[AI/大数据] 深度之眼 机器学习算法工程师特训营

课程介绍：
机器学习主要应用于计算机视觉启然语言处理,语音峋等三大领域机器学习要为数据收集-数据清先-特征工程-数据建模本课程需要高等数学，线性代数，概率论和 python 基础。希望通过该课程的学习，使你成为一名优秀的机器学习领域从业者。

课程目录：
00.视频
1.01-01-机器学习概述
2.02-01-线性回归简介、数学符号、假设函数、损失函数、代价函数
3.02-02-梯度下降法.
4.02-03-梯度下降法代码实现
5.02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题
6.02-05-线性回归代码实现
7.02-06-线性回归代码实现-做特征归一化
8.02-07-批量梯度下降，随机梯度下降，小批量梯度下降
9.02-08-几种常见的模型评价指标
10.02-09-欠拟合与过拟合
11.02-10-Ridge回归求解与代码实现
12.02-11-LASSO回归求解
13.02-12-LASSO回归求解举例说明
14.02-13-LASSO回归代码实现
15.02-14-最小二乘法求线性回归
16.02-15-最小二乘法代码实现
17.02-16-使用Sklearn实现Ridge，LASSO和ElasticNet
18.02-17-波士顿房价预测(上)
19.02-17-波士顿房价预测(下)
20.03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数
21.03-02-逻辑回归求解
22.03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式
23.03-04-逻辑回归代码实现(上)
24.03-04-逻辑回归代码实现(下)
25.03-05-逻辑回归的正则化
26.03-06-逻辑回归实现多分类方法
27.03-07-使用Sklearn实现逻辑回归
28.03-08-案例：鸢尾花分类
29.03-09-案例：手写数字识别
30.04-01-决策树简介、熵
31.04-02-条件熵及计算举例
32.04-03-信息增益、ID3算法
33.04-04-决策树代码实现(1-熵的计算)
34.04-04-决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征)
35.04-04-决策树代码实现(3-类别投票表决)
36.04-04-决策树代码实现(4-决策树递归生成，决策树对新数据进行预测)
37.04-05-C4.5算法
38.04-06-基尼指数(Gini Index)生成决策树
39.04-07-决策树剪枝
40.04-08-决策树处理连续值与缺失值
41.04-09-多变量决策树
42.04-10-Sklearn实现决策树
43.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍、数据预处理)
44.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标)
45.04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估(3.模型评估，优化)
46.05-01-贝叶斯决策简介
47.05-02-贝叶斯决策模型
48.05-03-朴素贝叶斯模型
49.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程)
50.05-04-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程)
51.05-05-拉普拉斯修正及代码实现
52.05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据
53.05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯
54.05-08-案例：垃圾邮件识别(1.实现原理)
55.05-08-案例：垃圾邮件识别(2.代码实现)
56.06-01-支持向量机简介
57.06-02-线性可分支持向量机(几何间隔，函数间隔，目标函数)
58.06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题
59.06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件
60.06-05-目标函数求解(1.对偶问题、先对w、b求极小)
61.06-06-目标函数求解(2.对alpha求极大)
62.06-07-SVM求解举例
63.06-08-线性支持向量机的目标函数
64.06-09-线性支持向量机目标函数优化
65.06-10-非线性支持向量机简介
66.06-11-非线性支持向量机的目标函数
67.06-12-SMO算法推导结果
68.06-13-1SVM代码实现之简易版(上)
69.06-13-1SVM代码实现之简易版(下)
70.06-13-2SVM代码实现之改进版
71.06-13-3SVM代码实现之引进核函数版
72.06-14-SMO算法推导过程1
73.06-14-SMO算法推导过程2
74.06-14-SMO算法推导过程3
75.06-14-SMO算法推导过程4
76.06-15-SVM总结
77.06-16-Sklearn实现SVM1
78.06-16-Sklearn实现SVM2-3，输出常用属性值，使用高斯核
79.06-16-Sklearn实现SVM4，调参
80.06-17-案例：使用SVM完成人脸识别
81.07-01-K-means基本原理及推导
82.07-02-K-means中距离计算方法
83.07-03-K-means代码实现(1原生代码实现)
84.07-03-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans)
85.07-04-层次聚类原理及距离计算
86.07-05-层次聚类举例
87.07-06-Sklearn实现层次聚类
88.07-07-密度聚类
89.07-08-Sklearn实现密度聚类
90.07-09-高斯混合模型介绍
91.07-10-高斯混合模型参数估计
92.07-11-1高斯混合模型原生代码实现
93.07-11-2Sklearn实现高斯混合模型
94.07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析
95.08-01-主成分分析介绍
96.08-02-协方差矩阵的特征值分解算法
97.08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现
98.08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法
99.08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现
100.08-06-Sklearn实现PCA
101.08-07-案例：PCA实现照片压缩
102.09-01-集成学习介绍
103.09-02-Voting能够提高准确度的原因
104.09-03-Voting原理
105.09-04-Voting代码实现
106.09-05-Bagging与随机森林及其代码实现
107.09-06-Boosting
108.09-07-Adaboost举例
109.09-08-AdaBoost代码实现
110.09-09-GBDT之提升和提升树概念
111.09-10-GBDT梯度提升树
112.09-11-XGBoost介绍，目标函数，正则项
113.09-12-XGBoost求解
114.09-13-XGBoost树结构生成
115.09-14-XGBoost代码实现1
116.09-14-XGBoost代码实现2
117.09-15-Stacking
118.09-16-Stacking 代码实现
119.10-01-01-数据说明
120.10-01-02探索性分析
121.10-01-03数据预处理与特征工程
122.10-01-04模型训练
123.10-02-01数据说明及不平衡数据的训练集及测试及分割方法
124.10-02-02采样之上采样
125.10-02-03采样之下采样
126.10-02-04建模与调参
  附件代码资料合集.txt