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【一起啃书】机器学习西瓜书白话解读

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2019-12-12 21:59:29

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【食用须知】

15:52

0000机器学习视频说明

11:06

0101绪论基本概念

09:05

0102假设空间归纳偏好

03:09

0201模型评估与选择

02:20

0202经验误差与过拟合

03:06

0203测试集分割留出法

05:33

0204K折交叉验证

01:35

0205测试集分割自助法

03:05

0206验证集

02:27

0207均方误差

04:56

0208错误率与精确度公式

03:15

0209查准率与查全率

03:48

0210P-R反向关系原理

07:58

0211P-R反向关系图像与F1

05:16

0212P-R加权调和平均Fbeta

02:10

0213macro_microP-R

03:34

0214使用P-R曲线比较不同模型

02:54

0215ROC曲线

05:07

0216排序损失rank-loss

02:37

0217AUC与rank-loss

05:43

0218代价敏感曲线引入

05:51

0219代价曲线思路

06:11

0220实例说明一个阈值对应一条直线

11:08

0221多条直线围成代价敏感曲线

08:07

0222横纵轴归一化说明

04:21

0223假设检验目的

02:05

0224泛化问题与概率论课程推荐

03:28

0225二项分布【这部分群里也没代码自己敲】

04:05

0226代码实现二项分布【这部分群里也没代码自己敲】

04:51

0227假设检验举例e=0.3【这部分群里也没代码自己敲】

03:10

0228假设e_0大于等于0.3【这部分群里也没代码自己敲】

03:24

0229多个测试集一种算法的假设检验

05:41

0230第二章先到这吧溜了溜了

01:54

0301线性回归开始了哈哈

02:34

0302线性关系基本模式

04:02

0303一元线性回归

04:03

0304线性函数矩阵表示法

04:50

0305一元矩阵w偏导

06:00

0306一元矩阵对b求偏导

01:32

0307多元线性回归

03:46

0308求导没推给个例子

01:21

0309对数线性回归与广义线性回归

01:28

0310对数或逻辑线性回归

05:39

0311线性判别分析LDA与多分类学习略

02:02

0312类别不平衡问题

02:28

0313梯度下降法

04:12

0314批量梯度下降

02:46

0315随机梯度下降

01:30

0316学习率局部最优全局最优

04:49

0317_【重制】逻辑回归

01:59

0318_【重制】逻辑回归的目标与核心问题

05:05

0319_【重制】sigmoid的诞生

13:44

0401决策树基本形式与本章安排

07:09

0401信息熵：什么是信息什么是熵

03:22

0402熵的度量：均匀分布

03:48

0403熵的度量：一般分布

03:42

0404信息的度量：信息增益

02:54

0405决策树ID3算法举例：好坏西瓜

06:39

0406好坏西瓜继续分叉

02:01

0407增益率简述

03:03

0408决策树CART算法基尼指数

04:47

0409基尼指数计算：第一次分叉

02:12

0410基尼指数计算：第二次分叉

01:02

0411基尼指数计算：第三次分叉与分叉终止

01:58

0412CART算法回归树

04:18

0413剪枝处理

05:59

0414预剪枝一

02:22

0415预剪枝二

03:23

0416后剪枝

03:49

0417连续值C4.5二分法信息增益最大准则

03:11

0418决策树缺失值处理

04:41

0419多变量决策树阅读资料

02:42

0501_【补充】内容简介

01:01

0502_【补充】熵的针对的问题与要求

04:30

0503_【补充】信息熵公式来源推导

09:33

0504_【补充】信息熵公式推导

06:34

0505_【补充】信息熵公式的理解

10:29

0506_【补充】信息熵的性质与总结

05:06

0507_【补充】联合熵 joint entropy

03:43

0513_神经网络基本单位

04:09

0514_感知器

04:28

0515_多层神经网络

06:51

0600_【重制】支持向量机讲解大纲

01:21

0601_【重制】支持向量机感知器模型

10:03

0602_【重制】支持向量机的分类

01:34

0603_【重制】线性可分支持向量机

11:16

0604_【重制】线性可分支持向量机求解

11:32

0605_【重制】线性支持向量机与松弛因子

10:32

0606_【重制】非线性支持向量机

05:26

0609_【补充】拉格朗日乘子法1：极值点目标与约束相切

01:59

0610_【补充】拉2：梯度与等高线的切线垂直

02:28

0611_【补充】拉3：有限值条件的极值问题转化为求解等式方程问题

02:55

0612_【补充】拉4：形式推广

03:44

0701贝叶斯分类器综述

01:14

0702贝叶斯定理_一个应用

03:06

0703贝叶斯定理

02:03

0704预热_一个半朴素贝叶斯的例子

02:06

0705贝叶斯决策论

03:57

0706最大似然估计

00:59

0707极大似然估计_一次实验

01:51

0708极大似然估计_多次实验

02:46

0709极大似然估计_公式与取对数

01:28

0710朴素贝叶斯分类器

04:14

0711拉普拉斯修正

01:26

0712EM算法

03:17

0713求助_半朴素贝叶斯分类器与贝叶斯网

00:30

0801集成学习

04:12

0802集成学习的威力

01:21

0803AdaBoost原理看个例子包懂

03:49

0804AdaBoost算法代码实现

02:58

0805AdaBoost简单函数封装

11:25

0806AdaBoost循环封装

07:24

0807Gradient_boosting简述

01:08

0809Gradient_Boosting效果

00:51

0810训练样本不同来实现好而不同的不同

01:27

0811抽样的考虑

01:29

0812Bagging自助抽样

01:34

0813Bagging外包估计

01:10

0814Bagging代码示例

02:36

0815随机森林

01:48

0816结合策略：平均法

01:39

0817结合策略：投票法

04:30

0818结合策略：学习法

02:13

0819多样性

01:07

0901聚类

03:41

0902性能度量

00:58

0903外部指标

06:14

0904内部指标

10:01

0905距离度量与非距离度量

02:19

0906距离度量_有序数据

04:19

0907距离度量_无序数据

02:27

0908距离度量_混合与加权

01:34

0909K均值

02:09

0910K-mean动图

00:28

0911学习向量量化

01:31

0912密度聚类

04:47

0913层次聚类

03:37

0914高斯混合聚类_多元高斯分布

07:50

0915高聚代码_多元高斯分布

07:34

0916高聚代码_第一次迭代

08:01

0917高聚代码_alpha与mu的更新

03:08

0918高聚代码_sigma更新与全部整合

02:38

0919不同聚类算法效果对比

00:57

1001k近邻学习

01:41

1002维数灾难现象

08:35

1003n维超立方体边界问题

10:37

1004n维超立方体内接球

02:24

1005n维空间样本密度与样本数

00:48

1006降维方法分类

02:40

1007PCA在干什么

08:37

1008KPCA思路

05:10

1009KPCA协方差矩阵与特征向量推导

08:27

1010核矩阵与核函数

02:47

1011核矩阵的特征向量

03:22

1012利用核函数直接求Y

02:09

1013核方法深入研究建议

02:56

1014什么是流形

01:40

1015Isomap等度量映射

04:50

1016LLE局部线性嵌入

01:25

1017度量学习

03:25

1101特征选择与稀疏学习

03:43

1102子集搜索

02:58

1103子集评价

00:47

1104特征选择概述

01:50

1105过滤式选择Filter-Relief

03:04

1106包裹式选择Wrapper

03:00

1107嵌入式选择Embedded

01:21

1108正则化

07:10

1301半监督学习

07:04

1302生成式方法

11:39

1303代码_生成式方法

03:41

1305_代码_生成式方法改

00:25

1306图半监督学习

10:21

1307传播矩阵的确定

04:24

1308加权的传播矩阵

08:48

1309迭代计算

02:31

1310二分类问题直接求解Fu

08:03

1311sklearn手写数字识别案例

04:55

1312sklearn_label_propagation

07:37

1313sklearn_lable_spreading案例

02:08

1314主动学习案例

02:13

1315sklearn图半监督与svm对比

01:45

1316半监督SVM

04:08

1317基于分歧的方法

05:31

1318半监督聚类

00:58

1401隐马尔科夫模型

05:18

1402隐马尔可夫模型

06:44

1403维比特算法

05:07

1404案例代码

01:12

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