机器学习算法基础

课程目标:帮助数百万的年轻人打开人工智能的大门!

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5分 共84课时,共21小时8分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

帮助数百万的年轻人打开人工智能的大门!

适用人群

想入门机器学习的小白

课程简介


机器学习是人工智能的基础,本课程将学习到大多数机器学习中的经典算法,基于python案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。


标有“实践”的课程内容为Python实践编程课程。



课程希望帮助数百万的小白打开人工智能的大门!


全中文教学

多行业实战项目

同步配套完整代码

零基础小白也能学



配置环境:

Windows 10


使用语言:

Python


授课软件版本、工具版本:

Python 3.6

Anaconda 5.2


第一章预备章节
3节1小时8分钟
1-1机器学习背景知识介绍 [免费试看]
32:14
1-2python安装 [免费试看]
10:12
1-3机器学习基础概念 [免费试看]
26:24
第二章线性回归以及非线性回归
20节5小时30分钟
2-1一元线性回归 [免费试看]
19:01
2-2代价函数 [免费试看]
34:58
2-3梯度下降法 [免费试看]
30:36
2-4(实战)梯度下降法-一元线性回归 [免费试看]
27:40
2-5(实战)sklearn-一元线性回归 [免费试看]
08:36
2-6线性代数复习 [免费试看]
11:39
2-7多元线性回归 [免费试看]
07:25
2-8(实战)梯度下降法-多元线性回归 [免费试看]
21:10
2-9(实战)sklearn-多元线性回归 [免费试看]
04:03
2-10(实战)sklearn-多项式回归 [免费试看]
20:25
2-11标准方程法 [免费试看]
21:36
2-12(实战)标准方程法 [免费试看]
21:36
2-13特征缩放,交叉验证法 [免费试看]
13:00
2-14过拟合,正则化 [免费试看]
12:32
2-15岭回归 [免费试看]
18:00
2-16(实战)sklearn-岭回归 [免费试看]
16:14
2-17(实战)标准方程法-岭回归 [免费试看]
16:14
讲师介绍
覃秉丰
讲师评分4.9分
机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。
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