订阅后：请点击此处观看视频课程
****-机器学习（六大经典模型）精讲+实战-机器学习
学习有效期：永久观看
学习时长：1039分钟
学习计划：18天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：张涛
高校教师 / 培训机构讲师
讲师介绍：资深网络爬虫、机器学习专家，《从零开始学Scrapy网络爬虫》一书作者，目前在高等院校担任人工智能授课工作，具有丰富的实践授课经验。
☛点击立即跟老师学习☚
「你将学到什么？」
很多人认为机器学习难学，主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导，从而忽略了公式的本质。
本课程通过对课件的精心编排，课程内容的不断打磨，重磅推出机器学习6大经典模型算法，对晦涩难懂的数学公式，
通过图形展示其特点和本质，快速掌握机器学习模型的核心理论，将重点回归到机器学习算法本身。
本课程选取了机器学习经典的6大模型：
线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)以及集成学习，
再也不用东拼西凑，一门课程真正掌握机器学习核心技术。它们是人工智能必经之路，机器学习必学技术，企业面试必备技能。
「课程学习目录」
| 第1章：机器学习概述 |
| 1.机器学习概述 |
| 2.10分钟了解机器学习六大模型 |
| 第2章：线性回归模型 |
| 1.线性回归原理 |
| 2.正规方程 |
| 3.数据预处理 |
| 4.矩阵的乘法 |
| 5.使用正规方程实现线性回归功能 |
| 6.使用sklearn实现线性回归功能 |
| 7.模型的持久化 |
| 8.梯度下降算法原理1 |
| 9.梯度下降算法原理2 |
| 10.梯度下降的特征缩放 |
| 11.批量梯度下降实现线性回归(1) |
| 12.批量梯度下降实现线性回归(2) |
| 13.模型的准确性评价指标 |
| 14.随机梯度下降算法 |
| 15.小批量梯度下降算法 |
| 16.多项式回归 |
| 17.过拟合和欠拟合 |
| 18.岭回归实现梯度下降算法 |
| 19.岭回归实现正规方程 |
| 第3章：逻辑回归模型 |
| 1.逻辑回归概述 |
| 2.逻辑回归原理详解 |
| 3.梯度下降算法实现逻辑回归 |
| 4.优化逻辑回归模型准确率 |
| 5.分类问题的准确性评价指标 |
| 6.模型评价指标的实现 |
| 7.加入正则化项的逻辑回归 |
| 8.sklearn实现逻辑回归 |
| 9.多分类问题 |
| 10.项目案例-鸢尾花多分类问题 |
| 第4章：决策树模型 |
| 1.决策树概述 |
| 2.信息熵的计算 |
| 3.信息增益的计算 |
| 4.ID3算法 |
| 5.sklearn实现ID3决策树功能 |
| 6.ID3算法实现的评价指标 |
| 7.等宽法实现连续数据的离散化 |
| 8.连续型数据的离散化处理 |
| 9.二分法处理连续型数据 |
| 10.C4.5算法 |
| 11.CART分类回归树原理 |
| 12.连续型数据和多分类离散型数据的处理 |
| 第5章：贝叶斯分类器 |
| 1.贝叶斯分类器概述 |
| 2.一个特征的贝叶斯公式 |
| 3.多个特征的贝叶斯公式 |
| 4.连续值处理 |
| 5.连续值处理的案例 |
| 6.项目案例:sklearn实现贝叶斯分类器1 |
| 7.项目案例:sklearn实现贝叶斯分类器2 |
| 8.Python代码实现贝叶斯分类器1 |
| 9.Python代码实现贝叶斯分类器2 |
| 第6章：支持向量机（SVM） |
| 1.支持向量机概述 |
| 2.最大化正负超平面 |
| 3.SVM求极值的推导方法 |
| 4.拉格朗日乘子法 |
| 5.拉格朗日对偶问题 |
| 6.拉格朗日对偶问题求解w和b |
| 7.SMO算法原理 |
| 8.软间隔和正则化 |
| 9.项目案例：乳腺癌预测（1） |
| 10.项目案例：乳腺癌预测（2） |
| 11.核函数和核方法 |
| 12.项目案例：加入核函数的乳腺癌预测 |
| 13.支持向量回归SVR原理介绍 |
| 14.项目案例：SVR实现空气质量预测 |
| 第7章：集成学习 |
| 1.集成学习概述 |
| 2.AdaBoost算法 |
| 3.AdaBoost损失函数 |
| 4.AdaBoost算法举例 |
| 5.Boosting和Adaboost总结 |
| 6.项目案例：AdaBoost实现乳腺癌预测1 |
| 7.项目案例：AdaBoost实现乳腺癌预测2 |
| 8.项目案例：AdaBoost实现乳腺癌预测3 |
| 9.随机森林算法 |
| 10.Bagging和Boosting比较 |
| 11.项目案例：随机森林实现银行营销活动 |
| 12.项目案例：随机森立实现银行营销活动2 |
| 13.集成学习的组合策略 |
| 第8章：Kaggle机器学习竞赛项目实战 |
| 第9章：阿里天池机器学习竞赛项目实战 |
「7项超值权益，保障学习质量」
- 大咖讲解
技术专家系统讲解传授思路与实战。
- 答疑服务
专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍。
- 课程资料+课件
超实用资料，覆盖核心知识，关键技能，方便练习巩固。
- 常用实战
企业常见实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。
- 大牛技术大会视频
2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。
- APP+PC随时随地学习
满足不同场景学习需求，不受空间、地域限制。
- 内推机会
CSDN联合大厂博客专家，为优秀学员推荐具有竞争力的工作机会 。
☛点击立即跟老师学习☚
「什么样的技术人适合学习？」
- 想进入技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
- 掌握技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
- 想进入大厂，但是技术不够丰富，没有竞争力的你
「悉心打造精品好课，18天学到大牛3年项目经验」
【完善的技术体系】
技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握
掌握机器学习知识，扎实编码能力
【清晰的课程脉络】
浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。
【仿佛在大厂实习般的课程设计】
课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。
☛点击立即跟老师学习☚
「你可以收获什么？」
全面掌握机器学习6大经典模型理论和实践
全面掌握机器学习项目全流程
学完即可参加kaggle和阿里天池各种AI竞赛