七月在线机器学习工程师班(第八期)视频及课件资料代码下载

夯实数学基础

第1课(上)微积分

知识点1: 微积分的基本概念

第1课(下)概率论

知识点1: 概率论简介

第2课(上) 线性代数

知识点1: 线性代数基础

第2课(下) 凸优化

知识点1: 凸优化简介


掌握基本模型 打开ML大门

第3课 回归问题与应用

知识点1: 线性回归、logistic回归、梯度下降

实战项目: 分布拟合与回归、用LR分类与概率预测

实战项目: 实际工程海量数据下的logistic回归使用,包括样本处理、特征处理、算法调优和背后的原理


第4课 决策树、随机森林、GBDT

知识点1: 决策树 随机森林、GBDT

实战项目: 使用随机森林进行数据分类


第5课 SVM

试听

知识点1: 线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、SMO

实战项目: 使用SVM进行数据分类


第6课 最大熵与EM算法(上)

知识点1: 熵、相对熵、信息增益、最大熵模型、IIS、GMM

重中之重 特征工程


第7课 机器学习中的特征工程处理

知识点1: 数据清洗、异常点处理、特征抽取、选择与组合策略

实战项目: 特征处理与特征选择工具与模板


第8课 多算法组合与模型最优化

知识点1: 机器学习问题场景分析、算法选择、模型构建、模型性能分析与优化策略

实战项目: 构建模型组合策略工具与模板

工业实战 在实战中掌握一切


第9课 sklearn与机器学习实战

知识点1: sklearn板块介绍,组装与建模流程搭建

实战项目: 经典Titanic案例,商品销量预测案例等


第10课 高级工具xgboost/lightGBM与建模实战

知识点1: xgboost与lightGBM使用方法与高级功能

实战项目: Titanic与商品销量预测进阶,Kaggle案例实战


第11课 用户画像与推荐系统

知识点1: 基于内容的推荐,协同过滤,隐语义模型,learning to rank,推荐系统评估

实战项目: 实际打分数据上的推荐系统构建


第12课 聚类

知识点1: K-means/K-Medoid/层次聚类

实战项目: K-means代码实现和实际应用分析


第13课 聚类与推荐系统实战

实战项目: 用户聚类结合推荐算法,构建推荐系统完整案例(送完整可运行的代码)

高阶知识 深入机器学习


第14课 贝叶斯网络

知识点1: 朴素贝叶斯、有向分离、马尔科夫模型


第15课 隐马尔科夫模型HMM

知识点1: 概率计算问题、参数学习问题、状态预测问题

实战项目: 使用HMM进行中文分词


第16课 主题模型

知识点1: pLSA、共轭先验分布、LDA

实战项目: 使用LDA进行文档分类

迈入深度学习 打开DL大门


第17课 神经网络初步

知识点1: 全连接神经网络、反向传播算法与权重优化,训练注意点

实战项目: 构建神经网络解决非线性切分问题


第18课 卷积神经网络与计算机视觉

知识点1: 卷积神经网络结构分析、过拟合与随机失活,卷积神经网络理解

实战项目: 工业界常用网络结构与搭建


第19课 循环神经网络与自然语言处理

知识点1: 循环神经网络、长时依赖问题与长短时记忆网络,BPTT算法

实战项目: 利用循环神经网络生成文本、学汪峰写歌词


第20课 深度学习实践

知识点1: Caffe应用要点、TensorFlow/Keras简介

实战项目: 用Caffe在自己的数据集上完成分类,用Tensorflow构建RNN模型分类预测

百度网盘下载:

链接:https://pan.baidu.com/s/1P78r0ISqFQjsmRjUaivI5g 

提取码:iv3w



            
            

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