尚学堂1905期人工智能全套

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尚学堂期人工智能全套
尚学堂期人工智能全套:尚学堂的人工智能主要学习什么呢?
快速实战入门人工智能—快速实战入门[抢先看]章节1:机器学习本质到底做什么
章节2:线性回归算法知识铺垫
章节3:线性回归算法深入剖析
章节4:环境安装配置以及线性回归算法实现
章节5:IDE的使用及利用sklearn模块使用
章节6:优化算法梯度下降法深入剖析
章节7:代码实战梯度下降法
章节8:提高模型的推广能力以及代码实战
章节9:人工智能中的归一化
章节10:多项式回归算法
章节11:逻辑回归算法详解
章节12:代码实战逻辑回归
章节13:代码实战水泥强度预测案例
章节14:代码实战保险医疗花费预测案例
章节15:代码实战音乐分类器案例
章节16:详解逻辑回归多分类与Softmax
章节17:模型的评估指标详解
章节18:模型评估代码实战
第一阶段Python语言基础与使用章节1:数学基础补充
章节2:机器学习计算基础库
章节3:机器学习Python基础
第二阶段机器学习算法与案例实战章节1:多元线性回归
章节2:梯度下降法
章节3:逻辑回归
章节4:模型评估与选择
章节5:SVM
章节6:聚类
章节7:决策树
章节8:集成学习和随机森林
章节9:关联规则挖掘
第三阶段机器学习算法与案例实战章节1:训练模型各种优化算法
章节2:Adaboost和GBDT
章节3:XGBoost
章节4:贝叶斯分类器
章节5:最大熵模型与EM算法
章节6:主成分分析
章节7:隐含马尔科夫模型
章节8:条件随机场
章节9:主题模型
章节10:词向量
第四阶段深度学习原理与框架章节1:神经网络与多层感知机
章节2:TensorFlow
章节3:训练深度神经网络
章节4:卷积神经网络
章节5:实现经典卷积神经网络
章节6:循环神经网络
章节7:强化学习
第五阶段人工智能项目实战章节1:面对海量数据挖掘
章节2:实时个性化推荐系统
章节3:自然语言基础
章节4:聊天机器人
章节5:Keras

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