--- Completed: 0 Created: 2023-07-08 03:19:51 Incomplete: 147 Modified: 2023-07-09 17:27:34 Tags: Task Title: Python-机器学习 Total: 147 --- - [ ] 课程介绍 - [ ] 机器学习应用 - [ ] 机器学习定义 - [ ] 监督学习(1) - [ ] 监督学习(2) - [ ] 无监督学习(1) - [ ] 无监督学习(2) - [ ] Jupyter notebooks - [ ] 线性回归模型(1) - [ ] 线性回归模型(2) - [ ] 代价函数公式 - [ ] 理解代价函数 - [ ] 可视化代价函数 - [ ] 可视化举例 - [ ] 梯度下降 - [ ] 梯度下降的实现 - [ ] 理解梯度下降 - [ ] 学习率 - [ ] 用于线性回归的梯度下降法 - [ ] 运行梯度下降 - [ ] 多维特征 - [ ] 向量化(1) - [ ] 向量化(2) - [ ] 用于多元线性回归的梯度下降法 - [ ] 特征缩放(1) - [ ] 特征缩放(2) - [ ] 判断梯度下降是否收敛 - [ ] 如何设置学习率 - [ ] 特征工程 - [ ] 多项式回归 - [ ] 动机与目的 - [ ] 逻辑回归 - [ ] 决策边界 - [ ] 逻辑回归中的代价函数 - [ ] 简化逻辑回归代价函数 - [ ] 实现梯度下降 - [ ] 过拟合问题 - [ ] 解决过拟合 - [ ] 正则化 - [ ] 用于线性回归的正则方法 - [ ] 用于逻辑回归的正则方法 - [ ] 欢迎来到第二课 - [ ] 神经元和大脑 - [ ] 需求预测 - [ ] 【案例】图像感知 - [ ] 神经网络中的网络层 - [ ] 更复杂的神经网络 - [ ] 神经网络向前传播 - [ ] 如何用代码实现推理 - [ ] Tensorflow 中数据形式 - [ ] 搭建一个神经网络 - [ ] 单个网络层上的前向传播 - [ ] 前向传播的一般实现 - [ ] 强人工智能 - [ ] 神经网络为何如此高效 - [ ] 矩阵乘法 - [ ] 矩阵乘法规则 - [ ] 矩阵乘法代码 - [ ] Tensorflow 实现 - [ ] 模型训练细节 - [ ] Sigmoid 激活函数的替代方案 - [ ] 如何选择激活函数 - [ ] 为什么模型需要激活函数 - [ ] 多分类问题 - [ ] Softmax - [ ] 神经网络的 Softmax 输出 - [ ] Softmax 的改进实现 - [ ] 多个输出的分类 - [ ] 高级优化方法 - [ ] 其它的网络层类型 - [ ] 什么是导数 - [ ] 计算图 - [ ] 大型神经网络案例 - [ ] 决定下一步做什么 - [ ] 模型评估 - [ ] 模型选择和交叉验证测试集的训练方法 - [ ] 通过偏差与方法进行诊断 - [ ] 正则化、偏差、方差 - [ ] 指定一个用于性能评估的基准 - [ ] 学习曲线 - [ ] 决定下一步做什么 - [ ] 方差与偏差 - [ ] 机器学习开发的迭代 - [ ] 误差分析 - [ ] 添加更多数据 - [ ] 迁移学习 - 使用其他任务中的数据 - [ ] 机器学习项目的完整周期 - [ ] 公平、偏见与伦理 - [ ] 倾斜数据集的误差指标 - [ ] 精确率与召回率的权衡 - [ ] 决策树模型 - [ ] 学习过程 - [ ] 纯度 - [ ] 选择拆分信息增益 - [ ] 整合 - [ ] 独热编码 One-hot - [ ] 连续有价值的功能 - [ ] 回归树 - [ ] 使用多个决策树 - [ ] 有放回抽样 - [ ] 随机森林 - [ ] XGBoost - [ ] 何时使用决策树 - [ ] 欢迎来到第三课 - [ ] 什么是聚类 - [ ] K-means 直观理解 - [ ] K-means 算法 - [ ] 优化目标 - [ ] 初始化 K-means - [ ] 选择聚类数量 - [ ] 发现异常事件 - [ ] 高斯正态分布 - [ ] 异常检测算法 - [ ] 开发与评估异常检测系统 - [ ] 异常检测与监督学习对比 - [ ] 选择使用什么特征 - [ ] 提出建议 - [ ] 使用每个特征 - [ ] 协同过滤算法 - [ ] 二进制标签 - [ ] 均值归一化 - [ ] 协同过滤 Tensorflow 实现 - [ ] 寻找相关特征 - [ ] 协同过滤与基于内容过滤对比 - [ ] 基于内容过滤的深度学习方法 - [ ] 从大型目录中推荐 - [ ] 推荐系统中的伦理 - [ ] 基于内容过滤的 Tensorflow 实现 - [ ] 降低特征数量 - [ ] PCA 算法 - [ ] PCA 代码实现 - [ ] 【案例】火星探测器 - [ ] 强化学习的汇报 - [ ] 强化学习的策略 - [ ] 审查关键概念 - [ ] 动作价值函数定义 - [ ] 动作价值函数示例 - [ ] 贝尔曼方程 - [ ] random stochastic environment - [ ] 【案例】连续状态空间应用 - [ ] 登月器 - [ ] 学习状态值函数 - [ ] 改进的神经网络架构 - [ ] 贪婪策略 - [ ] 小批量和软更新 - [ ] 强化学习的状态 - [ ] 课程总结