机器学习6大经典模型之贝叶斯分类器(精讲+实战)

课程目标:全面掌握机器学习6大经典模型理论和实践,学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛

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5分 共10课时,共2小时38分钟
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  1. 课程介绍
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课程目标

全面掌握机器学习6大经典模型理论和实践,学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛

适用人群

机器学习初学者,机器学习爱好者,人工智能初学者

课程简介

很多人认为机器学习难学,主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导,从而忽略了公式的本质。
本课程通过对课件的精心编排,课程内容的不断打磨,重磅推出机器学习6大经典模型算法,对晦涩难懂的数学公式,
通过图形展示其特点和本质,快速掌握机器学习模型的核心理论,将重点回归到机器学习算法本身。

本课程选取了机器学习经典的6大模型:

线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)以及集成学习

再也不用东拼西凑,本系列课程真正掌握机器学习核心技术。
它们是人工智能必经之路,机器学习必学技术,企业面试必备技能。

学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛

本课程是机器学习6大经典模型中的贝叶斯分类器模型,敬请关注其他5个经典模型的课程。

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机器学习文案.jpg


110分钟了解机器学习六大模型 [免费试看]
11:22
2贝叶斯分类器概述 [免费试看]
17:32
3一个特征的贝叶斯公式
14:03
4多个特征的贝叶斯公式
12:59
5使用概率密度函数处理连续值
25:27
6连续值处理的案例
11:12
7项目案例:使用sklearn实现银行营销案例1
25:00
8项目案例:使用sklearn实现银行营销案例2
06:20
9项目案例:使用Python完成贝叶斯分类器1
21:42
10项目案例:使用Python完成贝叶斯分类器2
12:49
讲师介绍
terry
讲师评分4.9分
中国科学技术大学软件工程硕士,目前在国内著名人工智能上市集团从事人工智能教育培训与研究工作,7年大学人工智能课程改革与教学经验,主导网络爬虫、数据分析、机器学习等领域的资源研发和设计任务。曾就职于知名日资企业担任研发经理,负责日本大型证券系统的设计与开发。
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