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机器学习--45天从入门到实战视频教学
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【课时介绍】 该系列课程包括机器学习所需的数学基础、算法应用、模型及实际案例。干货十足,课程内容包括机器学习简介、机器学习实例操作、Logistic回归分析与神经网络、支持向量机(SVM)、降维与矩阵分解、聚类、特征工程、决策树及基于树的集成模型:随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、推荐系统与广告点击率(CTR)预估、广告点击率(CTR)预估和模型融合。

AI100特邀中科院教授卿来云老师,从零开始讲解机器学习知识,45天系统实训!12个真实应用案例!层层递进,直通机器学习的本质及其应用!
第一章:机器学习简介
第二章:第一个机器学习实例
第三章:Logistic回归分析及神经网络
第四章:支持向量机(SVM)
第五章:降维与矩阵分解
第六章:聚类
第七章:特征工程
第八章:决策树及基于树的集成模型:随机森林
第九章:梯度提升决策树(GBDT)
第一十章:梯度提升决策树(GBDT)二
第一十一章:推荐系统与广告点击率(CTR)预估
第一十二章:广告点击率(CTR)预估和模型融合
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