机器学习快速入门到中级——数学原理到百例代码演示(限时超低价)

课程目标:用相对较短的时间,从原理到应用,在了解基本原理之后,安排对应的代码练习;从零散的知识点到整体框架全方面掌握。 根据机器学习岗位要求,掌握模型开发整个流程:数据预处理、模型搭建、模型验证以及模型优化。

24小时内答疑 课时永久观看 15分钟内无条件退款
1. 仅限付费视频课程适用
2. 购买后15分钟内可以找到客服进行沟通退款
3. 退款将返还至51CTO学院账户,不支持提现
4. 下载资料后不再享有退款特权
5. 客服(Tel:400-101-1651)
6. 最终解释权归51CTO所有
共23课时,共8小时50分钟
现价¥99.00
购买
  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

用相对较短的时间,从原理到应用,在了解基本原理之后,安排对应的代码练习;从零散的知识点到整体框架全方面掌握。 根据机器学习岗位要求,掌握模型开发整个流程:数据预处理、模型搭建、模型验证以及模型优化。

适用人群

机器学习初学者、机器学习岗位裸投人群、机器学习初级进阶者

课程简介

根据实际机器学习岗位的工作流程,每个流程详细讲解——

I,数据预处理:

    -标准化预处理

    -分位数预处理

    -规范化预处理

    -二值化预处理

    -缺失值预处理

    -多项式预处理

    -自定义预处理

    -图形提取

    -文本提取——词频向量

    -文本提取——TFIDF

    -文本提取——哈希化


II,模型生成:

    1,监督学习

        -回归模型

            a)简单线性回归

            b)岭回归

            c)LASSO回归

            d)弹性网络回归

            e)多项式回归

            f)稳健回归

            g)最小角回归

            h)贝叶斯回归

            i)逻辑回归

        -高斯学习

        -梯度下降

        -支持向量机(SVM)

        -决策树

        -集成学习


    2,半监督学习

        -标签传播


    3,无监督学习

        -聚类

            a)kmean聚类

            b)吸引子聚类

            c)均值漂移聚类

            d)谱聚类

            e)分层聚类

            f)DBSCAN聚类

            g)BIRCH聚类

        -高斯混合

        -降维

            a)PCA

            b)ICA

            c)ISOMAP

            d)LLE

            e)谱嵌入

            f)MDS

        -奇异点检测


III,模型校验

    -分类校验

    -回归校验

    -聚类校验


IV,模型优化

0_01.jpg

0_06.jpg

0_18.jpg

2_01.jpg

2_05.jpg

0_01.jpg

0_13.jpg


1_01.jpg

3_01.jpg

微信图片_20180429231216.png




第一章机器学习简介
1节1小时35分钟
1-12 [免费试看]
01:35:49
第二章机器学习数据预处理
11节1小时48分钟
2-1预处理介绍 [免费试看]
13:16
2-2标准化预处理
14:09
2-3非线性转化
14:12
2-4规范化预处理
07:17
2-5二值化预处理
01:35
2-6缺失值预处理
07:58
2-7多项式与自定义转化
08:27
2-8图形提取
08:05
2-9文本处理——词频统计
16:08
2-10文本处理——TFIDF
08:04
2-11文本处理——哈希化
09:01
第三章监督学习
7节2小时27分钟
3-1监督学习介绍&数据生成
14:18
3-2线性回归
01:04:20
3-3高斯过程
14:13
3-4梯度下降
14:32
3-5支持向量机 [免费试看]
07:19
3-6决策树
14:00
3-7集成学习
19:07
第四章无监督学习
1节2小时4分钟
4-1无监督学习
02:04:54
讲师介绍
张威
讲师评分0分
Viking,从事IT工作有10年时间,先后就职于国家电网、IBM,平安,金贝塔以及微众银行, 分别担任运维工程师、运维主管、大数据工程师等。其中7年运维,3年运维主管,3年机器学习经验。 参与并主导整体运维环境实施规划:其中包括自动化运维环境、服务器环境的搭建, 安全策略的配置,在互联网金融公司主导网络等保2级的实施等。 人工智能项目: 基于人工智能的智能投顾方案的计划与实施,基于人工智能的运维报警系统。 授课风格偏实战,从知识点到实战训练,逐层推进,渐进学习。
X
Copyright©2005-2020 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载