机器学习小咖养成记
体系化视频直播+作业/课程内容升级+导师点评答疑+社群交流+源码共享
本课程是机器学习的入门且升级课程。从机器学习、深度学习基本的原理入手,以模型为基础,以算法与数学推导为核心,以算法调参与应用为导向。通过对机器学习中几个经典核心算法模型的学习与源码实战,从而帮助学员彻底理解每个模型的运行原理与效果。
本课程后通过完整的大型项目,帮助读者从 构建数据集、特征选择 、模型调参 、模型评估与验证 一步步掌握机器学习项目开发的完整流程,同时能够完整地学习到推荐系统的相关基础知识。
直播时间
6月19日起每周二,四晚 20:00直播
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01
机器学习之数学基础
章华燕
课程内容:
1、线性代数;
2、概率与统计;
3、数学分析与凸优化; -
02
机器学习之Python基础
章华燕
课程内容:
1、Python入门;
2、Numpy库基础;
3、数据分析库Pandas基础;
4、Python数据可视化Matplotlib基础;
5、Python机器学习库Scikit-learn简介; -
03
机器学习的基本原理
章华燕
课程内容:
1、机器学习的特点与功能;
2、机器学习算法分类;
3、机器学习的要素;
4、机器学习模型求解;
5、经验风险与结构风险;
6、模型的评估与选择; -
04
机器学习之朴素贝叶斯
章华燕
课程内容:
1、从贝叶斯定理到分类模型;
2、条件概率的参数估计;
3、贝叶斯估计;
4、Navie Bayes实战; -
05
逻辑回归(Logistic Regression)
章华燕
课程内容:
1、逻辑回归模型;
2、逻辑回归的损失函数;
3、逻辑回归的模型求解; -
06
决策树
章华燕
课程内容:
1、熵与信息增益;
2、决策树的生成;
3、决策树的剪枝策略; -
07
集成学习算法大串讲
章华燕
课程内容:
1、AdaBoost算法原理;
2、随机森林算法;
3、GBDT算法原理; -
08
聚类算法
章华燕
课程内容:
1、无监督算法评价指标;
2、距离度量;
3、K-Means算法;
4、密度聚类算法之 DBSCAN;
5、层次聚类算法之 AGNES; -
09
神经网络
章华燕
课程内容:
1、神经元与感知机模型;
2、BP学习算法;
3、神经网络编码高维稀疏特征向量案例分析; -
10
支持向量机(SVM)
章华燕
课程内容:
1、SVM要解决的问题;
2、线性可分SVM原理推导;
3、非线性SVM与核函数;
4、SVM多分类解决方法; -
11
特征工程
章华燕
课程内容:
1、特征工程是什么;
2、数据预处理方法;
3、特征选择方法;
4、特征降维; -
12
综合案例:机器学习在推荐系统中的应用
章华燕
课程内容:
1、推荐系统架构介绍;
2、召回层算法详解;
3、排序层算法详解;
4、推荐系统案例实战; -
13
征战BAT:算法面试杂谈
章华燕
课程内容:
1、算法面试常规过程及需要注意的问题;
2、算法面试常见问题以及答案分析;
3、常见机器学习算法优缺点及其适用场景分析;
4、大规模机器学习的晋升之道;待上传回顾
2.机器学习核心算法原理与工程实践;
3.系统性地介绍推荐系统架构以及机器学习在推荐系统中的应用;
4.实践与理论结合,培养学员思考如何在工程及学术中进行折中的方法

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1.直播错过,有视频可以观看吗?答:每期直播都有视频回放,付费学员可反复观看,有效期2年。
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6.报名后如何查看订单?答:PC端,在“我的”--->“我的订单”进入查看即可。微信端,在“在线课程—我的—我的订单”中查看。
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