机器学习入门 第九期

机器学习入门 第九期
共14节 125人在学 课程详情
  • 掌握基本模型 打开ML大门

    • 回归问题与应用
    • 决策树与树集成模型
    • SVM
    • 最大熵与EM算法(上)
    • 最大熵与EM算法(下)
  • 重中之重 特征工程

    • 机器学习中的特征工程处理
    • 多算法组合与模型最优化
  • 机器学习工业实战 在实战中掌握一切

    • sklearn与机器学习实战
    • 高级工具xgboost/lightGBM与建模实战
    • 电商推荐系统
    • 聚类
    • 聚类与推荐系统实战
  • 高阶知识 深入机器学习

    • 贝叶斯网络
    • 隐马尔科夫模型HMM
    • 主题模型

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    课时介绍

    线性回归;logistic回归; 梯度下降;实际工程海量数据下的logistic回归使用; 分布拟合与回归、用LR分类与概率预测;用LR完成Kaggle比赛迈开第一步

    课程介绍

    机器学习是一门实战性极强的学科,所以看一个课程是否有真正的工业实战,一看讲师团队是否是公司里多年实际带队做机器学习的,二看教学理念/侧重。本课程的所有讲师均全部来自BAT + Google的一线技术大咖亲自授课,是真正工业人士授课的工业课程,帮助学员实际理解这些机器学习理论模型算法到底是如何应用在工业实践中的。

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