威斯康辛大学《呆板进修导论》2020秋季课程完结,课件、视频资源已开放

对于呆板进修领域的初学者来说,这会是很好的入门课程。目前,课程的笔记、PPT 和视频正在陆续发布中。2020 年就这么悄无声息地走完了,想必大多数人,尤其是在校学生唯一的感觉就是:「又是毫无学术进展的一年。」别慌,只要马上开始进修,什么时候都不算晚。近日,威斯康辛大学麦迪逊分校助理教授 Sebastian Raschka 在推特上宣布了威斯康辛大学《呆板进修导论》2020 秋季课程的完结:「教授两个班级和 230 个学生是相当不错的体验,对于那些感兴趣的人,我整理了一页记录以供参考。」课程笔记主页:https://

对于呆板进修领域的初学者来说,这会是很好的入门课程。目前,课程的笔记、PPT 和视频正在陆续发布中。

2020 年就这么悄无声息地走完了,想必大多数人,尤其是在校学生唯一的感觉就是:「又是毫无学术进展的一年。」别慌,只要马上开始进修,什么时候都不算晚。

威斯康辛大学《呆板进修导论》2020秋季课程完结,课件、视频资源已开放

近日,威斯康辛大学麦迪逊分校助理教授 Sebastian Raschka 在推特上宣布了威斯康辛大学《呆板进修导论》2020 秋季课程的完结:「教授两个班级和 230 个学生是相当不错的体验,对于那些感兴趣的人,我整理了一页记录以供参考。」课程笔记主页:https://sebastianraschka.com/resources/ml-lectures-1.html(持续革新中)

威斯康辛大学《呆板进修导论》2020秋季课程完结,课件、视频资源已开放

Sebastian Raschka 是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授,致力于呆板进修和深度进修研究。他比来的一些研究办法已应用于生物识别领域,解决面部图像隐私问题,其他的研究重点包括开发与呆板进修中的模型评价、对抗攻击和 AutoML 有关办法和应用程序。他也是《Python 呆板进修》一书的作者,曾被科技博客 Analytics Vidhya 评为 GitHub 上具影响力的数据科学家之一。对想要进修这门课程的学生,Sebastian Raschka 教授的建议是:你至少要熟悉基本编程知识并完成了编程入门课程。课程总共由七个部分组成:第一部分:简介L01:什么是呆板进修

1.1 课程概述:「Stat 451:呆板进修导论(FS 2020)」的简介

1.2 什么是呆板进修:呆板进修的定义,以及呆板进修与编程的关系

1.3 呆板进修的类别:接洽了呆板进修的三大类,监督进修、无监督进修和强化进修

1.4 符号:先容了将在本课程中运用的呆板进修形式和符号

1.5 ML 应用:走向呆板进修程序的主要步骤,以及呆板进修组件的分类

1.6 ML 动力:关于进修呆板进修的不同观点和动力

L02:比来邻算法

2.1 比来邻算法:先容比来邻算法,概览比来邻算法的应用和最新进展

2.2 比来邻决策边界:包括 1 – 比来邻决策边界背后的概念,此外还列出了一些常见的距离度量

2.3 K – 比来邻算法:将 1 – 比来邻概念扩展到 k – 比来邻算法,进行分类和回归

2.4 K – 比来邻的 Big O:K – 比来邻简单实现的 Big O 运行时间复杂度

2.5 K – 比来邻的晋升:总结一些晋升 K – 比来邻计算性能和预测效率的常见技巧

2.6 Python 中的 K – 比来邻:利用 scikit-learn,在 Python 中运用 K – 比来邻。这节课中运用的 Jupyter 笔记本从这里获取:https://github.com/rasbt/stat451-machine-learning-fs20/blob/master/L02/code/02_knn_demo.ipynb

第二部分:计算基础L03: (可选)Python 编程

3.1 Python 概述:这节课将接洽 Python 的用法,进行 C 和 Python 的快速示范(也许并不是很有吸引力)

3.2 Python 设置:示范如何在 MacOS 上运用 Miniconda 安装 Python,另外提供了有关 conda 软件包管理器的简短示范

3.3 运行 Python 代码:示范运行 Python 代码的不同方式,包括 REPL、IPython、.py 脚本和 Visual Studio Code

L04: Python 中的科学计算

4.1 NumPy 基础知识先容

4.2 NumPy 数组的创建及索引

4.3 NumPy 数组的数学运算和通用函数

4.4 NumPy 的广播机制

4.5 NumPy 高级索引–内存视图和副本

4.6 NumPy 随机数生成器

4.7 重塑 NumPy 数组

4.8 NumPy 比较运算符和掩码

4.9 NumPy 线性代数基础

4.10 Matplotlib

L05: 运用 Scikit-Learn 进行呆板进修 

5.1 从表格文本文件读取数据集

5.2 基本数据处理

5.3 面向对象的编程和 Python 类

5.4 Scikit-Learn 简介

5.5 Scikit-Learn Transformer API

5.6 Scikit-Learn 管道

第三部分:基于树的办法L06:决策树

6.1 决策树简介

6.2 递归算法和 Big-O

6.3 决策树的类型

6.4 分割标准

6.5 基尼系数 & 熵与误分类误差:阐释在 CART 决策树的信息增益方程式中,为什么要运用熵(或基尼)代替误分类误差作为杂质度量

6.6 改进和处理过拟合:将决策树的一些问题(例如过拟合)融合在一起并接洽改进办法,例如增益比、预剪枝和后剪枝

6.7 代码示例:如何运用 scikit-learn 训练和可视化决策树的快速示范

L07: 集成办法 

7.1 集成办法简介:接洽了包括绝对多数投票法(majority voting)、套袋法(bagging)、随机森林(random forests)、货仓(stacking)、梯度晋升(gradient boosting)等最受欢迎、运用最广泛的呆板进修办法。

7.2 绝对多数投票法:接洽最基本的模型集成之一「绝对多数投票」,通过示例解释为什么它比运用单个分类器更好

7.3 套袋法:先容了偏差 – 方差权衡和分解,以了解套袋法的用途

7.4Boosting 和 AdaBoost:接洽 boosting 的概念,然后先容了 AdaBoost,该办法将弱分类器(比如决策树桩)晋升为强分类器

7.5 梯度晋升:在 AdaBoost 运用权重作为训练示例来晋升下一轮树的情况下,梯度晋升运用损失的梯度来计算残差以适应序列中的下一棵树,视频中提到的论文地址:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2939672.2939785

7.6 随机森林:讲解随机森林及其与套袋法之间的关系,以及为什么随机森林在实践中的效果优于套袋法

7.7 货仓:先容 Wolpert 货仓算法,并展示如何在 mlxtend 和 scikit-learn 中运用货仓分类器

第四部分:模型评价模型评价分为五个小节:

L08:基础部分,欠拟合和过拟合

L09:重采样办法

L10:交叉验证

L11:统计测试和算法选择

L12:评价指标

在后续即将革新的课程中,Sebastian Raschka 将对「降维和无监督进修」、「贝叶斯进修」内容进一步先容,课程资料也会革新,包括讲座视频、PPT 链接等。待革新的内容包括:第五章:降维和无监督进修

L13 – 功能选择

L14 – 特征提取

L15 – 聚类

第六章:贝叶斯进修

L16 – 贝叶斯办法简介

L17 – 贝叶斯最佳分类器

L18 – 朴素贝叶斯分类器

L19 – 贝叶斯网络

这些课程资料在 GitHub 平台也会同步革新,项目地址:https://github.com/rasbt/stat451-machine-learning-fs20

原创文章,作者:机器之心,如若转载,请注明出处:https://www.iaiol.com/news/%e5%a8%81%e6%96%af%e5%ba%b7%e8%be%9b%e5%a4%a7%e5%ad%a6%e3%80%8a%e5%91%86%e6%9d%bf%e8%bf%9b%e4%bf%ae%e5%af%bc%e8%ae%ba%e3%80%8b2020%e7%a7%8b%e5%ad%a3%e8%af%be%e7%a8%8b%e5%ae%8c%e7%bb%93%ef%bc%8c/

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