Python机器学习进阶实战视频课程

课程目标:掌握机器学习进阶算法并结合Python工具包进行项目实战

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共123课时,共20小时9分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握机器学习进阶算法并结合Python工具包进行项目实战

适用人群

机器学习与人工智能方向的同学们,掌握基本机器学习算法

课程简介

进阶实战课程旨在帮助同学们掌握机器学习进阶算法原理并应用Python工具包进行实战任务,学习过程中建议大家先掌握机器学习经典算法再加入进阶实战课程中。课程整体风格通俗易懂,用最接地气的方式带大家轻松入门机器学习各大高深算法并结合真实数据集进行项目实战。

第一章数据特征
7节1小时30分钟
1-1基本数值特征 [免费试看]
11:14
1-2常用特征构造手段 [免费试看]
13:53
1-3时间特征处理
13:04
1-4文本特征处理
20:24
1-5构造文本向量
11:45
1-6词向量特征
13:55
1-7计算机眼中的图像
05:46
第二章降维算法-线性判别分析
5节55分钟
2-1线性判别分析要解决的问题 [免费试看]
12:20
2-2线性判别分析要优化的目标
12:03
2-3线性判别分析求解
12:08
2-4实现线性判别分析进行降维任务
10:19
2-5求解得出降维结果
08:55
第三章推荐系统
8节1小时17分钟
3-1推荐系统应用
10:34
3-2推荐系统要完成的任务
06:39
3-3相似度计算
10:46
3-4基于用户的协同过滤
10:02
3-5基于物品的协同过滤
14:45
3-6隐语义模型
07:31
3-7隐语义模型求解
09:45
3-8模型评估标准
07:43
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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