本课程面向初学者，快速了解BP神经网络是什么，如何使用BP神经网络，以及相关的原理、概念。

本课程专业、深入讲解BP神经网络的建模，深度剖析BP神经网络每个参数的意义，以及遇到建模效果不好时如何分析原因及优化。

本课程是笔者阅读完matlab的BP神经网络工具箱源码后总结的课程,通过本课程，可以弄清楚matlab工具箱是怎么训练BP神经网络的，并自写代码重现与matlab工具箱的一模一样的效果

本课程面向初学者，快速了解RBF神经网络是什么，以及使用RBF神经网络进行建模时如何调参。

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讲解Lasso回归的训练原理,并用python自行实现,该原理扒自sklearn的源码,结果与sklearn的结果一致。

讲解逻辑回归模型的训练原理,并用python自行实现,该原理扒自matlab的逻辑回归源码,结果与matlab的结果一致。

讲解Cart决策树的训练原理,并用python自行实现,该原理扒自matlab的源码,结果与matlab的结果一致。

讲解随机森林的训练原理,并用python自行实现,该原理扒自sklearn的源码,结果与sklearn的结果一致。

讲解AdaBoost的训练原理,并用python自行实现,该原理扒自sklearn的源码,结果与sklearn的结果一致。

讲解GBDT算法的训练原理,并用python自行实现,该原理扒自sklearn的源码,结果与sklearn的结果一致。

讲解《LDA线性判别》算法的训练原理,并用python自行实现,该原理扒自sklearn的源码,结果与sklearn的结果一致。

讲解《因子分析》算法的训练原理,并用python自行实现,该原理扒自sklearn的源码,结果与sklearn的结果一致。

讲解《SVM支持向量机》算法的训练原理,并用python自行实现,该原理扒自libsvm的源码,结果与libsvm、sklearn、matlab的结果一致。

详细讲述Transfomer模型的结构，以及所涉及到的相关知识的来龙去脉，包括Encoder-Decoder模型、Attention机制等等，通过本课程可以从Encoder-Decoder模型开始，一步步加深，直到演变出Transfomer模型

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