確度的陷阱和混淆矩陣
    10-2 精準率和召回率
    10-3 實現混淆矩陣、精準率和召回率
    10-4 F1 Score
    10-5 精準率和召回率的平衡
    10-6 精準率、召回率曲線
    10-7 ROC曲線
    10-8 多分類問題中的混淆矩陣
    第11章 支撐向量機 SVM
    11-1 什么是SVM
    11-2 SVM背后的最優化問題
    11-3 Soft Margin SVM
    11-4 scikit-learn中的SVM
    11-5 SVM中使用多項式特征和核函數
    11-6 什么是核函數
    11-7 RBF核函數
    11-8 RBF核函數中的gamma
    11-9 SVM思想解決回歸問題
    第12章 決策樹
    12-1 什么是決策樹
    12-2 信息熵
    12-3 使用信息熵尋找最優劃分
    12-4 基尼系數
    12-5 CART與決策樹中的超參數
    12-6 決策樹解決回歸問題
    12-7 決策樹的局限性
    第13章 集成學習和隨機森林
    13-1什么是集成學習
    13-2 SoftVoting Classifier
    13-3 Bagging和Pasting
    13-4 oob(Out-of-Bag)和關于Bagging的更多討論
    13-5 隨機森林和Extra-Trees
    13-6 Ada Boosting和Gradient Boosting
    13-7 Stacking
    第14章 更多機器學習算法
    14-1 學習scikit-learn文檔

     

    python3機器學習算法與應用實踐課程大綱

     

    python3與機器學習

    點擊到視頻教程獲取頁面

     

     

     

     

    相關文章

    python教學視頻教程百度云python3基礎到進階強化實戰 ? ?python教學視頻教程百度云python3實戰

    大家好,今天給大家帶來的課程是python教學視頻教程百度云,python3入門與進階的基礎到深入課程、python3進階到強化課程、python3編程實戰課程全集。學習該python教學視頻教程百度云課程之前,顯然我們對python做一個簡單的認識和了解…..

    機器學習視頻教程零基礎啟蒙入門全集 ? ?機器學習視頻教程零基礎啟蒙入門全集

    本套機器學習零基礎入門課程是理論加實踐的方式循序漸進的教學和指導,學員只學習理論知識的話,無法實際運用工作中,只學習使用實踐的話又不能深入理解其原理,因此本門機器學習課程以理論核心知識講解為核心,操作實踐為輔助…..

    深度學習基礎視頻教程深入進階與強化三個階段 ? ?深度學習基礎視頻教程深入進階與強化

    學習深度學習技術是有前提條件的,畢竟這不是一門簡單的技術,機器學習的扎實的基礎是深度學習的前提條件,當然本課程考慮到那些沒有接觸過機器學習的學員,因此本課程首先會從機器學習的課程講解和學習,然后才會學習深度學習基礎教程、進階與強化教程三個階段…..

    spark基礎教程spark2.x零基礎入門到精通視頻教程 ? ?spark基礎教程spark2.x入門到精通教程

    如果學員想選一套比較系統全面的課程學習spark,那么無疑本次spark基礎教程到精通課程是你最好的選擇,本套課程匯集了基礎知識點、高級知識點、高級性能調優、高級內核源碼、項目實戰演練、spark2.x最新特性等六大板塊,278講海量課時覆蓋了spark的所有可涉及到的知識點…..

    spark大型項目實戰打造智能客戶系統大數據視頻教程 ? ?spark大型項目實戰打造智能客戶系統教程

    本套spark大型項目實戰的功能介紹主要有:通過爬蟲技術向互聯網爬取大量的數據,導入到Hbase中進行清洗,最后將數據存儲到Mongodb中,接下來通過IK分詞器進行數據切分放入到hadoop中的HDFS。spark讀取HDFS中的數據做模型計算…..

     

    百度云網盤視頻教程分享

    責任聲明:文章信息由百科教程屋小編精心整理總結編排而成,傾注了心血和汗水,轉載時請遵循行業規范務必注明文章作者、來源及本頁鏈接,謝謝合作!
    本篇文章標題:python3機器學習視頻教程學習算法與應用實踐
    本篇文章url地址:http://www.razantek.com/994.html
    国产99网站免在线观看_国产片AⅤ在线观看国语_国产精品亚洲二区在线看