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机器学习专家系列精品课程零基础到精通

2021-05-15 12:03:07 作者：互联网

机器学习专家系列精品课程零基础到精通(全套)

该系列课程整理分为以下几个部分:（留坑待填！）

Part01 机器学习理论篇
- Chapter01 大数据算法基础教程(10课)
  - a 大数据算法概述
  - b 亚线性算法
  - c 亚线性算法例析
  - d 外存算法概述
  - e 外存查找结构
  - f 外存图数据算法
  - g 基于MapReduce的并行算法设计
  - h 超越MapReduce的并行大数据处理
  - i 众包算法
- Chapter02 机器学习算法视频教程(重点)(10课)
- a 管窥算法
- b 字符串
- c 数组
- d 树
- e 链表
- f 查找排序
- g 图论
- h 贪心法和动态规划
- i 概率分治和机器学习
- Chapter03 机器学习之深度算法(30课)
  - 1-1 课程介绍机器学习介绍
  - 1-2 深度学习介绍
  - 2 基本概念
  - 3-1 决策树算法
  - 3-2 决策树应用
  - 4-1 最邻近规则分类KNN算法
  - 4-2 最邻近规则KNN分类应用
  - 5-1 支持向量机SVM
  - 6-2 神经网络算法应用上
  - 6-3 神经网络算法应用下
  - 7-1 简单线性回归上
  - 7-2 简单线性回归下
  - 7-3 多元线性回归上
  - 7-4 多元线性回归下
  - 7-5 非线性回归Logistic Regression
  - 7-6 非线性回归应用
  - 7-7 回归中的相关度和决定系数
  - 7-8 回归总的相关性和R平方值应用
  - 8-1 Kmeans算法
  - 8-2 Kmeans应用
  - 8-3 Hierarchical clustering 层次聚类
  - 8-4 Hierarchical clustering 层次聚类应用
  - 9 神经网络CNN算法
  - 10 支持向量机(SVM)算法(下)应用
  - 11 支持向量机(SVM)算法下
- Chapter04 算法公开课(20课)
  - 01 十分钟搞定LCS
  - 02 十分钟详解KMP
  - 03 十分钟例解KMP
  - 04 半小时精讲动态规划
  - 05 贪心算法
  - 06 BFS初步
  - 07 初探DFS
  - 08 Kruskal算法
  - 09 Prim算法
  - 10 最短路Dijkstra算法
  - 11 稳定婚姻匹配问题
  - 12 本福特定律
  - 13 Jump
  - 14 八皇后问题
  - 15 数独问题
  - 16 马踏棋盘问题
  - 17 并查集的应用
  - 18 围棋中的正方形
  - 19 时间复杂度
  - 20 背包问题
- Chapter05 机器学习中的数学(4课)
  - a 微积分、梯度和Jensen不等式
  - b Taylor展开式和拟牛顿
  - c 概率论基础
  - d 概率计算与拒绝采样
- Chapter06 机器学习视频教程(42课)
  - 01 基本概念
  - 02 随机向量
  - 03 随机向量性质
  - 04 多元高斯分布
  - 05 分布性质
  - 06 条件期望
  - 07 多项式分布
  - 08 多元高斯分布
  - 09 渐进性质
  - 10 核定义
  - 11 正定核性质
  - 12 正定核应用
  - 13 核主元分析
  - 14 主元分析
  - 15 主坐标分析
  - 16 期望最大算法
  - 17 概率PCA
  - 18 最大似然估计方法
  - 19 EM算法收敛性
  - 20 EDS方法
  - 21 MDS中加点方法
  - 22 矩阵次导数
  - 23 T矩阵范数
  - 24 次导数
  - 25 spectral clustering
  - 26 K-means algorithm
  - 27 Matrix Completion
  - 28 Fisher判别分析
  - 29 谱聚类1
  - 30 谱聚类2
  - 31 Computational Methods1
  - 32 Computational Methods2
  - 33 Fisher Discriminant Analysis
  - 34 Kernel FDA
  - 35 Linear classification1
  - 36 Linear classification2
  - 37 Naive Bayes方法
  - 38 Support Vector Machines1
  - 39 Support Vector Machines2
  - 40 SUM
  - 41 Boosting1
  - 42 Boosting2
Part02 机器学习编程篇
- 01 Linux Shell编程从初学到精通(17课)
- 02 Linux集群应用实战视频(43课)
- 03 Scala语言入门(5课)
- 04 Spark 1(2).X 大数据平台V2视频教程(10课)
- 05 Spark机器学习入门到精通(8课)
- 06 零基础入门学习Python(42课)
- 07 Python网络程序开发(12课)
- 08 mahout机器学习平台(7课)
Part03 机器学习应用篇
- 01 实战coding直播(python)(6课)
- 02 大数据之机器学习视频教程(重点)(11课)
- 03 机器学习课程(重点)(19课)
- 04 机器学习基石视频课程(66课)
- 05 台湾机器学习技法(16课)
- 06 机器学习公开课(11课)
- 07 机器学习课程视频(19课)
- 08 机器学习线下培训视频(8课)
Part04 机器学习面试篇
- 01 面试&算法讲座视频(3课)
- 02 面试求职公开课(重点)(14课)
Part05 机器学习复习资料
- 01 斯坦福机器学习公开课(英语)(19课)
- 02 CMU-Machine Learning-Tom Mitchell(英语)(24课)
- 03 Toronto - Machine Learning - Hinton(英语)(70课)
- 04 2014年斯坦福机器学习算法
- 05 斯坦福机器学习算法(英文)19课
- 06 斯坦福公开课NG:机器学习(19课)
- 07 深度学习视频教程(英语)(16课)

标签：02,精品课程,机器,19,精通,学习,算法,应用
来源： https://www.cnblogs.com/lx17746071609/p/14771158.html