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课程介绍:
1 I: }$ k T( E: O4 d! u! u! d6 _+ g- {" z& |+ J2 W
本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析，用实例来说明具体的实现，学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候，可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识，以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识，需要学员自己去找更多的资料进行学习。4 r; l( z5 k+ n9 W) i
本课程主要讲述了两大类机器学习的方法：有监督学习和无监督学习，其中有监督学习里面，又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度，容易理解机器学习思路和实现的过程。
. g; u2 X$ Y U6 E. x3 e& p9 [: I
课程目录:
# B# s8 m: `3 m" l7 ~+ ?5 i+ n# r8 `+ Q3 E
第一章机器学习的任务和方法 z) t0 k$ A: V0 D& C
1.1、机器学习的任务和方法01
& }% T5 T2 G7 F# i1 f' N4 E0 J1.2、机器学习的任务和方法02
* o* Z( p. ?/ m; ]第二章Python语言基础3 L$ U4 ?; Y, a. Z! w$ t0 K
2.1、Python基础2-数据库访问01
% R G0 K, J1 Y. }/ a2.2、Python基础2-数据库访问025 x% O, v& e; w5 g! q
2.3、Python基础2-文件访问013 E7 k1 h9 ]/ A, U
2.4、Python基础2-文件访问021 X G- ~5 u0 x |/ ]1 h
2.5、Python基础2-第三方库
4 z, \- N, b: a J* i7 ?5 {( s2.6、Python基础2-网络编程012 g' ]2 ]9 o! i- x3 N+ v6 z
2.7、Python基础2-网络编程02
$ b, f! z& P3 k. ~1 J2 ?2.8、Python语言基础018 N [; @& I! s: U' T' }
2.9、Python语言基础02& ~$ H+ T1 W% [8 i8 G ?# g, v
2.10、Python语言基础03
5 P0 |8 y( K& J A6 J5 W2.11、Python语言基础04* T4 W/ A; o4 B1 i* B9 L: y: P
2.12、Python语言基础05
7 J! ?2 R# m9 L7 y# h$ V* w2.13、Python语言基础06
, `. i- W \2 i9 P第三章分类算法介绍
0 ^3 t8 _1 U) \8 A$ L5 M/ d, c3.1、分类算法7 j+ d6 Y* G$ C2 f3 p: ]+ F
第四章k-临近算法) Q. d% ~8 f3 e: D( {
4.1、k-临近算法01
/ M. T7 h8 O% U l4.2、k-临近算法02* J: w$ J* u# k2 ^" T( x: ]
4.3、k-临近算法03
: d2 }5 X% @1 t& D: N+ m4.4、k-临近算法04
: V$ O$ g5 c- p k* t+ _0 x3 D4.5、k-临近算法05
3 U3 g" o# b( ?/ ^$ ^# ~! A8 _$ t4.6、k-临近算法06
x" p3 X# r2 S$ r* m4.7、k-临近算法074 |" b+ L! X- E( f7 t
第五章决策树
% k w4 z7 B- p. e/ U6 g$ H5.1、决策树01
& d# {3 z+ T, q0 z' v) j% p5 z5.2、决策树02. O$ v& N' s+ c. p2 m$ ?
5.3、决策树03& f0 L# T; R/ [
5.4、决策树046 W5 Y v# B& C/ C7 I
5.5、决策树05
& U# ~/ e* i6 Z4 w" z2 m) ^第六章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯: O( l6 R; S; n5 H8 ~8 ?$ [
6.1、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯01: M" T5 N6 k7 V' x% |* K/ S
6.2、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯02 r7 c. H$ f' F e" ~ z
6.3、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯033 |/ `0 S) f3 m7 N, `8 y6 I- `; ]
6.4、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯04
' G6 x! z3 k4 n6.5、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯05
! d! K8 `2 ?& p$ _$ ~* K% w6.6、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯06
7 M& [) k3 m( X% v第七章Logistic回归& g8 V( a2 K; C4 I% I8 Q8 x! }
7.1、Logistic回归017 i* j( T. v+ w% a
7.2、Logistic回归02
; p9 ^+ @+ R+ a% P7.3、Logistic回归03
5 p: [0 a2 q) C# I7.4、Logistic回归04
" U- m( A @. Q7.5、Logistic回归05
- b" `8 v6 I! Y: O. K& G# {7.6、Logistic回归069 F5 W& N$ p/ z! H/ Y/ R
第八章支持向量机
x8 C8 J' I5 v8 S" b8.1、支持向量机01
; S) Y& ^( `/ K" s/ ?: s8.2、支持向量机02
* R8 P3 ?; M: J% J; Q% G2 H$ h8.3、支持向量机03
, O. |3 ^( z# J2 E8.4、支持向量机04
3 y6 b' e6 h* x4 ]- @, Z8.5、支持向量机05
, |4 Q; ~, l4 _+ S% @/ |8.6、支持向量机06
! d+ W. y- `1 y. D8 c' y6 r8.7、支持向量机07
0 c& Z5 f1 P& R( q( O8.8、支持向量机08& U0 ^& m4 G/ W* j" T
第九章利用AdaBoost元算法提高分类性能' r' o( }" \" E* j& l
9.1、利用AdaBoost元算法提高分类性能010 g4 Q* T$ h* c# S
9.2、利用AdaBoost元算法提高分类性能02' _/ E9 i6 E6 K u
9.3、利用AdaBoost元算法提高分类性能03% z) U: y$ a0 x2 s
9.4、利用AdaBoost元算法提高分类性能049 D- d8 [9 _( ^% l
9.5、利用AdaBoost元算法提高分类性能05
; [1 O- w* f! O& V1 V第十章利用回归预测数值型数据
9 k0 l7 `4 q P4 o, i0 e10.1、利用回归预测数值型数据01: d& ^4 {2 K0 J
10.2、利用回归预测数值型数据02
! y" a& [8 Q: ]/ Y# }10.3、利用回归预测数值型数据03
3 A5 t: T# C; K. Q) H10.4、利用回归预测数值型数据04) t/ W5 h7 v. p$ R" l$ ?0 T, C) |) B
10.5、利用回归预测数值型数据05* J$ Z( g$ C& z$ h7 n! s( l
第十一章树回归5 j2 Q6 Q2 X5 X7 Q/ e3 {% m' t
11.1、树回归01
+ E# s( I) R& B0 W! j) H11.2、树回归02: J4 W% a# J5 d. |7 k; A
11.3、树回归038 O# J' |( a6 M4 I+ u/ b
第十二章无监督学习
6 [0 b5 D# K8 @) S; x12.1、无监督学习 X' R' M5 _5 c& H7 C) a
第十三章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组0 [/ `; u; s' e8 c5 m
13.1、利用K-均值聚类算法对未标注数据分组01
8 T1 w+ K" q) c$ K5 x13.2、利用K-均值聚类算法对未标注数据分组02: c& @2 E$ N! ^% X1 }
第十四章使用Apriori算法进行关联分析0 E% M7 m2 j, P7 j
14.1、使用Apriori算法进行关联分析013 `. [% i# [4 T( |
14.2、使用Apriori算法进行关联分析02
, o9 M0 b9 q7 ?3 } H14.3、使用Apriori算法进行关联分析038 Z8 ]- X0 G; u4 ~
第十五章使用FP-growth算法来高效发现频分项集
/ x4 l( p6 {/ O* }15.1、使用FP-growth算法来高效发现频分项集01
2 \/ M+ \- P* t2 Z: z' c15.2、使用FP-growth算法来高效发现频分项集02, k9 d; z+ b3 Y8 @4 E
15.3、使用FP-growth算法来高效发现频分项集036 m1 O j* i! t" A. P
第十六章利用PCA来简化数据
3 _( D9 L6 K8 ?' s5 p' |16.1、利用PCA来简化数据01
1 j) \5 Z; z- V16.2、利用PCA来简化数据02
6 r. \% @* i; J/ l第十七章利用SVD简化数据7 @5 K( c- t( f( D4 ^/ D* \) E1 {* Q
17.1、利用SVD简化数据01
& p% |$ \$ A T( `4 K" e17.2、利用SVD简化数据02' T) R7 }3 R l" M) z
17.3、利用SVD简化数据03
& s6 {6 u0 W$ v" n8 R7 j$ n第十八章大数据与MapReduce/ j7 j3 ~: ^5 B3 G
18.1、大数据与MapReduce
9 C/ a3 @7 J( o% r }1 S第十九章学习总结
: J7 w" D% F% H; z) ~19.1、学习总结
+ N& g$ S3 t& ^, O5 \9 T0 d
- l+ Q4 x! F- {# y3 U. I4 I) Q
% d t9 s" o0 L0 ?) ?
5 f9 ~, e: O. q c' B$ o9 |3 n6 z' ?8 h6 T* B2 ~
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& e5 Y+ s( D, Z% Q/ |6 |3 Z7 J; a* k2 f. G9 `8 P
b; `: J4 G0 \# N& N/ G
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发表于 2022-6-24 18:15:02
