人工智能（目錄）

人工智能-機器學習-線下網錄版本
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01部分 機器學習基礎

01-01 機器學習

02部分 監督學習

02-01 感知機

02-02 感知機原始形式(鳶尾花分類)

02-03 感知機對偶形式(鳶尾花分類)

02-04 線性回歸

02-05 scikit-learn庫之線性回歸

02-06 普通線性回歸(波斯頓房價預測)+特征選擇

02-07 多元線性回歸(波士頓房價預測)

02-08 多項式回歸(波士頓房價預測)

02-09 對數線性回歸(波士頓房價預測)

02-10 正則化線性回歸(波士頓房價預測)

02-11 RANSAC算法線性回歸(波斯頓房價預測)

02-12 Logistic(邏輯)回歸

02-13 Softmax回歸

02-14 scikit-learn庫之邏輯回歸

02-15 Logistic回歸(鳶尾花分類)

02-16 k近鄰算法

02-17 kd樹

02-18 scikit-learn庫之k近鄰算法

02-19 k近鄰算法(鳶尾花分類)

02-20 kd樹(鳶尾花分類)

02-21 決策樹ID3算法

02-22 決策樹C4.5算法

02-23 決策樹CART算法

02-24 決策樹總結

02-25 scikit-learn庫之決策樹

02-26 決策樹(鳶尾花分類)

02-27 朴素貝葉斯

02-28 scikit-learn庫之線朴素貝葉斯

02-29 朴素貝葉斯(垃圾郵件分類)

02-30 線性可分支持向量機

02-31 線性支持向量機

02-32 線性支持向量9-機(鳶尾花分類)

02-33 非線性支持向量機

02-34 非線性支持向量機(鳶尾花分類)+自定義數據分類

02-35 scikit-learn庫之支持向量機

02-36 支持向量回歸

02-37 支持向量機總結

03部分 無監督學習

03-01 K-Means聚類算法

04部分 集成學習

04-01 集成學習基礎

04-02 AdaBoost算法

04-03 scikit-learn庫之AdaBoost算法

04-04 AdaBoost算法代碼(鳶尾花分類)

04-05 提升樹

04-06 梯度提升樹

04-07 scikit-learn庫之梯度提升樹

04-08 梯度提升算法代碼(鳶尾花分類)

04-09 XgBoost算法

04-10 Bagging和隨機森林

04-11 隨機森林代碼(葡萄酒質量檢測)

04-12 scikit-learn庫之隨機森林

05部分 特征工程

05-01 特征預處理

05-02 特征選擇

05-03 主成分分析(PCA)

05-04 scikit-learn庫之主成分分析

05-05 主成分分析代碼(手寫數字識別)

05-06 模型選擇

06部分 深度學習

06-01 DeepLearning-圖像識別

07部分 推薦系統

07-01 推薦系統常用度量指標

07-02 基於協同過濾的推薦算法

08部分 sklearn實戰

08-00 課程習得

08-01 通過線性回歸了解算法流程

08-02 機器學習算法原理

08-03 細分構建機器學習應用程序的流程-流程簡介

08-04 細分構建機器學習應用程序的流程-數據收集

08-05 細分構建機器學習應用程序的流程-數據預處理

08-06 細分構建機器學習應用程序的流程-訓練模型

08-07 細分構建機器學習應用程序的流程-測試模型

08-08 細分構建機器學習應用程序的流程-模型優化

09部分 tensorflow實戰

09-01 Tensorflow1基本使用

09-02 Tensorflow2教程

附錄A：優化算法

A-01 最小二乘法

A-02 梯度下降法

A-03 牛頓法和擬牛頓法

A-04 坐標軸下降法

A-05 前向選擇法和前向梯度法

A-06 最小角回歸法

A-07 前向分步算法

A-08 拉格朗日對偶性

附錄B：數學

B-微積分-Sigmoid函數

B-微積分-sign(符號)函數

B-概率論-常見的概率分布模型

B-概率論-條件概率

B-概率論-極大似然估計

B-概率論-熵和信息增益

B-概率論-貝葉斯決策

B-線性代數-矩陣轉置

B-線性代數-范數

B-線性代數-距離公式匯總

B-經濟學-基尼指數

附錄C：項目

C-01 手寫數字識別

C-02 推薦系統

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