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人工智能从入门到放弃-Sklearn实战(目录)
人工智能从入门到放弃-Sklearn实战(目录)
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作者:NickChen121
博客配套视频链接:
链接: https://pan.baidu.com/s/1eti5aKScgO01VuWg9p2qMw 密码: 3htr
目录
01部分 机器学习基础
02部分 监督学习
03部分 无监督学习
04部分 集成学习
05部分 特征工程
06部分 深度学习
07部分 推荐系统
08部分 sklearn实战
09部分 tensorflow实战
附录A:优化算法
附录B:数学
附录C:项目
推荐阅读
01部分 机器学习基础
01-01 机器学习
02部分 监督学习
02-01 感知机
02-02 感知机原始形式(鸢尾花分类)
02-03 感知机对偶形式(鸢尾花分类)
02-04 线性回归
02-05 scikit-learn库之线性回归
02-06 普通线性回归(波斯顿房价预测)+特征选择
02-07 多元线性回归(波士顿房价预测)
02-08 多项式回归(波士顿房价预测)
02-09 对数线性回归(波士顿房价预测)
02-10 正则化线性回归(波士顿房价预测)
02-11 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测)
02-12 Logistic(逻辑)回归
02-13 Softmax回归
02-14 scikit-learn库之逻辑回归
02-15 Logistic回归(鸢尾花分类)
02-16 k近邻算法
02-17 kd树
02-18 scikit-learn库之k近邻算法
02-19 k近邻算法(鸢尾花分类)
02-20 kd树(鸢尾花分类)
02-21 决策树ID3算法
02-22 决策树C4.5算法
02-23 决策树CART算法
02-24 决策树总结
02-25 scikit-learn库之决策树
02-26 决策树(鸢尾花分类)
02-27 朴素贝叶斯
02-28 scikit-learn库之线朴素贝叶斯
02-29 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类)
02-30 线性可分支持向量机
02-31 线性支持向量机
02-32 线性支持向量9-机(鸢尾花分类)
02-33 非线性支持向量机
02-34 非线性支持向量机(鸢尾花分类)+自定义数据分类
02-35 scikit-learn库之支持向量机
02-36 支持向量回归
02-37 支持向量机总结
03部分 无监督学习
03-01 K-Means聚类算法
04部分 集成学习
04-01 集成学习基础
04-02 AdaBoost算法
04-03 scikit-learn库之AdaBoost算法
04-04 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)
04-05 提升树
04-06 梯度提升树
04-07 scikit-learn库之梯度提升树
04-08 梯度提升算法代码(鸢尾花分类)
04-09 XgBoost算法
04-10 Bagging和随机森林
04-11 随机森林代码(葡萄酒质量检测)
04-12 scikit-learn库之随机森林
05部分 特征工程
05-01 特征预处理
05-02 特征选择
05-03 主成分分析(PCA)
05-04 scikit-learn库之主成分分析
05-05 主成分分析代码(手写数字识别)
05-06 模型选择
06部分 深度学习
06-01 DeepLearning-图像识别
07部分 推荐系统
07-01 推荐系统常用度量指标
07-02 基于协同过滤的推荐算法
08部分 sklearn实战
08-00 课程习得
08-01 通过线性回归了解算法流程
08-02 机器学习算法原理
08-03 细分构建机器学习应用程序的流程-流程简介
08-04 细分构建机器学习应用程序的流程-数据收集
08-05 细分构建机器学习应用程序的流程-数据预处理
08-06 细分构建机器学习应用程序的流程-训练模型
08-07 细分构建机器学习应用程序的流程-测试模型
08-08 细分构建机器学习应用程序的流程-模型优化
09部分 tensorflow实战
09-01 Tensorflow1基本使用
09-02 Tensorflow2教程
附录A:优化算法
A-01 最小二乘法
A-02 梯度下降法
A-03 牛顿法和拟牛顿法
A-04 坐标轴下降法
A-05 前向选择法和前向梯度法
A-06 最小角回归法
A-07 前向分步算法
A-08 拉格朗日对偶性
附录B:数学
B-微积分-Sigmoid函数
B-微积分-sign(符号)函数
B-概率论-常见的概率分布模型
B-概率论-条件概率
B-概率论-极大似然估计
B-概率论-熵和信息增益
B-概率论-贝叶斯决策
B-线性代数-矩阵转置
B-线性代数-范数
B-线性代数-距离公式汇总
B-经济学-基尼指数
附录C:项目
C-01 手写数字识别
C-02 推荐系统
推荐阅读
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Python从入门到放弃(目录)
人工智能从入门到放弃(目录)
数据结构与算法-江西师范大学865(针对考研or面试)(目录)
十天快速入门Python(目录)
数据结构与算法-Python/C(目录)
Go从入门到放弃(目录)
TensorFlow2教程-旧(目录)
机器学习-项目杂记(目录)
Python能干啥-项目杂记(目录)
大数据分析和人工智能科普
人工智能(机器学习)学习之路推荐
推荐书单(网课)-人生/编程/Python/机器学习
曾Python培训讲师-Python开发无包装简历
内容来源于网络如有侵权请私信删除
文章来源:
博客园
原文链接:
https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html
标签:
Python
Python开发
Python语言
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