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Python机器学习实训营(原理推导+代码复现+实验分析)

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】

Python机器学习实训营(原理推导+代码复现+实验分析)课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现,从零开始实现每一模块功能(非调用工具包)通过代码实例演示算法工作流程与实现方法,基于案例进行实验分析,算法涉及核心知识点全方位解读。整体风格通俗易懂,建议同学们在学习过程中先掌握算法原理,基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。课程提供全部课程所需PPT,数据,代码。

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【课程收益】
掌握机器学习经典算法原理推导
掌握机器学习算法代码复现方法
掌握机器学习核心知识点应用与对比分析
掌握机器学习面试必备技能与应用
第一章:线性回归原理推导
第二章:线性回归代码实现
第三章:模型评估方法
第四章:线性回归实验分析
第五章:逻辑回归原理推导
第六章:逻辑回归代码实现
第七章:逻辑回归实验分析
第八章:Kmeans算法原理
第九章:DBSCAN算法原理
第一十章:Kmeans代码实现
第一十一章:聚类算法实验分析
第一十二章:决策树原理
第一十三章:决策树代码实现
第一十四章:决策树实验分析
第一十五章:集成算法原理
第一十六章:集成算法实验分析
第一十七章:支持向量机原理推导
第一十八章:支持向量机实验分析
第一十九章:神经网络算法原理
第二十章:神经网络代码实现
第二十一章:贝叶斯算法原理
第二十二章:垃圾邮件过滤实例
第二十三章:关联规则实战分析
第二十四章:关联规则代码实现
第二十五章:词向量word2vec通俗解读
第二十六章:代码实现word2vec词向量模型
第二十七章:推荐系统原理分析
第二十八章:打造音乐推荐系统
第二十九章:主成分分析降维算法原理解读
第三十章:线性判别分析降维算法原理解读
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