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企业正式合作课程

1-1 概率与统计的初窥
1-1 概率与统计的初窥
机器学习——算法系列
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1-2 离散型随机变量及其分布
1-2 离散型随机变量及其分布
机器学习——算法系列
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1-3 连续型随机变量及其分布
1-3 连续型随机变量及其分布
机器学习——算法系列
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1-4 联合分布与边缘分布
1-4 联合分布与边缘分布
机器学习——算法系列
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1-5 条件概率与全概率公式与贝叶斯公式
1-5 条件概率与全概率公式与贝叶斯公式
机器学习——算法系列
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1-6 矩估计与极大似然估计
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机器学习——算法系列
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1-7 有趣的统计学小问题（案例）
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机器学习——算法系列
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2-1 一元线性回归模型的基本概念
2-1 一元线性回归模型的基本概念
机器学习——算法系列
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2-2 最小二乘法估计参数
2-2 最小二乘法估计参数
机器学习——算法系列
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2-3 极大似然估计法估计参数
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机器学习——算法系列
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2-4 多元线性回归模型的基本概念
2-4 多元线性回归模型的基本概念
机器学习——算法系列
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2-5 多元线性回归模型的参数估计
2-5 多元线性回归模型的参数估计
机器学习——算法系列
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2-6 假设检验的基本知识
2-6 假设检验的基本知识
机器学习——算法系列
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2-7 线性回归模型中的假设检验
2-7 线性回归模型中的假设检验
机器学习——算法系列
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2-8 实操案例解析
2-8 实操案例解析
机器学习——算法系列
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3-1 广义线性回归模型与指数族分布
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机器学习——算法系列
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3-2 逻辑回归模型基本概念
3-2 逻辑回归模型基本概念
机器学习——算法系列
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3-3 逻辑回归模型的参数估计
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机器学习——算法系列
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3-4 多分类下的逻辑回归
3-4 多分类下的逻辑回归
机器学习——算法系列
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3-5 泊松回归模型
3-5 泊松回归模型
机器学习——算法系列
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3-6 泊松回归模型的极大似然估计法
3-6 泊松回归模型的极大似然估计法
机器学习——算法系列
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3-7 案例
3-7 案例
机器学习——算法系列
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3-8 梯度上升（下降）法
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机器学习——算法系列
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4-1 训练集、验证集与测试集
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机器学习——算法系列
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4-2 过拟合与欠拟合
4-2 过拟合与欠拟合
机器学习——算法系列
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4-3 K-折交叉验证法
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机器学习——算法系列
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4-4a 分类场景下的性能度量
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机器学习——算法系列
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4-4b 分类场景下的损失函数
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机器学习——算法系列
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4-5 回归场景下的模型性能度量和损失函数
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机器学习——算法系列
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4-6 案例
4-6 案例
机器学习——算法系列
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5-1 决策树模型的基本概念
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机器学习——算法系列
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5-2 决策树的构造
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机器学习——算法系列
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5-3 剪枝
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机器学习——算法系列
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5-4 随机森林模型基本概念
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机器学习——算法系列
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5-5 调参
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机器学习——算法系列
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5-6~7 变量重要性评估&案例
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机器学习——算法系列
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6-1 boosting模型介绍
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机器学习——算法系列
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6-2 adaboost模型介绍
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机器学习——算法系列
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6-3a gbdt原理
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机器学习——算法系列
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6-3b 手动生成一个GBDT模型
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机器学习——算法系列
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6-4~6 GBDT模型的调参
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机器学习——算法系列
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6-7 案例
6-7 案例
机器学习——算法系列
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7-1 XGBoost的基本概念
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机器学习——算法系列
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7-2 XGBoost模型的构造
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机器学习——算法系列
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7-3 LightGBM模型的优化
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机器学习——算法系列
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7-4~5 调参与模型对比
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机器学习——算法系列
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7-6 案例
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机器学习——算法系列
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8-1 距离
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机器学习——算法系列
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8-2 K-均值模型
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机器学习——算法系列
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8-3 K-邻近算法
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机器学习——算法系列
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8-4 密度聚类
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机器学习——算法系列
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8-5 K-层次聚类
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机器学习——算法系列
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8-6 案例
8-6 案例
机器学习——算法系列
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9-1 神经网络模型的基础知识
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机器学习——算法系列
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9-2 激活函数
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机器学习——算法系列
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9-3 反向传播法
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机器学习——算法系列
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9-4 正则化
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机器学习——算法系列
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9-5 卷积神经网络
9-5 卷积神经网络
机器学习——算法系列
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9-6 循环神经网络
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机器学习——算法系列
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9-7 案例
9-7 案例
机器学习——算法系列
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9-8 卷积的介绍
9-8 卷积的介绍
机器学习——算法系列
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10-1 标签缺失问题
10-1 标签缺失问题
机器学习——算法系列
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10-2 迁移学习模型
10-2 迁移学习模型
机器学习——算法系列
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10-3 案例
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机器学习——算法系列
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10-4 附录：生成对抗网络
10-4 附录：生成对抗网络
机器学习——算法系列
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