人工智能-机器学习实战视频课程

课程目标:让学员掌握scikit-learn的核心使用方法以及机器学习的核心算法原理和实战

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课程目标

让学员掌握scikit-learn的核心使用方法以及机器学习的核心算法原理和实战

适用人群

python程序员,机器学习程序员,深度学习研究人员

课程简介

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本课程使用Python3讲解,课程内容同时适应于Windows、Mac OS X和Linux


本课程以让学员学会使用scikit-learn编写机器学习代码为目的,拒绝纯理论讲解。


scikit-learn实现了大量机器学习算法,如k-临近、线性回归、梯度下降、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、PCA等。通常会将scikit-learn与深度学习框架,如Tensorflow、PyTorch在一起使用。使用scikit-learn对数据进行预处理,然后使用Tensorflow、PyTorch等深度学习框架进行神经网络训练。因此,在学习Tensorflow、PyTorch等深度学习框架之前,先了解scikit-learn非常重要。


本课程是《机器学习系列课程》中的重要部分。这套视频课程包括但不限于Python基础、常用机器学习框架(如scikit-learn、tensorflow、pytorch、caffe、keras等),机器学习核心算法、大量的实战案例、机器学习的数学基础,机器学习在自然语言处理中的应用、机器学习在推荐系统中的应用。



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第一章对机器学习的正确认识
5节1小时13分钟
1-1人工智能、机器学习和深度学习的关系 [免费试看]
39:19
1-2机器学习需要哪些工具 [免费试看]
15:03
1-3Jupyter Notebook简介与安装
06:23
1-4使用Jupyter Notebook
07:58
1-5远程访问Jupyter Notebook
04:48
第二章项目实战:预测人们的幸福指数
3节54分钟
2-1项目简介 [免费试看]
02:01
2-2训练线性模型,并预测幸福指数 [免费试看]
46:14
2-3机器学习的主要挑战 [免费试看]
06:24
第三章项目实战:预测房价
16节3小时41分钟
3-1准备实验数据
09:33
3-2查看和可视化数据集
06:10
3-3准备训练集和测试集
09:18
3-4用更完美的方式产生训练集和测试集
24:28
3-5用sklearn API拆分训练集和测试集
08:12
3-6分层抽样
12:33
3-7通过可视化地理数据寻找模式
11:26
3-8用两种方法检测属性之间的相关度
19:56
3-9为房屋数据集添加新属性,并计算与房屋均价的相关度
08:02
3-10清理数据:用转换器填补缺失值
11:47
3-11将文本类型属性转换为数值
19:30
3-12自定义转换器
16:14
讲师介绍
李宁
讲师评分4.5分
东北大学计算机专业硕士研究生,欧瑞科技创始人&CEO,曾任国内著名软件公司项目经理,畅销书作者,企业IT内训讲师,拥有超过15年的企业内训经验和开发经验。目前主要从事区块链、比特币、人工智能、大数据、Python、JavaScript、Java、C++等技术的研究和开发,现在正在带领团队开发支持区块链的跨平台开发系统。曾出版超过30多本IT畅销书,主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Kotlin程序开发入门精要》、《Swift 权威指南》、《Android开发权威指南》、《Android深度探索》等。授课风趣幽默,讲解条理清晰、通俗易懂,对知识有自己独到见解。能举一反三,发散学生的思维,指引学生发掘适合自己的学习方法。
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