10小时玩转机器学习

10小时玩转机器学习
共40节 4867人在学 课程详情
  • 人工智能概述与K近邻算法实战

    • 人工智能入学指南
    • 数据集与K近邻算法概述
    • 距离定义与求解
    • 回归任务评估方法
    • 数据预处理
    • 多变量预测
    • 线性回归任务概述
  • 开始数学之旅-线性回归算法

    • 误差项定义
    • 目标函数推导
    • 梯度下降通俗解释
    • 迭代更新方法
    • 梯度下降策略对比
    • 逻辑回归-sigmoid函数
    • 逻辑回归求解
    • 交易数据分类任务概述
  • 经典分类算法-逻辑回归

    • 下采样方案
    • 评估方法
    • 逻辑回归模型
    • =混淆矩阵
    • 阈值对结果的影响
    • 过采样方案
  • 走进树模型的世界-决策树算法

    • 决策树算法概述
    • 特征衡量标准-熵
    • 决策树构造实例
    • 决策树剪枝策略
    • 随机森林算法
    • 提升算法
  • 机器学习中另一种思想-贝叶斯算法

    • 贝叶斯算法概述
    • 贝叶斯公式推导
    • 拼写纠错任务
    • 垃圾邮件分类任务
    • 文本数据预处理
    • 文本特征构建与分类
  • 无监督算法-聚类与PCA降维

    • PCA要完成的任务
    • 方差与协方差的作用
    • PCA优化目标
    • PCA实现效果
    • Kmeans工作原理
    • Kmenas迭代可视化展示
    • DBSCAN算法实战

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    PCA实现效果-无监督算法-聚类与PCA降维10小时玩转机器学习

    课程介绍

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    课程主要包括人工智能五大核心模块:人工智能改数与K近邻算法实战,线性回归算法,经典分类算法-逻辑回归,决策树算法,贝叶斯算法,无监督算法-聚类与PCA降维。风格通俗易懂,唐宇迪老师将用接地气的方式讲解复杂算法问题,以实战为导向,基于真实数据集从零开始,带领大家一步步完成整个人工智能项目。

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