机器学习--45天从入门到实战视频教学

[CSDN学习]

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