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机器学习经典算法(下)

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初末 发表于 2018-1-19 11:20:28 [显示全部楼层] |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式 回复:  1 浏览:  7978

机器学习经典算法(下)

机器学习经典算法(下)






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
07神经网络基础
    7-1.深度学习概述
    7-2.挑战与常规套路
    7-3.用K近邻来进行分类
    7-4.超参数与交叉验证
    7-5.线性分类
    7-6.损失函数
    7-7.正则化惩罚项
    7-8.softmax分类器
    7-9.最优化形象解读
    7-10.最优化问题细节
    7-11.反向传播

08神经网络架构
    8-1.整体架构
    8-2.实例演示
    8-3.过拟合解决方案
    8-4.感受神经网络的强大

09PCA降维与SVD矩阵分解
    9-1.PCA问题
    9-2.PCA降维实例
    9-3.SVD原理
    9-4.SVD推荐系统

10聚类算法
    10-1.聚类算法概述
    10-2.使用Kmeans进行图像压缩
    10-3.特征工程2

11推荐系统
    11-1.开场
    11-2.推荐系统应用
    11-3.推荐系统要完成的任务
    11-4.相似度计算
    11-5.基于用户的协同过滤
    11-6.基于物品的协同过滤
    11-7.隐语义模型
    11-8.隐语义模型求解
    11-9.模型评估标准   

12Word2Vec
    12-1.开篇
    12-2.自然语言处理与深度学习
    12-3.语言模型
    12-4.N-gram模型
    12-5.词向量
    12-6.神经网络模型
    12-7.Hierarchical Softmax
    12-8.CBOW模型实例
    12-9.CBOW求解目标
    12-10.锑度上升求解
    12-11.负采样模型

+1
7971°C
1
  • xiaolinzifuzhou
过: 他们
因分享而快乐,学习以自强!
xiaolinzifuzhou 发表于 2018-3-6 14:47:10 显示全部楼层
666666666666666
因分享而快乐,学习以自强!
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