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报名须知

1. 本系列课程每周二、周四晚8点准时开课，记得准时登陆此页面进入直播间观看直播；

2. 已报名用户，每次开课前都会有短信提醒与邮件提醒，因此还请在报名时填写正确的手机号码及邮箱地址；

3. 开课后一周内会上传本节课的视频回放，若有已报名但无法观看直播视频的同学放心，回放视频不限时观看，届时直接登陆本报名页面观看回放即可。

本次课程知识点

1. 系列课程环境配置

2. 机器学习概述

3. 线性回归算法原理推导

4. 逻辑回归算法原理

5. 优化问题求解

6. 案例实战梯度下降

本次课程知识点

1. 熵原理形象解读

2. 决策树构造原理

3. 实例演示决策树构造过程

4. 决策树剪枝操作

5. 随机森林模型

本次课程知识点

1. 数据分析处理库Pandas核心结构

2. Pandas常用操作

3. Pandas使用技巧

4. 下采样方案实战

5. 模型评估标准

本次课程知识点

1. 逻辑回归中阈值设定

2. 过采样解决方案

3. 分析对比不同解决方案的实际价值

4. 可视化库Matplotlib绘制操作

5. 折线图等常用绘图操作

本次课程知识点

1. SVM问题起源

2. 线性SVM推导

3. 软间隔原理

4. 核变换问题

本次课程知识点

1. 聚类算法概述

2. K-MEANS算法讲解

3. PCA降唯原理

4. 鸢尾花数据集实战PCA降维

5. SVD奇异值分析

6. 简易SVD推荐系统

7. 特征工程

本次课程知识点

1. 竞赛神器Xgboost原理

2. Xgboost使用方法

3. Adaboost算法原理

4. Adaboost建模流程

本次课程知识点

1. 得分函数

2. 损失函数

3. 反向传播原理

4. 神经网络模型建构

5. 深入神经网络细节

6. 可视化展示神经网络建模

本次课程知识点

1. CNN网络应用与趋势

2. 图像识别利器CNN网络结构

3. 卷积操作过程

4. 流程详解

5. 经典卷积神经网络架构

本次课程知识点

1. Tensorflow安装

2. 基础操作

3. 构建神经网络模型

4. Mnist手写字体识别实战

本次课程知识点

1. 验证码数据生成

2. 构建CNN识别网络

3. 训练网络结构

4. 测试验证码识别效果

本次课程知识点

1. Caffe框架概述

2. 构造人脸数据源

3. 训练网络结构

4. 多尺度人脸检测原理

5. 完成检测代码

6. 分析与改进

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