机器学习 -- 实用机器学习 李沐（进行中）

课程主页：https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/ 斯坦福 2021 秋季 · 实用机器学习：https://www.bilibili.com/video/BV13U4y1N7Uo/ https://www.bilibili.com/read/readlist/rl482828 https://github.com/luweiagi/machine-learning-notes/blob/master/docs/personal/material.md -ml-DL-limu 240818-c.d2l.ai_stanford-cs329p

1.1 课程介绍

38:58

1.2 数据获取

30:50

imgaug

1.3 网页数据抓取

26:18

from selenium import webdriver
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.headless = True
chrome = webdriver.Chrome(
    chrome_options=chrome_options)
page = chrome.get(url)

BeautifulSoup

1.4 数据标注

37:32

2.1 探索性数据分析

34:51

# !pip install seaborn pandas matplotlib numpy
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from IPython import display
display.set matplotlib formats('svg')
#Alternative to set svg for newer versions
#import matplotlib inline
# matplotlib inline,backend inline.set matplotlib formats( 'svg')

2.2 数据清理

18:53

2.3 数据变换

27:48

2.4 特征工程

19:59

2.5 数据科学家的日常

09:32

3.1 8 分钟机器学习介绍

08:43

3.2 最简单也最常用的决策树

15:57

3.3 最简单也同样最常用的线性模型

14:50

3.4 随机梯度下降

12:13

3.5 多层感知机

11:44

3.6 卷积神经网络

17:55

3.7 循环神经网络

20:57

4.1 模型评估

35:07

4.2 过拟合和欠拟合

29:37

4.3 模型验证

23:07

5.1 方差和偏差

17:00

5.2 Bagging

16:50

5.3 Boosting

14:42

5.4 Stacking

22:03

9.1 模型调参

20:29

9.2 超参数优化

40:41

9.3 网络架构搜索

24:02

10.1 深度神经网络架构

29:43

11.1 迁移学习

29:58

11.2 NLP 中的微调 21:25

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