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711页的黄海广博士的《机器学习》课件合集.pdf

运筹OR帷幄 · 公众号 · · 2021-10-16 21:06

正文

黄海广博士的机器学习课程登陆了中国大学慕课，在9月6日10点开课了，目前有4344多人报名了。

今天，为了方便读者学习，黄海广博士公布了课程的ppt全集，一共711页，并提供下载。

课件介绍

本课件是温州大学黄海广老师的机器学习课程的授课课件，授课视频在中国大学慕课：

https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

这门课面向初学者，内容比较基础，适合入门。

课件资源公布在Github：

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course

如果是大学教师，可以发邮件给黄海广老师索取原版课件。

（[email protected]，请用edu邮箱发，告知姓名学校，仅用于教学目的，请勿用于商业用途）

建议可以根据ppt内容编排进行授课，建议授课课时：36课时。

水平有限，难免有小错误，若有更新，也可以发邮件给黄海广老师，也可以发邮件索取老师微信。

这个合集课件pdf还会更新， 下载方式：

关注公众号，回复“ 课件pdf合集 ”可以获取下载地址。

授课目标

1、掌握机器学习的基本问题定义、基本模型，对机器学习学科有概览性的认识。

2、掌握目前主流的机器学习算法和模型，并能够根据实际问题的需要选择并实现相应的算法。

3、编程完成机器学习典型应用实例，对机器学习工程编程有初步的训练。

ppt目录

01 引言

1.1 机器学习概述

1.2 机器学习的类型

1.3 机器学习的背景知识

1.4 机器学习的开发流程

02 回归

2.1 线性回归

2.2 梯度下降

2.3 正则化

2.4 回归的评价指标

03 逻辑回归

3.1 分类问题

3.2 Sigmoid函数

3.3 逻辑回归求解

3.4 逻辑回归的代码实现

04 朴素贝叶斯

4.1 贝叶斯方法

4.2 朴素贝叶斯原理

4.3 朴素贝叶斯案例

4.4 朴素贝叶斯代码实现

05 机器学习实践

5.1 数据集划分

5.2 评价指标

5.3 正则化、偏差和方差

06 KNN算法

6.1 距离度量

6.2 KNN算法

6.3 KD树划分

6.4 KD树搜索

07 决策树

7.1 决策树原理

7.2 ID3算法

7.3 C4.5算法

7.4 CART算法

08 集成学习

8.1 集成学习方法概述

8.2 AdaBoost和GBDT算法

8.3 XGBoost算法

8.4 LightGBM算法

09 人工神经网络

请到「今天看啥」查看全文

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