[103] 机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例 - 预测房价案例

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1. 机器学习概述

• 1-1 机器学习-导学
• 1-2 概述
• 1-3 本门课的内容
• 1-4 IPython Notebook介绍
• 1-5 python 基本语法
• 1-6 条件和循环语句
• 1-7 Python中的函数

2. 回归模型—理论

• 2-1 课前须知。
• 2-2 线性回归概述
• 2-3 预测房价
• 2-4 线性回归
• 2-5 加入更高阶的因素
• 2-6 通过训练-测试分离来评估过拟合
• 2-7 训练测试曲线
• 2-8 加入新的特征
• 2-9 其他回归示例
• 2-10 回归总结

3. 回归模型—房价预测进阶案例

• 3-1 进阶案例介绍
• 3-2 探索房屋数据集
• 3-3 可视化数据集的特征
• 3-4 实现回归模型
• 3-5 应用线性回归模型
• 3-6 使用sklearn来构建线性回归模型
• 3-7 评估线性回归模型
• 3-8 MSE和R2评分
• 3-9 多项式拟合

4. 分类模型—理论

• 4-1 分类-分析情感
• 4-2 从主题预测情感
• 4-3 分类器应用
• 4-4 线性分类器
• 4-5 决策边界
• 4-6 训练和评估分类器
• 4-7 什么是好的精度
• 4-8 混淆矩阵
• 4-9 学习曲线
• 4-10 类别概率
• 4-11 分类总结

5. 分类模型—情感分析进阶案例

• 5-1 情感分析进阶案例-读取数据
• 5-2 情感分析进阶案例-TFIDF表示
• 5-3 情感分析进阶案例 – 文本预处理
• 5-4 情感分析进阶案例 – 分词
• 5-5 情感分析进阶案例 – 去除停用词
• 5-6 情感分析进阶案例 – 构建分类器.mp4

6. 聚类和相似度模型—理论

• 6-1 聚类和相似度-文档检索
• 6-2 检索感兴趣的文档
• 6-3 用于测量相似度的单词计数表示
• 6-4 应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序
• 6-5 TF-IDFf文档表示
• 6-6 检索相似的文档
• 6-7 文档聚类
• 6-8 聚类介绍
• 6-9 k-均值
• 6-10 其他例子
• 6-11 聚类和相似度总结

7. 聚类和相似度模型—维基百科人物相似度案例

• 7-1 使用pandas来读取维基百科人物数据集
• 7-2 使用sklearn来进行词袋模型表示
• 7-3 使用skearn来进行tfidf表示和相似度计算

8. 推荐系统—理论

• 8-1 推荐商品
• 8-2 我们在哪能见到推荐系统
• 8-3 推荐的分类模型
• 8-4 协同过滤
• 8-5 流行物品的影响
• 8-6 正规化同现矩阵
• 8-7 矩阵补全问题
• 8-8 通过用户和物品的特征进行推荐
• 8-9 利用矩阵形式预测
• 8-10 通过矩阵分解发现隐藏结构
• 8-11 特征+矩阵分解
• 8-12 推荐系统的性能度量
• 8-13 最优推荐
• 8-14 准确率-召回率曲线
• 8-15 推荐系统总结

9. 推荐系统—构建推荐系统案例

• 9-1 读取和探索推荐数据
• 9-2 将样本分成训练集和验证集
• 9-3 基于用户和商品的推荐
• 9-4 推荐结果评估
• 9-5 基于SVD的推荐

10. 深度学习—理论

• 10-1 深度学习：图像搜索
• 10-2 神经网络
• 10-3 深度学习在计算机视觉中的应用。
• 10-4 深度学习的性能
• 10-5 计算机视觉中的深度学习
• 10-6 深度学习的挑战
• 10-7 迁移学习
• 10-8 深度学习总结

11. 神经网络—案例部分

• 11-1 神经网络拟合XOR函数
• 11-2 利用神经网络进行手写识别

12. 结尾章

• 12-1 部署机器学习应用
• 12-2 部署之后发生了什么？
• 12-3 机器学习的挑战
• 12-4 课程总结。