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Saber_Black 幽灵萝莉LV18

 楼主| 发表于 2019-3-19 10:58 PM | 显示全部楼层 |阅读模式
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(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫); _' q) ]  w' s* u. a唐宇迪,同济大学计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,人工智能与数据科学领域培训专家,上海人工智能协会核心主干。参与多个国家级计算机视觉与数据挖掘项目,主要研究面部识别与特征构造,异常识别等领域。多年数据领域培训经验,具有丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,主编《Python机器学习》系列图书,即将作为课程辅助教材出版。(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)

(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)3 p8 I: D4 {" F2 z5 @- P) x) C唐宇迪老师的代码课程生动形象,风格通俗易懂。 如:用python代码实现线性回归、机器学习代码实战……而唐宇迪老师在CSDN学院的课程均提供代码下载,大家在学习的过程中,可以同步下载老师的课件资料,提升学习效率(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
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【4】【Python3入门机器学习经典算法与应用10G教程】慕课网,价值499


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Python3入门机器学习经典算法与应用10G教程分享,机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。课程的代码主要基于Python3的scikit-learn框架,特为机器学习初学者量身打造,使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力。(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)

(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)6 q1 H2 x# j) x) D) P; c1 Z* Bpython3入门课程目录(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)

(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)8 N! Q8 R' k8 ^! h8 F0 Z第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
欢迎大家来到《Python3玩转机器学习》的课堂。在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机器学习的世界。本门课程对机器学习领域的学习,绝不不仅仅只是对算法的学习,还包括诸如算法的评价,方法的选择,模型的优化,参数的调整,数据的整理,等等一系列工作。准备好了吗?现在开始我们的机器学习之旅!…
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)) j' p5 V" t. s% l8 e1-1 什么是机器学习
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)% _/ l  x' M0 F4 e' }" Q4 `1-2 课程涵盖的内容和理念(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
1-3 课程所使用的主要技术栈
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(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)! L/ j4 j# p0 H7 p; B第2章 机器学习基础
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)* ^3 S) e9 T* a1 I" ]机器学习到底是什么鬼?这一章将带领大家深入理解机器学习的世界,让大家去熟悉那些看似陌生的专业术语。监督学习,非监督学习,半监督学习,增强学习,批量学习,在线学习,参数学习,非参数学习。看完这一章,这些概念你就统统了解啦。不仅如此,本章还包含相当深刻地和机器学习相关的哲学探讨,让你深入思索有关机器学习…
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)0 [4 B5 N  `' z: x" g) Y2-1 机器学习世界的数据(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
2-2 机器学习的主要任务
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)- _8 C0 A9 L# h4 U3 e2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)8 ~# q: @' w) m/ h; I2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
2-5 和机器学习相关的“哲学”思考
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)1 A' d# _3 R' p$ f4 b$ l' H2-6 课程使用环境搭建(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)

(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)& H0 a9 I  c  ~5 U* O第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
工欲善其事,必先利其器。在本章,我们将学习和机器学习相关的基础工具的使用:Jupyter Notebook, numpy和matplotlib。大多数教程在讲解机器学习的时候,大量使用这些工具,却不对这些工具进行系统讲解。我特意添加了这个章节,让同学们在后续编写机器学习算法的过程中,更加得心应手!…(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
3-1 Jupyter Notebook基础
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)3 a) L6 t9 t  P3-2 Jupyter Notebook中的魔法命令
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)2 [1 t5 @) B0 K9 a! P* R* `  z3-3 Numpy数据基础(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
3-4 创建Numpy数组(和矩阵)(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)4 b: F# X0 ]2 @" ~( B  m3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)' U9 g, t5 z6 C) S3-7 Numpy中的矩阵运算
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)4 h3 M; D+ R4 N+ H1 c3-8 Numpy中的聚合运算(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
3-9 Numpy中的arg运算
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)* {! a, d7 Q) k6 B0 ^" i# U. H3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)9 B5 {* c& I8 ^; {: v" h3 ^3-11 Matplotlib数据可视化基础
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)) m  w2 q" U% v1 r! q4 L9 d( L8 t3-12 数据加载和简单的数据探索(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)

(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)% k+ ^( p- i" y2 `2 T# k第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
k近邻算法本身是一个思想非常简单的算法,但是这个简单算法背后,也蕴含着丰富的内容。在这一章,我们将详细介绍k近邻算法的原理,进而对训练数据集,测试数据集,分类准确度,超参数,数据归一化,样本距离等基础概念进行详细的探讨。我们将详细了解scikit-learn框架中对算法的封装,并实现我们自己的算法框架。我们还将学…
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)4 V$ \. G& s+ I4-1 k近邻算法基础(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)9 E# `/ Z1 w, o4-3 训练数据集,测试数据集(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
4-4 分类准确度(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
4-5 超参数
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)/ q, q; _( L) t% h9 d4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
4-7 数据归一化
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)) v2 s$ e% q/ k* Z4-8 scikit-learn中的Scaler
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)& J" G7 `: v/ ~% i4-9 更多有关k近邻算法的思考
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第5章 线性回归法
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)( S! ]' a1 S, S9 z# V3 V% x线性回归法是机器学习领域的经典算法,很多更复杂的算法都是以线性回归为基础的。在这一章,我们将深入学习线性回归法背后的原理,同时仔细探讨如何评价回归算法。大家将对MSE,RMSE,MAE和R Squared等回归问题的评价指标有充分的理解。在实现层面上,我们还将学习机器学习领域的一个重要的实现技巧:向量化。…
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)7 s: M: Y) n4 o1 P6 S5-1 简单线性回归
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)3 d8 G1 L0 w' \# j5-2 最小二乘法(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
5-3 简单线性回归的实现(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
5-4 向量化
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)6 O) z6 u+ B& ~- `8 q2 V4 \" ~& ]5-5 衡量线性回归法的指标:MSE,RMSE和MAE
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)8 J% a" X2 u6 M) c# l5-6 最好的衡量线性回归法的指标:R Squared(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
5-7 多元线性回归和正规方程解(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
5-8 实现多元线性回归(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
5-9 使用scikit-learn解决回归问题
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)4 a( {4 j3 D5 H5 b9 J5-10 线性回归的可解释性和更多思考
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第6章 梯度下降法
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫): i/ X! D' B% W6 K梯度下降法是在机器学习领域的一个重要的搜索策略。在这一章,我们将详细讲解梯度下降法的基本原理,一步一步改进梯度下降算法,让大家理解梯度下降法中各种参数,尤其是学习率的意义。同时,我们还将引申出随机梯度下降法和小批量梯度下降法两个方法,让大家对梯度下降法家族有一个全方位的认识。…(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
6-1 什么是梯度下降法
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)9 z! V# d' H- ^4 E4 v6-2 模拟实现梯度下降法(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
6-3 线性回归中的梯度下降法
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)$ j7 a" _+ N. n& \- \! {, M! j& h6-4 实现线性回归中的梯度下降法
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)% U1 {- R- f3 k% l6-5 梯度下降法的向量化和数据标准化(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
6-6 随机梯度下降法
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)+ m: M' a7 Q5 U: o6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)3 p! z9 @  O' a0 Y) p' B6-8 如何确定梯度计算的准确性?调试梯度下降法(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)

(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)# Y4 L% Z$ b) F) `* F第7章 PCA与梯度上升法
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)# P: u( d2 m" y& R) o' G" Z1 R通常教材会使用非常多的数学概念来讲解PCA,在这个课程中,我们将另辟蹊径,绕开繁重的数学概念,使用梯度下降法的姊妹方法:梯度上升法来求解PCA问题,进而深刻理解PCA的基本原理,如何使用PCA进行数据的降维。我们还将给出多个PCA的应用场景,不仅让大家亲手实践出PCA降维的巨大威力,也让大家看到PCA在降噪,人脸识别等…
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)1 d: s& o7 I+ E1 l7-1 什么是PCA
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)( ~6 r5 w( t- s0 H7-2 使用梯度上升法求解PCA问题(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
7-3 求数据的主成分PCA
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)8 ?+ ]& h2 Y) t. p1 C( {, G7-4 求数据的前n个主成分
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)) M+ M. {3 l" I% ^& X5 l7-5 高维数据映射为低维数据(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
7-6 scikit-learn中的PCA
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)# [" W) f* k$ B, g7-7 试手MNIST数据集
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫), c$ S) \3 j5 s/ ?7-8 使用PCA对数据进行降噪
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫). t. R9 }2 ^9 I* T7-9 人脸识别与特征脸
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(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫). `, F) R: K3 Y) v第8章 多项式回归与模型泛化
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)4 k, r* C+ W# ^5 d1 Y- v在这一章,我们将接触非线性问题。我们将学习多项式回归的思想,使用线性回归的思路来解决非线性问题。进一步,我们将引申出或许是机器学习领域最重要的一个问题:模型泛化问题。我们将深入探讨什么是欠拟合,什么是过拟合,怎样检测欠拟合和过拟合。什么是交叉验证,什么是模型正则化。听起来拗口的Ridge和Lasso都是什么鬼…(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
8-1 什么是多项式回归
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)1 J6 x) h3 B/ s: G8-2 scikit-learn中的多项式回归与Pipeline(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
8-3 过拟合与欠拟合(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
8-4 为什么要有训练数据集与测试数据集
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)1 r. r4 y/ A* b- D" z4 Q) G8-5 学习曲线(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
8-6 验证数据集与交叉验证(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
8-7 偏差方差平衡
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)+ E* m+ U9 u1 i! ^% R" R. I$ |8-8 模型泛化与岭回归(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
8-9 LASSO(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
8-10 L1, L2和弹性网络(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)

(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)0 w3 d/ L3 c% A- |, G' A第9章 逻辑回归(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
据统计,逻辑回归是机器学习领域最常用的分类算法,没有之一!在这一章,我们将逐渐揭开逻辑回归的神秘面纱,了解如何应用线性回归的思路,来解决分类问题。我们将综合之前所学习的很多内容,一点一点来完善我们的逻辑回归模型。我们还将继续深入分类问题,学习对分类结果概率的估计,以及决策边界等重要概念。 …
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)2 p- u+ m' |3 b2 `9-1 什么是逻辑回归(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
9-2 逻辑回归的损失函数
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)# k; ?/ V, v& h9-3 逻辑回归损失函数的梯度(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
9-4 实现逻辑回归算法
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第10章 评价分类结果(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
对机器学习分类算法结果的评估,是一个公认的复杂问题。在这一章,我们将来阐述这个问题为什么复杂。我们如何更好地看待我们的机器学习算法给出的结果。学习诸如混淆矩阵,准确率,精确率,召回率,F1,以及ROC等诸多评价分类结果的指标。通过这一章的学习,大家将更好地理解自己的机器学习算法给出的结果,从而在实际应用…(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
10-2 精准率和召回率(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
10-3 实现混淆矩阵,精准率和召回率(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
10-4 F1 Score(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
10-5 精准率和召回率的平衡(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
10-6 精准率-召回率曲线
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)) d7 f9 ~, h1 C- u& X10-7 ROC曲线(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
10-8 多分类问题中的混淆矩阵
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)6 p( n( }( z$ ]9 P# @: h(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
第11章 支撑向量机 SVM
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)7 h: G1 W% ~6 H4 K( c( H4 e6 m在这一章,我们将深入学习大名鼎鼎的支撑向量机SVM。我们将从线性SVM开始,理解SVM的思路,进而深入理解SVM解决非线性问题的方式——核函数。我们将重点学习两个最重要的核函数:多项式核和径向基函数核。我们更会使用真实的数据集实验,看到SVM的优缺点。最后,我们还将探讨使用SVM解决回归问题的思路。 …
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫), [6 H+ ]( v# A% c9 Z2 v2 u* K11-1 什么是SVM(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
11-2 SVM背后的最优化问题(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
11-3 Soft Margin SVM
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)6 J5 S) }3 M7 p. b9 q0 T  f11-4 scikit-learn中的SVM(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
11-5 SVM中使用多项式特征和核函数(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
11-6 到底什么是核函数
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)+ l8 H1 o, v0 {: q1 ~* Z; i11-7 RBF核函数
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)- t) W. d8 ?# o- T1 A11-8 RBF核函数中的gamma
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫), ~2 T7 |0 N  c8 W; e, c( [11-9 SVM思想解决回归问题(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
第12章 决策树
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)7 k6 [4 D  i; G% L* a在这一章,我们将学习另外一个大名鼎鼎的机器学习算法:决策树。决策树本身非常简单,背后并没有复杂的数学模型,但使用好决策树也有很多技巧。我们将深入了解什么是熵模型,什么是基尼系数,怎样使用决策树解决分类问题,怎样获得分类的概率,怎样用决策树解决回归问题,以及使用决策树的注意事项。 …
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)1 s+ _+ E- N, i8 u- W12-1 什么是决策树(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
12-2 信息熵(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
12-3 使用信息熵寻找最优划分
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)% D2 M% ^; l3 Y' T5 [2 V# ~# S12-4 基尼系数
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)! T3 [, \* m) k1 B* j  T" o) H12-5 CART与决策树中的超参数
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)7 N) I7 v( ^4 J5 Z$ N* M( U12-6 决策树解决回归问题
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)5 L* K0 a2 \) {1 W4 }; v; a12-7 决策树的局限性
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫); i, B* q2 ?7 V# C6 c9 e
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)6 l8 P. x- b1 R4 h5 \5 j第13章 集成学习和随机森林
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)0 ]2 j( w2 I3 Y# w! |1 d( X2 i集成学习的思想是机器学习领域解决问题的一种重要思想。我们将从集成之前已经学习过的算法出发,进而引入集成学习的经典算法:随机森林。我们将看到集成学习的威力。在这一章,我们还会对其他集成学习的思想,如AdaBoost, Gradient Boosting, Stacking等算法进行介绍。 …(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
13-1 什么是集成学习(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
13-2 Soft Voting Classifier
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)% R* h! n- n9 a. H0 K& }. h13-3 Bagging 和 Pasting
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)9 f+ F7 Q8 J6 h$ Y13-4 oob (Out-of-Bag) 和关于Bagging的更多讨论(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
13-5 随机森林和 Extra-Trees(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
13-7 Stacking(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
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第14章 更多机器学习算法
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)8 u" Q: n" o5 |相信通过这个课程的学习。同学们学到的不仅仅是一个一个零散的机器学习算法,更对机器学领域解决问题的方式有了一个系统性的认识。学会了这种思维方法,相信大家都可以更好地继续深入学习机器学习。在最后,我将给大家介绍scikit-learn的文档,希望大家能够借助scikit-learn这个强大的机器学习库,继续探索机器学习这个当下…(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
14-1 学习scikit-learn文档, 大家加油!
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)5 J: k! p7 k+ Q: ]& j. i1 V14-2 学习完这个课程以后怎样继续深入机器学习的学习?
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【5】[大讲台]30个小时搞定Python网络爬虫_Python网络爬虫视频教程_配课程配套资料

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一套完整的网络爬虫课程,学员可以通过该课程掌握网络爬虫的相关知识,以便掌握网络爬虫方方面面的知识,学完后胜任网络爬虫相关工作。
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1、体系完整科学,可以系统化学习;
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2、课程通俗易懂,可以让学员真正学会;
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3、从零开始教学直到深入,零基础的同学亦可以学习;
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课程目标:
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)- l" G( F$ R6 @+ I! H1、本课程的目标是将大家培养成Python网络爬虫工程师。薪资基本在13k-36k左右;
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)4 d4 w9 k$ v% b- a) {8 N+ @( \2、学完能够从零开始掌握Python爬虫项目的编写,学会独立开发常见的爬虫项目;(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
3、学完能掌握常见的反爬处理手段,比如验证码处理、浏览器伪装、代理IP池技术和用户代理池技术等;
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫); K! K3 v: }: Q, ~7 @4、学完能够熟练使用正则表达式和XPath表达式进行信息提取;(本文来自哥特动漫王国www.gtloli.net)
5、学完掌握抓包技术,掌握屏蔽的数据信息如何进行提取,学会自动模拟加载行为、进行网址构造和自动模拟Ajax异步请求数据;
(哥特动漫王国、动漫社、动漫游戏资源、gal、新番在线更新、小黄游、无修动漫)# Q/ R7 Y0 P4 G( l! ?6、熟练掌握urllib模块,熟练使用Scrapy框架进行爬虫项目开发。
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kirby 神圣萝莉LV11

发表于 2019-3-20 02:48 PM | 显示全部楼层
最喜欢哥特萌妹子动漫社了w
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老闲余 王者萝莉LV21

发表于 2019-3-20 06:11 PM | 显示全部楼层
最喜欢哥特萌妹子动漫社了w
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阿尔托莉雅 幽灵萝莉LV18

发表于 2019-3-20 07:13 PM | 显示全部楼层
最喜欢哥特萌妹子动漫社了w
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ssalon 王者萝莉LV21

发表于 2019-3-20 08:07 PM | 显示全部楼层
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jolak 神圣萝莉LV11

发表于 2019-3-20 08:27 PM | 显示全部楼层
小伙伴们大家好~~
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1343485956 王者萝莉LV21

发表于 2019-3-20 08:36 PM | 显示全部楼层
蟹蟹UP主,分享资源!
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burst 女王萝莉LV10

发表于 2019-3-20 09:05 PM | 显示全部楼层
蟹蟹UP主,分享资源!
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越龙草 推倒萝莉LV12

发表于 2019-3-20 09:23 PM | 显示全部楼层
6666666666,谢谢楼主
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wolfie 王者萝莉LV21

发表于 2019-3-20 10:10 PM | 显示全部楼层
蟹蟹UP主,分享资源!
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