机器学习--45天从入门到实战视频教学

CSDN学习会员 CSDN 研究员/技术专家/教授  2020-04-20 04:20:10
课程名称:机器学习--45天从入门到实战视频教学
讲师:AI100讲师 ,AI100致力于推进人工智能和数据科学领域的人才培养。目标是在 2025 年前为中国培养100万人工智能工程师,200万各行业数据科学讲师,帮助30万中国企业走向智能化。
课程收获:
从原理到实战应用,摆脱枯燥的公式,由浅入深,为快速进入人工智能行业,进军金融、医疗、教育等领域,成为一名机器学习工程师,奠定坚实的基础!
适合人群:
Python基础(报名即可赠送python基础视频);大学数学基础。对机器学习感兴趣的开发者。
课程目录:
第一章:机器学习简介
第一节(一)机器学习概述 免费试学
第二节(二)机器学习应用场景举例 免费试学
第三节(三)常见机器学习任务 免费试学
第四节(四)一个典型的机器学习案例 免费试学
第五节(五)机器学习组成部分 免费试学
第六节(六)总结 免费试学
第七节(七)课堂测试和作业:回归问题数据集 免费试学
第八节(八)第一节课课后答疑 免费试学
第二章:第一个机器学习实例
第一节第一个机器学习实例(上) 免费试学
第二节第一个机器学习实例(下) 免费试学
第三节(一)学习环境搭建 免费试学
第四节(二)机器学习案例:波士顿房价预测 免费试学
第五节(三)数据读取 免费试学
第六节(四)数据预处理 免费试学
第七节(五)模型训练 免费试学
第八节(六)梯度下降算法及优化 免费试学
第九节(七)模型评估 免费试学
第三章:Logistic回归分析及神经网络
第一节(一)Logistic回归基本原理 免费试学
第二节(二)多类Logistic回归 免费试学
第三节(三)分类模型的评价 免费试学
第四节(四)Scikit learn 中的Logistic回归实现 免费试学
第五节(五)模型选择与参数调优 免费试学
第六节(六)案例分析 免费试学
第四章:支持向量机(SVM)
第一节支持向量机(SVM)(完整版-上) 免费试学
第二节支持向量机(SVM)(完整版-下) 免费试学
第五章:降维与矩阵分解
第一节(一)神经网络基本原理 免费试学
第二节(二)优化:反向传播(BP) 免费试学
第三节(三)Scikit learn实现 免费试学
第四节(四)案例分析:书写数字识别 免费试学
第五节(五)PCA原理 免费试学
第六节(六)Scikit learn中的PCA实现 免费试学
第六章:聚类
第一节(一)聚类概览 免费试学
第二节(二)常用聚类算法 免费试学
第三节(三)K-means 免费试学
第四节(四)层次聚类 免费试学
第五节(五)Affinity Propagation 免费试学
第六节(六)DBSCAN 免费试学
第七节(七)聚类性能评估 免费试学
第八节(八)案例分析 免费试学
第七章:特征工程
第一节特征工程(上) 免费试学
第二节特征工程 (下) 免费试学
第八章:决策树及基于树的集成模型:随机森林
第一节分类回归树 免费试学
第二节随机森林 免费试学
第九章:梯度提升决策树(GBDT)
第一节梯度提升决策树(GBDT)(上) 免费试学
第二节梯度提升决策树(GBDT)(下) 免费试学
第一十章:梯度提升决策树(GBDT)二
第一节梯度提升决策树(GBDT)二 免费试学
第一十一章:推荐系统与广告点击率(CTR)预估
第一节(一)推荐系统出现的背景 免费试学
第二节(二)基于协同过滤的推荐 免费试学
第三节(三)基于内容的推荐 免费试学
第四节(四)基于知识的推荐 免费试学
第五节(五)推荐系统的评价 免费试学
第六节(六)案例分析:事件推荐 免费试学
第一十二章:广告点击率(CTR)预估和模型融合
第一节广告点击率(CTR)预估和模型融合(完整版) 免费试学

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