课程介绍

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课程大纲

01
机器学习介绍

【录播】机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系(22分钟)

【录播】分类、回归和聚类的理论(15分钟)

【录播】机器学习的流程 数据预处理(22分钟)

【录播】案例：通过广告投放预测产品销量(24分钟)
02
K-NN 最近邻

【录播】KNN介绍(31分钟)

【录播】欧式距离以及KNN实现(24分钟)

【录播】KNN的决策边界(20分钟)

【录播】通过交叉验证选择K(10分钟)

【录播】特征缩放(8分钟)

【录播】二手车估价案例(17分钟)

【录播】KNN的延伸内容（Optional）(20分钟)
03
线性回归与逻辑回归

【录播】线性回归1(25分钟)

【录播】线性回归2(32分钟)

【录播】逻辑回归1(22分钟)

【录播】逻辑回归2(31分钟)

【录播】QA(23分钟)
04
朴素贝叶斯

【录播】朴素贝叶斯的核心思想(8分钟)

【录播】垃圾邮件分类-01(17分钟)

【录播】垃圾邮件分类-02(33分钟)

【录播】手推一个完整的例子(34分钟)

【录播】文本表示-01(21分钟)

【录播】文本表示-02(18分钟)

【录播】Extensions(13分钟)
05
SVM支持向量机

【录播】SVM-01(44分钟)

【录播】SVM-02(18分钟)

【录播】SVM-03(29分钟)

【录播】SVM-04(37分钟)
06
决策树与随机森林

【录播】决策树01(29分钟)

【录播】决策树02(34分钟)

【录播】随机森林01(41分钟)

【录播】随机森林02(31分钟)

【录播】随机森林03(21分钟)
07
K-means

【录播】聚类分析(14分钟)

【录播】kmeans算法(18分钟)

【录播】kmeans算法过程及特性(15分钟)

【录播】kmeans的实现(19分钟)

【录播】kmeans案例(27分钟)

【录播】kmeans的目标函数(24分钟)

【录播】K值如何选择(13分钟)

【录播】其他聚类算法及问答(21分钟)
08
矩阵分解

【录播】Recommender(40分钟)

【录播】矩阵分解推荐系统.代码演示.1(4分钟)

【录播】矩阵分解推荐系统.代码演示.2(43分钟)
09
Boosting

【录播】XGBoost(32分钟)

【录播】训练模型(30分钟)

【录播】使用泰勒级数近似目标函数(37分钟)

【录播】新的目标函数(35分钟)

【录播】寻找最好的Split(28分钟)
10
主题模型

【录播】主题模型(36分钟)

【录播】MLEvsMAPvsBayesian(33分钟)

【录播】从生成的角度来看LDA(28分钟)

【录播】计算模型的参数(41分钟)