Python机器学习算法和实践

课程目标:你将对机器学习算法的理论与实现做到“知其然,又知其所以然”

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5分 共45课时,共15小时43分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

你将对机器学习算法的理论与实现做到“知其然,又知其所以然”

适用人群

有计算机基础的都可以很好的学会。

课程简介

课程详情-51cto.jpg

第一章K-Means算法
3节33分钟
1-1理论+公式+实例 [免费试看]
11:27
1-2Python实战 [免费试看]
16:46
1-3关键参数优化及其Python实现 [免费试看]
05:43
第二章Knn算法
4节39分钟
2-1什么是Knn
06:20
2-2距离和相似性
16:20
2-3Python实战一
08:34
2-4Python实战二
07:52
第三章贝叶斯算法
4节1小时30分钟
3-1条件概率和概率论
19:14
3-2贝叶斯推断
15:39
3-3Python实战
36:49
3-4高斯理论及贝叶斯优化
19:10
第四章决策树算法
3节59分钟
4-1熵、信息增益和对数函数
17:00
4-2信息增益实例解读
29:31
4-3Python实现
12:56
第五章线性回归算法
3节1小时13分钟
5-1损失函数分析
19:36
5-2方向导数和梯度理论
36:55
5-3Python实战及局部加权优化
16:38
第六章逻辑回归算法
4节59分钟
6-1线性回归到逻辑回归的分析
22:34
6-2数学分析与凸优化
12:29
6-3极大似然函数分析
19:07
讲师介绍
海畅智慧学院
讲师评分5.0分
北京大学计算机技术及应用专业,从事IT行业十几年,主要从事java、Linux、数据挖掘、人工智能神经网络方面的工作。曾在中国数码集团、厦门三五互联集团、百合网等担任项目技术经理,独立开发过自己的软件并获得了国家计算机软件著作权。
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