机器学习视频教程下载

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课程内容:

第1周机器学习概论

第2周线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测

第3周岭回归,Lasso,变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧

第4周降维技术。案例:业绩综合指标设计

第5周线性分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘,案例:智能判断垃圾短信,通过文本挖掘给用户加标签,评论自动分析,用户流失预警

第6周决策树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。案例:运营商用户分析

第7周支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角?

第8周人工神经网络,单层感知器,线性神经网络,BP神经网络,基于梯度下降的学习算法,图像压缩和银行用户信用评估

第9周通用逼近器径向基函数神经网络,在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例:字符识别,人脸识别

第10周概率神经网络和信念贝叶斯分类器

第11周聚类,孤立点判别。案例:推荐系统,自动品酒器,作弊识别,社会系统团体识别

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