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机器学习经典算法(上)

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初末 发表于 2018-1-18 17:15:20 [显示全部楼层] |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式 回复:  0 浏览:  7654

机器学习经典算法(上)

机器学习经典算法(上)






简介
本课程为《人工智能教程》系列课程之一。
第一阶段:Python数据分析与建模库
第二阶段:机器学习经典算法(上、下)
第三阶段:机器学习案例实战(一、二)
目录
01回归算法
   1.机器学习概述(1)
   2.回归算法
   3.线性回归误差原理推导
   4.目标函数求解
   5.逻辑回归原理
   6.梯度下降实例
   7.梯度下降原理

02决策树与随机森林
    2-1.决策树概述
    2-2.熵原理形象解读
    2-3.决策树构造实例
    2-4.信息增益
    2-5.信息增益率
    2-6.决策树剪枝
    2-7.随机森林
    2-8.案例决策树参数

03贝叶斯算法
    3-1.贝叶斯算法概述
    3-2.贝叶斯推导实例
    3-3.贝叶斯拼写纠错实例
    3-4.垃圾邮件过滤实例
    3-5.贝叶斯实现拼写检查器

04 Xgboost
    4-1.集成思想
    4-2.xgboost基本原理
    4-3.xgboost目标函数推导
    4-4.xgboost求解实例
    4-5.xgboost安装
    4-6.xgboost实战演示
    4-7.Adaboost算法概述

05支持向量机算法
   5-1.支持向量机要解决的问题
   5-2.支持向量机求解目标
   5-3.支持向量机目标函数求解
   5-4.支持向量机求解例子
   5-5.支持向量的作用
   5-6.软间隔支持向量机
   5-7.核函数变换

06时间序列AIRMA模型
    6-1.数据平稳性与差分法
    6-2.ARIMA模型
    6-3.相关函数评估方法
    6-4.建立ARIMA模型
    6-5.参数选择

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