机器学习核心算法实战【5场直播,实时答疑】
在机器学习领域,“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之,没有一种算法是完美的,可以作为任何问题的佳解决方案。认清这一点,对于解决监督学习问题(如预测建模问题)尤其重要。我们不能总说神经网络就是比决策树好,反之亦然。影响算法性能的因素有很多,比如数据集的大小和结构。因此,对于自己的问题,要尝试多种不同的算法,并使用测试数据集来评估各个算法的性能,以选出效果优的那一个。本次课程以当下人工智能核心的模块机器学习为出发点,对其中经典算法进行原理推导与案例实战,旨在帮助同学们掌握机器学习中的核心算法并进行建模任务实战。
1. 风格通俗易懂,接地气的讲解
2. 丰富案例教学,全程皆实战
3.经典算法进行原理推导与案例实战双管齐下
直播时间
5月10号起每周二、四晚20:00准备直播
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01
机器学习入门算法-K近邻算法
唐宇迪
1. Python数据科学工具包解读
2. Pandas数据处理实例演示
3. K近邻算法原理解读
4. sklearn建模工具包
5. 房价数据集,K近邻建模实战
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02
回归算法
唐宇迪
1.线性回归算法概述
2.误差项分析
3.小二乘法推导
4.线性回归求解实例
5.梯度下降算法解读
6.逻辑回归分类问题
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03
决策树算法
唐宇迪
1.决策树概述
2.熵解读
3.信息增益
4.剪枝策略
5.决策树建模实战
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04
集成算法与随机森林
唐宇迪
1.集成算法原理概述
2.集成策略分析
3.集成案例实战
4.随机森林采样与随机策略
5.实战随机森林任务
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05
神经网络
唐宇迪
1.神经网络基础
2.神经网络整体架构
3.过拟合问题解决
4.神经网络的强大
5.深度学习框架分析概述
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