大数据——机器学习视频课程( 下篇 )

课程目标:通俗易懂的原理讲解与实例代码结合带大家快速熟练掌握机器学习的经典算法

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4.9分 共68课时,共12小时56分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

通俗易懂的原理讲解与实例代码结合带大家快速熟练掌握机器学习的经典算法

适用人群

学生,机器学习/人工智能爱好者,人人皆可入门。

课程简介

机器学习的火爆程度相信同学们已经看到了,很多同学苦于这个领域门槛太高,入门难度较大,本课程旨在帮助大家轻松掌握机器学习中常用的经典算法,真正入门机器学习这个领域。课程的讲解以机器学习中的经典算法为核心,每一个算法都是先通过通俗易懂的原理讲解,再配上实例分析,最后完成整个算法的代码实现。



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第一章支持向量机(SVM)
8节1小时31分钟
1-1支持向量机要解决的问题 [免费试看]
10:05
1-2距离与数据定义
10:33
1-3目标函数
09:41
1-4目标函数求解
11:27
1-5SVM求解实例
13:45
1-6支持向量的作用
11:53
1-7软间隔问题
06:46
1-8SVM核变换
16:51
第二章SVM调参实例
2节25分钟
2-1Sklearn求解支持向量机
11:24
2-2SVM参数选择
14:00
第三章Kmeans聚类算法
3节29分钟
3-1Kmeans算法概述
11:33
3-2Kmeans工作流程
09:42
3-3Kmeans迭代可视化展示
08:20
第四章DBSCAN聚类算法
4节1小时4分钟
4-1DBSCAN聚类算法概述
11:04
4-2DBSCAN工作流程
15:03
4-3DBSCAN可视化展示
08:52
4-4应用SMO算法求解支持向量机
29:29
第五章聚类实践
2节21分钟
5-1多种聚类算法概述
04:34
5-2聚类算法Sklearn实战
17:19
第六章集成算法实例
6节1小时14分钟
6-1集成算法实例概述
10:51
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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