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演算法線性回歸(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近鄰演算法 02-17 kd樹 02-18 scikit-learn庫之k近鄰演算法 02-19 k近鄰演算法(鳶尾花分類) 02-20 kd樹(鳶尾花分類) 02-21 決策樹ID3演算法 02-22 決策樹C4.5演算法 02-23 決策樹CART演算法 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 樸素貝葉斯 02-28 scikit-learn庫之線樸素貝葉斯 02-29 樸素貝葉斯(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)+自定義資料分類 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聚類演算法04部分 集成學習
04-01 集成學習基礎 04-02 AdaBoost演算法 04-03 scikit-learn庫之AdaBoost演算法 04-04 AdaBoost演算法代碼(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 梯度提升演算法代碼(鳶尾花分類) 04-09 XgBoost演算法 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-影像識別07部分 推薦系統
07-01 推薦系統常用度量指標 07-02 基于協同過濾的推薦演算法08部分 sklearn實戰
08-00 課程習得 08-01 通過線性回歸了解演算法流程 08-02 機器學習演算法原理 08-03 細分構建機器學習應用程式的流程-流程簡介 08-04 細分構建機器學習應用程式的流程-資料收集 08-05 細分構建機器學習應用程式的流程-資料預處理 08-06 細分構建機器學習應用程式的流程-訓練模型 08-07 細分構建機器學習應用程式的流程-測驗模型 08-08 細分構建機器學習應用程式的流程-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：優化演算法
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 前向分步演算法 A-08 拉格朗日對偶性附錄B：數學
B-微積分-Sigmoid函式 B-微積分-sign(符號)函式 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-熵和資訊增益 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：專案
C-01 手寫數字識別 C-02 推薦系統推薦閱讀
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