@JeemyJohn
2018-09-24T15:00:47.000000Z
字数 665
阅读 1021
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达人课
题目：《机器学习核心算法理论与实战》
1. 算法理论篇
| 章节 |
标题 |
| 1 |
机器学习基础知识 |
| 2 |
KNN算法：我不学习我也能预测 |
| 3 |
逻辑回归（LR）：算法工程师必考 |
| 4 |
感知机：最简单的线性分类器 |
| 5 |
朴素贝叶斯算法：后验概率学习算法 |
| 6 |
决策树算法：IF-THEN规则的集合 |
| 7 |
AdaBoost：提升算法的先驱者 |
| 8 |
SVM：间隔最大化的感知机 |
| 9 |
XGBoost：基于决策树的kaggle夺冠利器 |
| 10 |
LightGBM：据说这家伙比XGBoost还牛 |
| 11 |
无监督聚类：从K-Means说起 |
| 12 |
Isolation Forest：异常检测的利器 |
| 13 |
神经网络：深度学习的基础 |
| 14 |
FM：专为高维稀疏特征而生 |
| 15 |
FTRL：在线学习算法的王者 |
| 16 |
特征降维：PCA与LDA |
| 17 |
特征工程：特征决定上限 |
| 18 |
SGD：万能的优化算法 |
| 19 |
模型评估：选出最优的模型 |
2. Spark MLlib 实战篇
| 章节 |
标题 |
| 1 |
Spark 编程基础 |
| 2 |
Spark 机器学习基础 |
| 3 |
Spark Pipeline组件与应用 |
| 4 |
Spark ML特征转换器 |
| 5 |
Spark ML特征选择器 |
| 6 |
Spark 分类算法实战 |
| 7 |
Spark 回归算法实战 |
| 8 |
Spark 聚类算法实战 |
| 9 |
Spark 推荐算法实战 |
| 10 |
Spark 模型选择与调优 |
3. 技能提升篇
| 章节 |
标题 |
| 1 |
机器学习在推荐系统中的应用 |
| 2 |
XGBoost特征选择原理与实战解析 |
| 3 |
XGBoost4j-Spark分布式训练单机部署 |
| 4 |
分布式模型单机部署案例实战 |
| 5 |
数据不平衡问题的N种解决方案 |
| 6 |
模型融合方法与案例详解 |
| 7 |
Parameter Server：超大规模分布式机器学习解决方案 |
| 8 |
征战BAT：算法面试杂谈 |
