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【课程介绍】
机器学习和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。
机器学习和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。
【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。
课程大纲
- 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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