【课程介绍】
机器学习,深度学习基础教程入门视频培训教程,该课程主要包含机器学习基础,包括常用的数据集、训练集、样本、特征、矩阵、Numpy数组、Pandas的使用等;机器学习数学基础,包括线形代数基础、概率基础、信息论基础、最优化基础等;机器学习算法,包括简单线形回归和逻辑回归、决策树、KNN、SVM、层次聚类、密度聚类等。这是一门非常好的AI入门教程。
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【课程收益】
“人工神经网络(Artificial Neural Networks)”是另一种算法方法,它也是早期机器学习专家提出的,存在已经几十年了。神经网络(Neural Networks)的构想源自于我们对人类大脑的理解——神经元的彼此联系。二者也有不同之处,人类大脑的神经元按特定的物理距离连接的,人工神经网络有独立的层、连接,还有数据传播方向。
“人工神经网络(Artificial Neural Networks)”是另一种算法方法,它也是早期机器学习专家提出的,存在已经几十年了。神经网络(Neural Networks)的构想源自于我们对人类大脑的理解——神经元的彼此联系。二者也有不同之处,人类大脑的神经元按特定的物理距离连接的,人工神经网络有独立的层、连接,还有数据传播方向。
- 章节目录
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- 01. 什么是机器学习? 4:38
- 02. 本实战讲解中所涵盖的知识点总括 11:31
- 03. 核心技术点:numpy 数组 8:39
- 04. 入门知识点:numpy索引 11:05
- 05. 统计知识点:numpy统计 4:49
- 06. 数组知识点:数组的乘积 1:44
- 07. 入门策略:最优化问题 6:00
- 08. 核心基础:数据基础 4:53
- 09. 可视化的实现:matplotlib可视化基础 10:50
- 10. 智能算法:KNN算法 22:17
- 11. 智能算法:knn分类器 8:19
- 12. 入门示例:简单线形回归 21:50
- 13. 入门示例:简单线形方程推导 22:19
- 14. 入门示例:简单回归代码实现 13:15
- 15. 入门示例:多元线性方程 13:47
- 16. 拔高示例:多元线程实现 6:03
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