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看得尽兴,学得过瘾,《Python全系列》第19阶段更新

Python全系列

 

本次更新内容为Python第十阶段:人工智能基础_机器学习理论和实战


 本阶段注重机器学习算法原理推导,从零开始讲解每一个复杂的机器学习算法,基于真实数据集进行案例实战!本阶段从线性模型开始讲起,再到由线性模型引申出来的相关算法,帮助大家快速、透彻的理解机器学习算法的原理、推导、实现、优化,并且使用真实数据集进行算法调用,对模型训练、模型评估与选择、模型使用手把手实战。

 

章节8逻辑回归

01 逻辑回归_Sigmoid函数

02 sigmoid函数作用

03 逻辑回归为什么用sigmoid函数_预备知识

04 证明伯努利分布是指数族分布_推导出逻辑回归公式

05 回想多元线性回归公式其实也是从广义线性回归推导出来的

06 推导逻辑回归损失函数_得到总似然的公式

07 推导逻辑回归损失函数_得到最终形式

08 绘制逻辑回归损失函数_读入数据计算优解模型_实现逻辑回归预测_实现09 逻辑回归损失函数

10 绘制逻辑回归损失函数_探索单个参数和损失的关系

11 绘制逻辑回归损失函数_探索两个参数和损失函数变换关系

12 绘制逻辑回归损失函数_绘制3D的图形_分析X1X2两个维度的重要度

13 对逻辑回归函数进行求导_结论在后面会用到

14 对逻辑回归的损失函数求导_推导出导函数的形式

15 实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行二分类

16 OneVsRest将多分类问题转化成多个二分类问题

17 实战逻辑回归对鸢尾花数据集进行多分类

 

章节9Softmax回归

01 回顾证明多项式分布属于指数族分布一种

02 从广义线性回归的η推导出来Softmax的公式

03 有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本

04 再次证明Softmax损失函数当K=2时就是逻辑回归损失函数

05 证明Softmax公式K=2的时候就是逻辑回归_平移不变性

06 逻辑回归和Softmax回归在多分类任务模型参数上的区别_与算法在选择上的区别

07 实战音乐分类器_讲解需求和读取数据

08 实战音乐分类器_探索不同曲风音乐文件的时间频率图

09 实战音乐分类器_傅里叶变换可以帮助我们做什么

10 实战音乐分类器_代码使用傅里叶变换将混音文件进行投影

11 实战音乐分类器_代码对单首歌曲进行傅里叶变换_代码对600首音乐文件进行傅里叶变换并保存结果

12 实战音乐分类器_代码读取600首傅里叶变换后的数据_构建训练集并训练模型

13 实战音乐分类器_模型的测试和调优_解决双通道音乐文件的问题

 

 

 

另附各章节课程资料

 

 

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