“應用機器學習”視頻教程，哥倫比亞大學2020版

資料來源: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTE1NjQxMQ==&mid=2247525154&idx=3&sn=993601833f3afaf31b80d9ec9a2a54c5&chksm=96f01176a1879860942d17617d768af9c416f4cb7233f766115aeb2c44883e7b8c2fee1631e4&scene=126&sessionid=1596509243&key=bf49e72a192178bf7ca09e606d06d4179fbc5affad404c24ab01a5695cf390c5084d486fbcf4d962f335c2a8410f89e58c4f54620bc2fbfcd8c2e8a17737278c32a0657672a3e779bc59ba2ae62b6cc7&ascene=1&uin=MjIwODk2NDgxNw%3D%3D&devicetype=Windows+10+x64&version=62090529&lang=zh_TW&exportkey=AsV8RhOBYcsbhNZOs0YzSrw%3D&pass_ticket=WNCn7OLBe934iNlPmag9gFlFhBUXpBtmg3NKjWA3RMSMRcRzAd2zqyH2vwqaqgu1

原視頻鏈接：

https://www.youtube.com/watch?v=d79mzijMAw0&list=PL_pVmAaAnxIRnSw6wiCpSvshFyCREZmlM

B站地址：

https://www.bilibili.com/video/BV1KC4y187ET/

課程主頁：

https://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s20/schedule/

課程大綱：

01簡介

02-matplotlib

03監督學習

04-預處理

05-線性模型回歸

06-線性模型分類

07-樹木-森林

08梯度提升校準

10模型評估

11重採樣不平衡數據

12種解釋功能選擇

13參數調整自動

14減少維度

15個群集和混合模型

16 nmf離群值檢測

17個文本數據

18個主題模型

19個單詞的嵌入

20個神經網絡

21卷積網

22個高級網

23時間系列

24回顧

25個推薦系統