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小象学院机器学习视频教程
本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。
第1 章 ： 机器学习应用实验手册" f- T- L# V8 }$ m( L
课时1：机器学习应用实验手册7 b4 m. M$ a! x- @5 i
第2 章 ： 第一周课件和录播视频
课时2：1.数学分析与概率论2 U6 O, R( i4 T: Q: q1 o
课时3：1.数学分析与概率论（视频）
课时4：2.数理统计与参数估计
课时5：2.数理统计与参数估计（视频）0 K" v. H2 {' x; b" a1 N, G
第3 章 ： 第二周课件和录播视频+ `# @) N3 D# T& p1 d) _, W; g
课时6：3.矩阵和线性代数
课时7：3.矩阵和线性代数（视频）
课时8：4.凸优化: S( Q/ v8 D1 R& G' X. K
课时9：凸优化(视频)
课时10：5.Python库- f4 V6 u4 i6 m- o5 @
课时11： 5.Python库（视频）6 o! k; Z2 L% @/ F2 j1 l
第4 章 ： 第三周课件和录播视频3 {: E3 {3 s/ X/ B5 A& ^) Q
课时12：6.Python库II
课时13：6.Python库II （视频）8 j. \ W, ~. Z; q2 a
课时14：7.回归
课时15：7.回归 （视频）- ~' x+ c9 t# ~6 l2 F1 i( {
课时16：8.回归实践+ z0 K* E. {* |2 ]# \
课时17：8.回归实践（视频）& ~. Q1 h' ~! L* ]4 m" S
第5 章 ： 第四周课件和录播视频
课时18：9.决策树和随机森林
课时19：9.决策树和随机森林（视频）
课时20：10.决策树和随机森林实践, l4 N0 y/ Q7 H
课时21：10.决策树和随机森林实践（视频）( c2 l1 K% W. g- M/ k
课时22：11.提升) n7 h9 ~4 c' \1 _" a! i
课时23：提升(视频)# m+ f9 `% S1 k6 O/ L- H5 k
第6 章 ： 第五周课件和录播视频
课时24：12.XGBoost实践4 o# K2 Y8 i% V
课时25：12.XGBoost实践（视频）
课时26：13.SVM6 I$ v" D. K4 O+ c
课时27：13.SVM（视频）
课时28：14.SVM实践& M+ n; Q+ f$ i# `% N$ G) n5 y7 T- B
课时29：14.SVM实践（视频）( L( v# V( G" f7 j& p3 L
第7 章 ： 第六周课件和录播视频6 _; T" l: P. U) K- j$ m3 S" q
课时30：15.聚类6 h& R: U# N9 u. B
课时31：15. 聚类（视频）
课时32：16.聚类实践0 M4 W1 U6 O- H- z
课时33：16. 聚类实践（视频）
课时34：17.EM算法6 ]- f- ^# g3 _" i
课时35：17. EM算法（视频）
第8 章 ： 第七周课件和录播视频! O, u" ]* y" W p, j: }. l
课时36：18.EM算法实践1 y J! b- r( J2 X4 l T/ q; e0 ?
课时37：18. EM算法实践（视频）
课时38：19.贝叶斯网络
课时39：19. 贝叶斯网络（视频）
课时40：20.朴素贝叶斯实践
课时41：20.朴素贝叶斯实践（视频）6 ~* H9 L+ w4 B3 r6 ^! m# l% T* _
第9 章 ： 第八周课件和录播视频
课时42：21.主题模型+ `( W2 h5 j9 Y4 P9 i- Z
课时43：视频-21.主题模型
课时44：22.主题模型实践8 s; J5 K, N1 @: S# g2 c
课时45：22.主题模型实践（视频）& k2 x) ]3 {" | c }5 n. @' k j
课时46：23.HMM0 @3 j; o- W/ O3 x4 P# g* {( G, M8 x
课时47：23. HMM（视频）
课时48：24.HMM实践
课时49：24. HMM实践（视频）
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发表于 2018-4-1 09:39:01
变色卡
发表于 2018-4-1 09:59:10