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admin 2019-05-16 阅读:272

传奇微课原创首发

一、源码下载地址

https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python

二、开发文档

机器学习算法Python完成目录

一、线性回归

1、价值函数

2、梯度下降算法

3、均值归一化

4、终究运转成果

5、运用scikit-learn库中的线性模型完成

二、逻辑回归

1、价值函数

2、梯度

3、正则化

4、S型函数(即)

5、映射为多项式

6、运用的优化办法

7、运转成果

8、运用scikit-learn库中的逻辑回归模型完成

逻辑回归_手写数字辨认_OneVsAll

1、随机显现100个数字

2、OneVsAll

3、手写数字辨认

4、猜测

5、运转成果

6、运用scikit-learn库中的逻辑回归模型完成

三、BP神经网络

1、神经网络model

2、价值函数

3、正则化

4、反向传达BP

5、BP可以求梯度的原因

6、梯度查看

7、权重的随机初始化

8、猜测

9、输出成果

四、SVM支撑向量机

1、价值函数

2、Large Margin

3、SVM Kernel(核函数)

4、运用中的模型代码

5、运转成果

五、K-Means聚类算法

1、聚类进程

2、方针函数

3、聚类中心的挑选

4、聚类个数K的挑选

5、运用——图片紧缩

6、运用scikit-learn库中的线性模型完成聚类

7、运转成果

六、PCA主成分剖析(降维)

1、用途

2、2D-->1D,nD-->kD

3、主成分剖析PCA与线性回归的差异

4、PCA降维进程

5、数据康复

6、主成分个数的挑选(即要降的维度)

7、运用主张

8、运转成果

9、运用scikit-learn库中的PCA完成降维

七、反常检测 Anomaly Detection

1、高斯分布(正态分布)

2、反常检测算法

3、点评的好坏,以及的选取

4、挑选运用什么样的feature(单元高斯分布)

5、多元高斯分布

6、单元和多元高斯分布特色

7、程序运转成果