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机器学习
熟练python 独立开发相关程序
熟练使用django，tornado 框架相关开发技术
熟悉常用机器学习和深度学习算法的软件库TensorFlow，如线性回归、逻辑回归、聚类、朴素贝斯、随机森林、人工神经网络、卷积神经网络等算法；
熟练掌握matplotlib、Numpy、pandas，sklearn数据处理方面常用的第三方Python库；
熟练MySQL、MongoDB、Redis开源数据库；
熟悉hadoop hive spark kafka大数据的应用
解爬虫技术，可以使用Scrapy\Selenium\scrapy-redisScrapy
熟练使用html/cs ,j
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【课程介绍】
包含Python基础，NumPy、Pandas、Matplotlib等Python科学计算、数据分析和可视化库以及scikit-learn机器学习库的核心使用方法，包括但不限于预测的基本方法、k-临近算法、线性回归算法、梯度下降算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA等。
包含Python基础，NumPy、Pandas、Matplotlib等Python科学计算、数据分析和可视化库以及scikit-learn机器学习库的核心使用方法，包括但不限于预测的基本方法、k-临近算法、线性回归算法、梯度下降算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA等。
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【课程收益】
机器学习
基础算法
机器学习
基础算法
- 第一章：基础学习
-
- 01. 课程引导 3:50
- 02. 什么是机器学习 6:17
- 03. 线形回归算法原理 9:03
- 04. 线形回归推导 13:29
- 05. 线形回归代码实现 20:47
- 06. 逻辑回归原理 32:10
- 07. 逻辑回归的代码实现 21:19
- 08. 线形代数 2:59
- 09. 常用距离公式 15:07
- 10. 最优化 4:34
- 11. 常用术语 4:33
- 12. KNN原理 16:22
- 13. KNN算法 10:56
- 14. 决策数简述 10:25
- 15. 决策数熵的原理 17:30
- 16. 决策数的构建 9:53
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