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Python机器学习进阶实战视频教学

唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
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计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
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【课程介绍】
进阶实战课程旨在帮助同学们掌握机器学习进阶算法原理并应用Python工具包进行实战任务,学习过程中建议大家先掌握机器学习经典算法再加入进阶实战课程中。课程整体风格通俗易懂,用最接地气的方式带大家轻松入门机器学习各大高深算法并结合真实数据集进行项目实战。
【课程收益】
掌握机器学习进阶算法原理与工作流程
熟练使用Python工具包进行建模任务
掌握必备数学公式推导
熟练进行数据处理与挖掘建模任务
第一章:降维算法-线性判别分析
第二章:推荐系统
第三章:Python从零打造音乐推荐系统
第四章:基于统计分析的电影推荐
第五章:数据特征
第六章: GBDT提升算法
第七章: xgboost-gbdt-lightgbm提升算法框架对比
第八章: 使用lightgbm进行饭店流量预测
第九章: 人口普查数据集项目实战-收入预测
第一十章:贝叶斯优化及其工具包使用
第一十一章:贝叶斯优化实战
第一十二章:EM算法
第一十三章: HMM隐马尔科夫模型
第一十四章:HMM案例实战
第一十五章:NLP-文本特征方法对比
第一十六章: 使用word2vec进行分类任务
第一十七章:Tensorflow自己打造word2vec
第一十八章:制作自己的常用工具包
第一十九章: 机器学习项目实战-数据处理与特征提取
第二十章:机器学习项目实战-建模与分析
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