从零开始学习机器学习视频教程-陆永剑-专题视频课程

从零开始学习机器学习视频教程—1322人已学习
课程介绍    

    零基础入门机器学习视频培训课程概况：机器学习数学基础、Python基础、机器学习算法（线性回归、逻辑回归、聚类算法、EM算法），机器学习项目实战（Kmeans篮球数据分析、贝叶斯算法训练）、推荐算法、项目实战。
课程收益
    从零开始快速入门和深入机器学习的全部知识
    系统全面的了解机器学习的内容
    数学基础、Python基础、机器学习算法、推荐算法、项目实战
讲师介绍
    陆永剑 更多讲师课程
    曾就职国内大型的上市软件公司并担任技术骨干及项目经理职务，机器学习、深度学习培训讲师。精通机器学习、深度学习领域等多方面技术。喜欢研究机器学习方向和深度学习的各种开源技术和算法。用简约的方式去讲授晦涩难懂的知识。同时关注学员们在学习中遇到的问题，不断改进授课方式。目标是让学员们更快更简单的入门。
课程大纲
  第1章:概述
    1. 课程概述(必看)  1:44
  第2章:数学基础
    1. 矩阵及矩阵的基本表示  9:01
    2. 矩阵基本运算  9:16
    3. 几种特殊矩阵  18:58
    4. 向量及向量的基本运算  4:40
    5. 矩阵特征值特征向量的计算  17:38
    6. 奇异值分解  16:57
    7. 贝叶斯公式  14:03
    8. 几种特殊矩阵(旧)  18:58
  第3章:Python基础
    1. Python怎么学？  6:22
    2. Anaconda正确的使用姿势  11:30
    3. notebook基本使用  6:10
    4. python输入输出  4:44
    5. python数据类型  14:29
    6. python条件判断  4:08
    7. python循环结构  13:06
    8. python-dict  4:53
    9. python-set  2:45
    10. python内置函数  3:56
    11. python自定义函数  6:39
    12. python切片  3:55
    13. python第三方模块导入  4:47
    14. numpy之矩阵的创建  11:55
    15. numpy之读取文件内容  9:29
    16. numpy之数据处理  8:04
    17. numpy之与和或的用法  3:55
    18. numpy之矩阵的属性  9:43
    19. numpy之矩阵加减乘操作  12:07
    20. numpy之矩阵其他操作(新)  12:41
    21. numpy之特征值分解(新)  3:28
    22. pandas之pandas的用处  2:37
    23. pandas之读取文件  7:21
    24. pandas之数据属性  5:42
    25. pandas之数据基本操作  6:29
    26. pandas之空值及分组处理  6:54
    27. Matplot之基本框绘制  6:11
    28. matplot之折线图优化  5:39
    29. matplot之区域画多图  3:56
    30. matplot之其他操作  4:43
  第4章:算法
    1. 线性回归数学推导-矩阵转换  11:35
    2. 线性回归数学推导-误差项分析  7:59
    3. 线性回归数学推导-极大似然估计  6:03
    4. 线性回归数学推导-最小二乘  6:06
    5. 梯度下降前提及步骤(新)  10:26
    6. 梯度下降求解步骤  7:32
    7. 逻辑回归-Sigmoid函数  3:59
    8. 逻辑回归  5:04
    9. 聚类算法  2:44
    10. 聚类算法之kmeans  10:38
    11. 聚类算法之kmeans可视化演示(新)  10:59
    12. (废弃)聚类算法之kmeans可视化演示  4:01
    13. 聚类算法之DBSCAN讲解  10:41
    14. 聚类算法之DBSCAN可视化演示  8:34
    15. 决策树算法概述  6:36
    16. 决策树算法熵值计算  14:58
    17. 决策树三种节点顺序衡量标准  6:55
    18. 决策树剪枝策略  8:25
    19. 集成算法之Bagging  9:54
    20. 集成算法之Boosting  8:45
    21. EM算法思想  9:46
    22. EM算法之Jensen不等式  11:25
    23. EM算法数学推导  14:40
    24. 老师正在拼命录制中......  0:08
  第5章:项目实战
    1. Kmeans数据准备  6:07
    2. Kmeans篮球数据分类  7:23
    3. 贝叶斯数据准备  6:22
    4. 贝叶斯分类的思路整理  6:00
    5. 贝叶斯算法训练  13:23
    6. 老师正在拼命录制中......  0:08
  第6章:同学们的新需求
    1. 结束语  0:41
    2. 老师正在拼命录制中......  0:08
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最后

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