1 小时 56 分钟
朴素贝叶斯（Naive Bayes）
本课程通过贝叶斯公式推导与垃圾邮件算例讲解朴素贝叶斯，解决文本自动分类问题，帮助学习者掌握分词、平滑与概率计算完整流程。
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学会从数据找规律，让判断有依据而不是凭感觉。
1 小时 56 分钟
本课程通过贝叶斯公式推导与垃圾邮件算例讲解朴素贝叶斯，解决文本自动分类问题，帮助学习者掌握分词、平滑与概率计算完整流程。
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本课程通过算例与源码讲解补集朴素贝叶斯，解决多项式朴素贝叶斯类别不平衡偏向多数类问题，帮助掌握CNB训练预测。
热门 5 小时 44 分钟
本课程通过鸢尾花与西瓜案例，讲解分类回归决策树分裂准则与剪枝，解决过拟合问题，帮助学习者完成树模型训练可视化，提升结构化建模能力。
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本课程从最大间隔思想出发，经软间隔、对偶与核技巧讲解SVM超平面求解，解决线性不可分与噪声敏感，帮助理解C与核函数选择。
1 小时 14 分钟
本课程通过判别函数推导与散度矩阵分析，讲解LDA分类与降维原理，解决类间不可分与高维特征问题，帮助学习者掌握LDA推导与代码实现。
1 小时 36 分钟
本课程通过AdaBoost训练机制与指数损失推导，讲解样本权重与弱分类器加权投票，解决弱模型组合为强分类器问题，帮助吃透提升机制。
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本课程通过鸢尾花与房价，讲解随机森林Bootstrap采样投票集成，解决单树方差大易过拟合，帮助学习者用sklearn分类回归。
热门 1 小时 21 分钟
本课程通过公式推导与实例拆解GBDT预测与训练过程，解决残差拟合与学习率作用问题，帮助学习者掌握负梯度拟合，提升机器学习调参能力。
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本课程经目标函数推导与数值案例，讲解XGBoost结构正则与二阶泰勒展开，解决GBDT过拟合与叶子输出不稳，帮助掌握分裂增益优化。
1 小时 20 分钟
本课程经原理推导与sklearn实践，讲解K-means及kmeans++优化，解决初始质心敏感与K值选择，帮助掌握聚类建模方法。
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本课程通过高维数据案例讲解PCA方差最大化与协方差矩阵特征分解，解决维度灾难与噪声干扰，帮助学习者完成降维与可视化。
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本课程通过距离矩阵演算讲解DBSCAN核心点边界点与簇扩展，及eps/min_samples设定，帮助学习者应对不规则数据聚类。
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本课程以抛硬币估计概率为例讲解EM算法E步估后验、M步更新参数直至收敛的实现，解决隐变量参数估计问题，帮助提升统计建模思维。
推荐 1 小时 50 分钟
本课程通过薪资分布案例与EM迭代计算，讲解高斯混合模型概率聚类原理，帮助学习者掌握分布建模方法，提升无监督学习与模型评估能力。
热门 1 小时 34 分钟
本课程通过TF/IDF推导与向量器拆解，讲解文本数值化与关键词权重，解决文档向量化与特征提取，帮助完成文本特征工程。
1 小时 12 分钟
本课程通过中文语料示例，讲解词袋模型分词建词表与词频TF-IDF向量化，解决文本无法直接被算法处理，帮助学习者完成文本特征工程。
37 分钟
本课程经Softmax瓶颈分析与Huffman树推导，讲解层次Softmax加速原理，解决大词表计算过大，帮助理解概率优化思路。
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本课程通过肿瘤预测与评论分类，讲解二分类多分类多标签评估指标，解决准确率骗人与类别不平衡，帮助学习者按业务选指标，提升评估能力。
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本课程通过Tkinter与朴素贝叶斯实战，讲解贝叶斯公式与邮件向量化训练，解决中文垃圾邮件识别，帮助学习者交付可分发桌面分类应用。
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本课程通过Tkinter绘图板与SVM+HOG训练，讲解手写数字识别系统，解决像素特征过拟合与位置敏感，帮助学习者视觉项目落地。
冀公网安备13050302001966号