人工智能研究生课程：课件+代码/机器学习/深度学

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2023Hua

发表于 2024-4-14 08:03:15 |AI写论文

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人工智能研究生课程：课件+代码（基于贴子字数的限制，内能选择部分文件夹中的内容展开）
一、课程资料
09集成学习
09-15-Stacking.pdf
09-14-XGBoost代码实现.pdf
09-16-Stacking 代码实现.pdf
09-13-XGBoost树结构生成.pdf09-08-AdaBoost代码实现.pdf
09-12-XGBoost求解.pdf
09-09-GBDT之提升和提升树概念.pdf
09-10-GBDT梯度提升树.pdf
09-11-XGBoost介绍，目标函数，正则项.pdf09-05-Bagging与随机森林及其代码实现.pdf
09-07-Adaboost举例.pdf
09-01-集成学习介绍.pdf
09-04-Voting代码实现.pdf
09-06-Boosting.pdf09-03-Voting原理.pdf
09-02-Voting能够提高准确度的原因.pdf

08主成分分析
08-07-案例：PCA实现照片压缩.pdf
08-06-Sklearn实现PCA.pdf
08-04-基于数据矩阵的奇异值分解算法.pdf
08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.pdf
08-01-主成分分析介绍.pdf
08-03-协方差矩阵的特征值分解算法代码实现.pdf
08-02-协方差矩阵的特征值分解算法.pdf

07聚类
07-11-高斯混合模型代码实现.pdf
07-12-案例：对亚洲足球队进行聚类分析.pdf
07-09-高斯混合模型介绍.pdf
07-10-高斯混合模型参数估计.pdf
07-07-密度聚类.pdf
07-06-Sklearn实现层次聚类.pdf
07-08-Sklearn实现密度聚类.pdf
07-05-层次聚类举例.pdf
07-04-层次聚类原理及距离计算.pdf
07-02-K-means中距离计算方法.pdf
07-03-K-means代码实现.pdf
07-01-K-means基本原理及推导.pdf

06支持向量机
06-15-SVM总结.pdf
06-16-Sklearn实现SVM.pdf
06-14-SMO算法推导过程.pdf
06-17-案例：使用SVM完成人脸识别.pdf
06-10-非线性支持向量机简介.pdf
06-13-SVM代码实现.pdf
06-12-SMO算法推导结果.pdf
06-11-非线性支持向量机的目标函数.pdf06-09-线性支持向量机目标函数优化.pdf
06-02-线性可分支持向量机（几何间隔，函数间隔，目标函数）.pdf
06-07-SVM求解举例.pdf
06-06-目标函数求解（2.pdf
06-08-线性支持向量机的目标函数.pdf
06-05-目标函数求解（1.pdf
06-01-支持向量机简介.pdf
06-03-拉格朗日乘子法求带有等式约束的极值问题.pdf

05朴素贝叶斯
05-06-朴素贝叶斯如何处理连续型数据.pdf
05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯.pdf
05-08-案例：垃圾邮件识别.pdf
05-04-朴素贝叶斯代码实现.pdf
05-05-拉普拉斯修正及代码实现.pdf
05-02-贝叶斯决策模型.pdf
05-03-朴素贝叶斯模型.pdf
05-01-贝叶斯决策简介.pdf

04决策树
04-09-多变量决策树.pdf
04-10-Sklearn实现决策树.pdf
04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估.pdf
04-02-条件熵及计算举例.pdf
04-06-基尼指数（Gini Index）生成决策树.pdf
04-07-决策树剪枝.pdf
04-01-决策树简介、熵.pdf
04-08-决策树处理连续值与缺失值.pdf
04-03-信息增益、ID3算法.pdf
04-05-C4.pdf
04-04-决策树代码实现.pdf

03逻辑回归
03-09-案例：手写数字识别.pdf
03-06-逻辑回归实现多分类方法.pdf
03-05-逻辑回归的正则化.pdf
03-08-案例：鸢尾花分类.pdf
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归.pdf
03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数.pdf
03-02-逻辑回归求解.pdf
03-03-一个示例解释逻辑回归的求解公式.pdf
03-04-逻辑回归代码实现.pdf

02线性回归
01机器学习概述

二、课程配套的代码资料
10案例
case2 信用卡反欺诈模型
case1 银行营销策略分析

02线性回归
03逻辑回归
03-09-案例：手写数字识别（上课版）.ipynb
03-08-案例：鸢尾花分类（上课版）.ipynb
03-09-案例：手写数字识别（答案版）.ipynb
03-09-案例：手写数字识别（练习版）.ipynb
03-05-逻辑回归正则化代码实现（练习版）.ipynb
03-05-逻辑回归正则化代码实现（上课版）.ipynb
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归（答案版）.ipynb
03-07-使用Sklearn实现逻辑回归（练习版）.ipynb
03-08-案例：鸢尾花分类（答案版）.ipynb
03-04-逻辑回归代码实现（练习版）.ipynb
03-05-逻辑回归正则化代码实现（答案版）.ipynb
03-04-逻辑回归代码实现（答案版）.ipynb
03-04-逻辑回归代码实现（上课版）.ipynb
data
tool
pycache
images
.ipynb_checkpoints

08主成分分析
09集成学习
09-16-Stacking 代码实现（上课版）.ipynb
09-16-Stacking 代码实现（练习版）.ipynb
09-16-Stacking 代码实现（答案版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现2（上课版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现1（上课版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现2（练习版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现1练习版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现2（答案版）.ipynb
09-14-XGBoost代码实现1（答案版）.ipynb
09-09-GBDT之提升和提升树概念（练习版）.ipynb
09-09-GBDT之提升和提升树概念（上课版）.ipynb
09-09-GBDT之提升和提升树概念（答案版）.ipynb
09-08-AdaBoost代码实现本（上课版）.ipynb
09-08-AdaBoost代码实现本（答案版）.ipynb
09-05-Bagging与随机森林及其代码实现（上课版）.ipynb
09-05-Bagging与随机森林及其代码实现（答案版）.ipynb
09-04-2Voting代码实现-软投票分类器（答案版）.ipynb
09-04-1Voting代码实现-硬投票分类器（上课版）.ipynb
09-04-1Voting代码实现-硬投票分类器（答案版）.ipynb
09-04-1Voting代码实现-硬投票分类器（练习版）.ipynb
09-02-Voting能够提高准确度的原因.ipynb
data

06支持向量机
07聚类
04决策树
04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估（答案版）.ipynb
04-11-案例：使用决策树进行个人信用风险评估（上课版）.ipynb
04-10-Sklearn实现决策树（上课版）.ipynb
04-10-Sklearn实现决策树（练习版）.ipynb
04-10-Sklearn实现决策树（答案版）.ipynb
04-04-决策树代码实现（练习版）.ipynb
04-04-决策树代码实现（上课版）.ipynb
04-04-决策树代码实现（答案版）.ipynb
.ipynb_checkpoints
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images

05朴素贝叶斯

05-08-案例：垃圾邮件识别（上课版）.ipynb
05-08-案例：垃圾邮件识别（答案版）.ipynb
05-08-案例：垃圾邮件识别（练习版）.ipynb
05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯（上课版）.ipynb
05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯（练习版）.ipynb
05-07-Sklearn实现朴素贝叶斯（答案版）.ipynb
05-05-拉普拉斯修正（上课版）.ipynb
05-05-拉普拉斯修正（练习版）.ipynb
05-05-拉普拉斯修正（答案版）.ipynb
05-04-朴素贝叶斯代码实现（练习版）.ipynb
05-04-朴素贝叶斯代码实现（答案版）.ipynb
05-04-朴素贝叶斯代码实现（上课版）.ipynb
.ipynb_checkpoints
data
images

样品课件供下载前参考！