视频教程-人工智能-机器学习实战视频课程-机器学习

人工智能-机器学习实战视频课程

东北大学计算机专业硕士研究生，欧瑞科技创始人&CEO，曾任国内著名软件公司项目经理，畅销书作者，企业IT内训讲师，CSDN学院专家讲师，制作视频课程超过1000小时。拥有超过15年的企业内训经验和开发经验。目前主要从事Python、人工智能、大数据、区块链、JavaScript、Java、C++等技术的研究和开发，现在正在带领团队开发支持区块链的跨平台开发系统。曾出版超过30多本IT畅销书，主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《第一行代码：以太坊》等。授课风趣幽默，讲解条理清晰、通俗易懂，对知识有自己独到见解。能举一反三，发散学生的思维，指引学生发掘适合自己的学习方法。

李宁

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视频教程-人工智能-机器学习实战视频课程-机器学习

学习有效期：永久观看

学习时长：995分钟

学习计划：17天

难度：高

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：李宁

技术总监/研发总监

讲师介绍：东北大学计算机专业硕士研究生，欧瑞科技创始人&CEO，曾任国内著名软件公司项目经理，畅销书作者，企业IT内训讲师，CSDN学院专家讲师，制作视频课程超过1000小时。拥有超过15年的企业内训经验和开发经验。目前主要从事Python、人工智能、大数据、区块链、JavaScript、Java、C++等技术的研究和开发，现在正在带领团队开发支持区块链的跨平台开发系统。曾出版超过30多本IT畅销书，主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《第一行代码：以太坊》等。授课风趣幽默，讲解条理清晰、通俗易懂，对知识有自己独到见解。能举一反三，发散学生的思维，指引学生发掘适合自己的学习方法。

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「你将学到什么？」

本课程使用Python3讲解，同时适应于Windows、Mac OS X和Linux。本课程是《机器学习系列课程》中的重要部分。这套视频课程包括但不限于Python基础、常用机器学习框架（如scikit-learn、tensorflow、pytorch、caffe、keras等），机器学习核心算法、大量的实战案例、机器学习的数学基础，机器学习在自然语言处理中的应用、机器学习在推荐系统中的应用。

 

「课程学习目录」

第1章：对机器学习的正确认识

1.人工智能、机器学习和深度学习的关系

2.机器学习需要哪些工具

3.Jupyter Notebook简介与安装

4.使用Jupyter Notebook

5.远程访问Jupyter Notebook

第2章：项目实战：预测人们的幸福指数

1.项目简介

2.训练线性模型，并预测幸福指数

3.机器学习的主要挑战

第3章：项目实战：预测房价

1.准备实验数据

2.查看和可视化数据集

3.准备训练集和测试集

4.用更完美的方式产生训练集和测试集

5.用sklearn API拆分训练集和测试集

6.分层抽样

7.通过可视化地理数据寻找模式

8.用两种方法检测属性之间的相关度

9.为房屋数据集添加新属性，并计算与房屋均价的相关度

10.清理数据：用转换器填补缺失值

11.将文本类型属性转换为数值

12.自定义转换器

13.自定义转换器

14.选择、训练模型以及预测房价

15.评估模型的性能

16.用交叉验证评估和选择模型

第4章：项目实战：数字图像分类

1.项目简介

2.使用sklearn内置的图像数据

3.使用fetch_mldata函数获取MNIST图像数据集

4.直接读取mat格式的MNIST图像数据集

5.将多张图像文件合成一个图像

6.对数字图像进行二元分类

7.使用K-fold交叉验证法评估分类器模型的性能

8.使用混淆矩阵评估分类器模型的性能

9.用精度、召回率和F1分数评估分类模型

10.调整阈值得到不同的精度和召回率

11.ROC曲线与模型评估

12.比较随机森林分类器和梯度下降分类器的ROC曲线

13.多类别分类器

14.通过对特征值进行转换提高分类效果

15.通过分析错误类型改进分类模型

16.多标签分类

17.去除图像噪声

第5章：k-邻近算法

1.实现原理

2.用k-邻近算法进行分类

3.用k-邻近算法进行预测

4.绘制拟合曲线

第6章：项目实战：用k邻近算法预测糖尿病

1.准备训练数据和测试数据

2.比较和选择分类模型

3.训练模型与预测糖尿病

4.绘制学习曲线

5.选择相关特征与数据可视化

第7章：线性回归算法

1.线性回归都讲了什么

2.线性回归模型概述

3.使用标准方程进行线性回归拟合

4.梯度下降算法原理

5.批量梯度下降

6.比较不同学习率的迭代效果

7.随机梯度下降

8.下批量梯度下降

9.比较4种梯度下降算法

10.用线性模型拟合非线性数据

第8章：支持向量机（SVM）

1.线性SVM分类

2.添加特征使数据集线性可分离

3.使用多项式特征的线性SVM分类器

4.基于多项式核的SVM分类器

5.高斯RBF的相似特征

6.基于高斯RBF核函数的SVM分类器

7.SVM线性回归

8.SVM非线性回归

 

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「你可以收获什么？」

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