手推机器学习22讲(上):监督学习

手推机器学习22讲(上):监督学习
共12节 138人在学 课程详情
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  • 基础模型:感知机与朴素贝叶斯

    • 统计学习及监督学习概论
    • 感知机
    • k近邻法
    • 朴素贝叶斯法
  • 手推SVM与AdaBoost

    • 决策树
    • 逻辑斯谛回归与最大熵模型
    • 支持向量机
    • 提升方法
    • EM算法及其推广
  • 掌握HMM与CRF

    • 隐马尔科夫模型
    • 条件随机场
    • 有监督学习方法总结
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课时介绍

有监督学习方法总结

课程介绍

机器学习是人工智能领域的核心技术之一,只有掌握了机器学习,才能真正入「]Al,而机器学习有很多模型、算法,每个模型/算法的理解对于刚接触的初学者来说并不轻松。
怎么办呢?首先,市面上有《统计学习方法》这样的经典书,另外,我们也推出过不少经典的机器学习入门课,以及帮助了超2000人就业/转型的机器学习集训营系列。
然,一直以来不断有学员反馈,可否开课带读《统计学习方法2》或手推各种模型/算法,因此,推出了本课程。且根 据所处理的数据种类的不同分为两个系列,第一 一个 系列为监督学习,第二个系列为无监督学习。
此外,本课程还将全面带你梳理模型发展脉络,构建模型体系框架,为后续“深度学习”模型学习和项目实战扫清障碍。之后可以进一步学习《机器学习集训营》,以高薪就业或转型。

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