机器学习100天:目录

《机器学习100天》!理论+python!实战真正的从零开始机器学习,循序渐进,适合初学者快速入门和进阶!

思维导图:

机器学习100天:目录_第1张图片

第0章:准备工作

  • 001 开发环境搭建

第1章:数据预处理

  • 002 导入数据集

  • 003 处理缺失值

  • 004 类别特征编码

  • 005 划分训练集/测试集

  • 006 标准化

第2章:线性回归

  • 007 简单线性回归-理论

  • 008 简单线性回归-房价预测

  • 009 多项式回归-理论

  • 010 多项式回归-Python实战

第3章:回归模型评估指标

  • 011 回归模型评估指标

  • 012 回归模型评估指标-Python实战

第4章:梯度下降算法

  • 013 梯度下降算法-理论

  • 014 梯度下降算法求解线性回归

第5章:逻辑回归

  • 015 逻辑回归-基本原理

  • 016 逻辑回归-损失函数

  • 017 逻辑回归-梯度下降算法

  • 018 逻辑回归-Python实战

第6章:分类模型评估指标

  • 019 分类模型评估指标-混淆矩阵

  • 020 分类模型评估指标-PR曲线

  • 021 分类模型评估指标-ROC曲线和AUC

  • 022 分类模型评估指标-Python实现

第7章:过拟合问题

  • 023 欠拟合与过拟合

  • 024 L1/L2正则化

  • 025 线性回归中的正则化

第8章:K近邻算法

  • 026 K近邻分类算法-理论

  • 027 Python中的函数和类

  • 028 K近邻分类算法-Python实现

  • 029 K折交叉验证

  • 030 K近邻分类算法-K值的选择

  • 031 K近邻回归算法

  • 032 KD树的构造与搜索

  • 033 KD树的Python实现

第9章:贝叶斯算法

  • 034 先验概率、条件概率

  • 035 贝叶斯公式

  • 036 朴素贝叶斯

  • 037 朴素贝叶斯-挑个好西瓜

  • 038 朴素贝叶斯-处理离散数据

  • 039 朴素贝叶斯-处理连续数据

第10章:支持向量机(SVM)

  • 040 线性支持向量机-公式推导

  • 041 对偶支持向量机-公式推导

  • 042 线性支持向量机的Python实现

  • 043 核支持向量机

  • 044 核支持向量机的Python实现

  • 045 软间隔SVM

  • 046 软间隔SVM的Python实现

  • 047 支持向量回归SVR

  • 048 支持向量回归的Python实现

第11章:决策树

  • 049 决策树-基于ID3算法

  • 050 决策树-基于ID3算法的Python实现

  • 051 决策树-基于C4.5算法

  • 052 决策树-基于C4.5算法的Python实现

  • 053 决策树-基于CART算法

  • 054 决策树-基于CART树剪枝

  • 055 决策树-基于CART算法处理分类问题

  • 056 决策树-基于CART算法处理回归问题

第12章:集成模型

  • 057 Bagging

  • 058 随机森林算法-基本原理

  • 059 随机森林算法的Python实现

  • 060 Boosting

  • 061 AdaBoost-基本原理

  • 062 AdaBoost的Python实现

  • 063 GBDT-基本原理

  • 064 GBDT的Python实现

  • 065 XGBoost-基本原理

  • 066 XGBoost的Python实现

  • 067 LightGBM-基本原理

  • 068 LightGBM的Python实现

  • 069 CatBoost-基本原理

  • 070 CatBoost的Python实现

第15章:K-Means聚类算法

  • 071 K-Means聚类算法-基本原理

  • 072 K-Means聚类算法的Python实现

第16章:主成分分析PCA

  • 073 主成分分析PCA基本原理

  • 074 主成分分析PCA的Python实现

第17章:奇异值分解SVD

  • 075 奇异值分解SVD基本原理

  • 076 奇异值分解SVD的Python实现

第17章:神经网络基础

  • 077 深度学习概述

  • 078 感知机

  • 079 多层感知机

  • 080 Jupyter Notebook快速入门

第18章:浅层神经网络

  • 081 基本结构

  • 082 前向传播

  • 083 激活函数

  • 084 反向传播

  • 085 更新参数

  • 086 参数初始化

  • 087 神经网络的Python实现

第19章:深层神经网络

  • 088 神经网络为什么要深

  • 089 符号标记

  • 090 前向传播与反向传播

  • 091 多分类函数Softmax

  • 092 深层神经网络的Python实现

第20章:优化神经网络

  • 093 正则化

  • 094 梯度优化

  • 095 梯度消失/梯度爆炸

  • 096 批归一化(Batch Normalization)

  • 097 超参数调试

  • 098 训练/验证/测试集

  • 099 错误分析

第21章:完结

  • 100 总结

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