课程介绍

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课程介绍
在人工智能领域中，机器学习是核心，那么机器学习中的几种常用的算法是必须掌握的

课程详情
线性回归算法
分类算法，逻辑回归
正则化模型调试
决策树系列算法
聚类算法

大数据高级工程师课程体系
经受3年的市场检验
内容持续更新
系统学习大数据技术

为什么学习大数据技术？
随着社会的发展，各行各业能收集到的数据越来越多，需要处理数据量也是越来越大，因此，各行各业与大数据技术的结合势在必行！
人们都知道云计算、人工智能、区块链是未来的趋势但是你知道它们三者的基础还是大数据技术吗？

课程大纲

01
机器学习介绍

【录播】什么是机器学习(14分钟)

【录播】监督学习(16分钟)

【录播】非监督学习(7分钟)
02
一元线性回归算法

【录播】模型表达(14分钟)

【录播】代价函数(cost function)(15分钟)

【录播】损失函数(4分钟)

【录播】代价函数感官认识一(17分钟)

【录播】代价函数感官认识二(13分钟)

【录播】梯度下降算法(14分钟)

【录播】梯度下降算法直观感受(14分钟)

【录播】梯度下降算法求解线性回归模型(13分钟)
03
多元线性回归

【录播】模型表达(13分钟)

【录播】梯度下降算法求解多元线性回归(12分钟)

【录播】特征缩放(15分钟)

【录播】学习率的选择(15分钟)

【录播】多项式回归(12分钟)

【录播】标准方程求解线性回归(23分钟)

【录播】随机梯度下降(17分钟)

【录播】小批量梯度下降(7分钟)
04
逻辑回归

【录播】分类概述(15分钟)

【录播】假设函数的表达式(13分钟)

【录播】决策边界(12分钟)

【录播】代价函数(19分钟)

【录播】求解代价函数(10分钟)

【录播】其他求解代价函数的算法(4分钟)

【录播】多分类(9分钟)
05
正则化

【录播】过拟合问题(18分钟)

【录播】带有正则化的代价函数(20分钟)

【录播】线性回归的正则化(12分钟)

【录播】逻辑回归的正则化(5分钟)
06
模型调试

【录播】模型调试简介(11分钟)

【录播】模型评估(14分钟)

【录播】模型选择(19分钟)

【录播】偏差与方差(11分钟)

【录播】正则化和偏差方差问题(9分钟)

【录播】学习曲线(13分钟)

【录播】高偏差和高方差问题的解决手段(5分钟)
07
SVM

【录播】优化目标(23分钟)

【录播】大间距分类器(14分钟)

【录播】大间距分类器的数学原理(20分钟)

【录播】高斯核函数(23分钟)

【录播】带有核函数的SVM(14分钟)

【录播】SVM对比逻辑回归(10分钟)
08
决策树

【录播】决策树感官认识(7分钟)

【录播】构建决策树的过程(11分钟)

【录播】信息熵(9分钟)

【录播】信息增益(20分钟)

【录播】信息增益率(14分钟)

【录播】基尼指数(8分钟)

【录播】剪枝处理(17分钟)

【录播】决策树处理连续值(7分钟)
09
提升树和随机森林

【录播】回归树(26分钟)

【录播】提升树(16分钟)

【录播】提升树实例(13分钟)

【录播】梯度提升决策树(5分钟)

【录播】随机森林(10分钟)
10
K-Means算法

【录播】聚类介绍(6分钟)

【录播】K-Means算法(19分钟)

【录播】K-Means算法优化目标函数(8分钟)

【录播】随机初始化聚类中心点(8分钟)

【录播】选择K值(6分钟)
11
PCA降维算法

【录播】数据压缩(10分钟)

【录播】数据可视化(6分钟)

【录播】PCA概述(13分钟)

【录播】PCA算法求解(11分钟)

【录播】降维数据近似恢复(4分钟)

【录播】选择主成分个数k值(9分钟)

【录播】PCA的应用建议(8分钟)