图学图解机器学习

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图学图解机器学习

课时：69 讲师：齐老师

课程目录

课程介绍

第一章：人工智能历史与概述

1.

【视频】课程介绍

00:01:11

2.

【视频】人工智能历史

00:08:15

3.

【视频】什么是人工智能？

00:07:41

4.

【课件】学习课件：人工智能历史及概述

16 MB

第二章：玩游戏

1.

【视频】游戏世界

00:02:56

2.

【视频】暴力搜索——暴力方法

00:04:02

3.

【视频】暴力搜索——深度优先

00:03:18

4.

【视频】暴力搜索——广度优先

00:02:04

5.

【视频】暴力搜索——代价一致搜索

00:03:46

6.

【视频】朝着目标前进——贪婪搜索

00:06:04

7.

【视频】朝着目标前进——A*搜索

00:04:57

8.

【视频】博弈.

00:07:35

9.

【课件】学习课件：玩游戏

7 MB

第三章：不确定游戏

1.

【视频】马尔科夫决策过程简介

00:04:26

2.

【视频】马尔科夫决策过程简介-不确定中的选择

00:06:45

3.

【视频】马尔科夫决策过程例子

00:04:37

4.

【视频】贝尔曼公式——Q值再探

00:06:55

5.

【视频】贝尔曼公式

00:06:47

6.

【视频】贝尔曼公式——策略迭代

00:05:00

7.

【课件】学习课件：不确定的游戏

15 MB

第四章：强化学习

1.

【视频】什么是强化学习？

00:05:27

2.

【视频】学习方法——无模型学习

00:04:01

3.

【视频】学习方法——时序差分学习

00:03:16

4.

【视频】学习方法——Q学习

00:06:37

5.

【课件】学习课件：强化学习

7 MB

第五章：机器学习概述与回归

1.

【视频】机器学习概述——简介（一）

00:06:32

2.

【视频】机器学习概述——简介（二）

00:05:10

3.

【视频】线性回归——基础知识

00:06:07

4.

【视频】线性回归——判断拟合好坏

00:06:04

5.

【视频】实战——简单线性回归

00:04:45

6.

【视频】实战——多元线性回归基准工作流

00:05:15

7.

【视频】实战——多元线性回归特征工程

00:09:04

8.

【视频】实战——多元线性回归模型解释

00:02:47

9.

【课件】学习课件：机器学习概述

973 KB

10.

【课件】学习课件：线性回归

2 MB

第六章：感知机和逻辑回归

1.

【视频】逻辑回归基础——分类问题

00:03:35

2.

【视频】逻辑回归基础——从线性回归到逻辑回归

00:02:06

3.

【视频】实战——逻辑回归之泰坦尼克号问题介绍

00:04:01

4.

【视频】实战——泰坦尼克号数据说明

00:01:47

5.

【视频】实战——泰坦尼克号问题模型工作流

00:14:16

6.

【视频】实战——泰坦尼克号模型优化与解释

00:03:03

7.

【课件】学习课件：逻辑回归

3 MB

第七章：模型优化

1.

【视频】梯度下降算法

00:07:41

2.

【视频】模型评价——混淆算法

00:06:59

3.

【视频】模型评价——ROC曲线

00:08:20

4.

【视频】过拟合与欠拟合

00:07:36

5.

【课件】学习课件：模型训练与比较

10 MB

第八章：深度学习

1.

【视频】深度学习简介

00:04:43

2.

【视频】深度学习实战——palyground.

00:02:49

3.

【视频】深度学习实战——多标签识别

00:01:22

4.

【视频】深度学习实战——手写识别.

00:03:00

5.

【课件】学习课件：深度学习

4 MB

第九章：决策树

1.

【视频】基础——决策树简介

00:08:23

2.

【视频】基础——决策树过拟合

00:07:51

3.

【视频】组合算法(一)

00:06:09

4.

【视频】组合算法（二）

00:02:37

5.

【视频】决策树进阶

00:06:05

6.

【视频】实战——决策树基准工作流

00:02:17

7.

【视频】实战——决策树调参

00:06:47

8.

【视频】实战——决策树结果分析

00:08:41

9.

【视频】实战——决策树查看

00:03:09

10.

【课件】学习课件：决策树

13 MB

第十章：支持向量机

1.

【视频】简介

00:06:46

2.

【视频】核与超参数

00:05:57

3.

【课件】学习课件：支持向量机

3 MB

第十一章：贝叶斯分析

1.

【视频】简介——贝叶斯引子

00:01:40

2.

【视频】简介——贝叶斯理论

00:09:06

3.

【视频】案例

00:03:49

4.

【课件】学习课件：贝叶斯分析

2 MB

课程简介

本课程面向人工智能入门者、爱好者、人工智能技术技术应用者及高职理工科学生、非理工本科生进行设计；通过图形化算法演示→图形化应用算法→深入理论→必要公式的教学路径，系统讲解了强化学习、机器学习相关工具与方法，使学员可以掌握人工智能应用技术。

课程详情

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