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机器学习算法

116课时 |
1217人已学 |
免费
课程介绍

课程大纲

  1. 机器学习的基本概念
  2. 模型评估与选择
  3. 回归分析概述
  4. 元线性回归
  5. 回归模型诊断与优化
  6. 逻辑回归
  7. 人工神经网络基础
  8. 感知器神经网络
  9. 竞争神经网络
  10. 反馈神经网络
  11. 其他神经网络
  12. 贝叶斯方法

课程大纲

 

内容介绍

一、课程介绍及教学说明

二、学习目标

 

一、课程介绍及教学说明

1、将算法定为四个等级

(1)原理:通过算法学习了解算法的基本原理。

会涉及到数学的推导,过程中很难避免数学的相关内容,比如相应的线性代数,统计,概率等一些入门的高数知识。到不影响对整个原理的理解。

(2)会用工具,形成的语言,提供的包,去实现一些场景或者解决实际的问题,偏工程师思维。

(3)掌握一门编程语言:实现算法原形,会加深对整个算法的了解。

(4)会优化:根据自己需求定制化的去诱导或者优化。

2、重点内容

(1)第一个原理十分重要,一定要懂原理。一定能用一些工具,用工具解决实际问题。有编程能力的同学后续会提供课程。例如用python 实现常见的算法。

(2)第四点会优化:要有目的的接触相应的项目,类似的学习或者看文章,自己动手实践去提升自己的优化能力。

3、课程介绍

(1)机器学习的几个基本概念

(2)机器学习的实质

(3)机器学习方法的三要素

(4)经验风险与结构风险

4、重点内容

(1)第一点要注意核心概念,如果对核心概念没有掌握,后面的学习会有困难。

(2)第二点学习机器学习的根本实质。

(3)第三点介绍几个基本的要素

(4)第四点较为重要,建模的过程中如何综合考虑两者,来获得较为满意的模型。

 

二、学习目标

1.了解和机器学习相关的概念

2.了解机器学习的实质

3.了解常见损失函数

4.了解经验风险和结构风险。

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