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初级实战机器学习(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib)

已完结
77/77
适合人群有编程或数学基础,想要学习人工智能机器学习的同学已参加学习622
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课程收益
本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析,用实例来说明具体的实现,学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候,可以找到非常可靠的参照。本课程在开始讲解了Python语言的基础知识,以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识,需要学员自己去找更多的资料进行学习。
展开详情
第一章:机器学习的任务和方法
第二章:Python语言基础
第三章:分类算法介绍
第四章:k-临近算法
第五章:决策树
第六章:基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
第七章:Logistic回归
第八章:支持向量机
第九章:利用AdaBoost元算法提高分类性能
第一十章:利用回归预测数值型数据
第一十一章:树回归
第一十二章:无监督学习
第一十三章:利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
第一十四章:使用Apriori算法进行关联分析
第一十五章:使用FP-growth算法来高效发现频分项集
第一十六章:利用PCA来简化数据
第一十七章:利用SVD简化数据
第一十八章:大数据与MapReduce
第一十九章:学习总结

明星讲师

张勇
技术总监/研发总监
北风网技术总监,在某大型电信设备公司担任架构师,主要从事电信领域的软件开发,经验丰富。对电信计费系统以及核心网软件系统有深入了解,对设计高可靠性,高扩展性的软件系统具有丰富经验。
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