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掌握机器学习经典算法与Python数据建模课程首页与讲师卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079

适用人群

所有人

课程介绍


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系列课程包含Python机器学习库,机器学习经典算法原理推导,基于真实数据集案例实战3大模块。从入门开始进行机器学习原理推导,以通俗易懂为基础形象解读晦涩难懂的机器学习算法工作原理,案例实战中使用Python工具库从数据预处理开始一步步完成整个建模工作!具体内容涉及Python必备机器学习库、线性回归算法原理推导、Python实现逻辑回归与梯度下降、案例实战,信用卡欺诈检测、决策树与集成算法、支持向量机原理推导、SVM实例与贝叶斯算法、机器学习常规套路与Xgboost算法、神经网络。

课程讨论

课程非常好!一直上唐老师的课,学到很多!
非常实用,受益匪浅。谢谢唐老师给大家能带来这么精彩的课程。
给个赞,唐老师加油,加油!!!!!!!!!!
课件给的是网盘地址 请问课件所在目录是哪个?
请问【案例实战:信用卡欺诈检测】课件在哪里?
还不错!!!!!!!!
还不错!!!!!!!!!!!!!!!!
都是课件写的好,实际讲的。。。。。。。。
声音清晰,听着舒服,内容丰富还不啰嗦
老手讲的课深入浅出,便于理解~

同学笔记

  • carlgood 2020-07-27 10:10:11

    来源:误差项分析 查看详情

    每条数据独立同分布,满足均值为0方差为 0^2的高斯分布。这种假设没有严格的理论证明,在机器学习了如果建立的模型能用就ok。

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