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【基础】机器学习入门及模型理论知识学习--机器学习/决策树/回归算法/EM算法/Kmeans/监督学习/聚类/降维/回归模式

分      类
课程安排
有效期 至2023-06-13 |77课时
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课程介绍

  • 课程简介:

    机器学习是一门多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。人工智能时代,大数据万物互联都离不开机器学习作为基础。 课程主要讲解人工智能领域中的机器学习的学习模型,内容有:聚类模型、降维模型、回归模型和分类模型,并使用主流人工智能框架进行项目开发,深入理解算法原理与实现步骤。

  • 适合人群

    适合所有对机器学习感兴趣但是没有基础的学员

  • QQ群

    购买课程可加入专属学员交流群,答疑解惑,福利分享,戳我加群:955167047

第1章 · 学前须知(下载手册扫码添加助教老师微信!!!)
第2章 · 机器学习入门

第1节 · 正则化概述

第2节 · 生成模型

第3节 · 判别式模型

第4节 · 课程总结

第5节 · 经典监督学习算法-决策树

第6节 · 经典监督学习算法-回归算法

第7节 · 经典非监督学习算法-期望最大算法(EM算法)

第8节 · 经典非监督学习算法-Kmeans聚类

第9节 · 监督学习与非监督学习简介

第3章 · 机器学习模型

第1节 · 聚类模型

第2节 · 降维模型

第3节 · 机器学习模型评估指标

第4节 · 机器学习模型复杂度度量

第5节 · 回归模型

第6节 · 分类模型(一)

第7节 · 分类模型(二)

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匿名用户

2020-08-21

老师的内容设置的比较紧凑,教学思路非常清晰,在该具体展开的地方都会具体展开,解答疑问也非常高效率,期待在后面还能上到老师更多和机器学习,深度学习相关的实战课。

匿名用户

2020-08-18

很基础的一门课程,听起来也不是很吃力,都是基本概念,期待后期更深入的课程

匿名用户

2020-07-28

没想到第一次就有惊喜降临 物超所值 收获很多~首先这门课程对于AI小白也很友好,老师思路清晰,专业知识过硬,能把复杂的问题通俗易懂化,利于学员理解。

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