视频教程-机器学习30天进阶实战-机器学习

机器学习30天进阶实战

计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

唐宇迪

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视频教程-机器学习30天进阶实战-机器学习

学习有效期：永久观看

学习时长：803分钟

学习计划：14天

难度：高

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：唐宇迪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

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「你将学到什么？」

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本课程旨在帮助大家掌握机器学习中的经典算法与实战策略，从实战角度出发，通过实际的案例来讲解算法的应用与提升。进阶篇引入当下热门的计算机视觉与自然语言处理，结合tensorflow框架展开实战分析，帮助同学们使用机器学习中的高阶算法进行实际应用。

 

「课程学习目录」

第1章：集成算法原理与实战

1.系列课程概述

2.集成算法概述

3.随机森林概述

4.3种集成思想

5.数据简介与处理

6.单个树模型实例

7.树模型集成

8.集成效果

9.课间讨论

10.课后讨论

第2章：随机森林与学习曲线

1.1-stacking模块

2.特征预处理

3.数值特征

4.数值变化

5.文本停用词

6.文本特征

7.图像组成

8.特征重要性

9.课间讨论

第3章：降维算法-PCA与LDA

1.数据越多越好吗

2.随机参数尝试

3.网格搜索结果

4.线性判别分析概述

5.LDA数学原理推导

6.Python实现LDA降维算法

7.课间讨论

8.课后讨论

第4章：聚类算法原理与实战

1.PCA基本概念

2.方差与协方差

3.PCA结果推导

4.PCA实例

5.聚类概述

6.kmeans及其可视化

7.DBSCAN聚类算法

8.工作流程与可视化展示

9.课间讨论

10.课后讨论

第5章：Xgboost调参策略与保险索赔任务

1.Xgboost概述

2.原理推导

3.得出结论与xgboost安装

4.保险赔偿预测任务概述

5.参数与基本模型

6.调参策略

7.调参结果

8.贝叶斯算法概述

第6章：计算机视觉的核心-卷积神经网络

1.卷积神经网络概述

2.卷积工作目标

3.卷积计算方法

4.卷积网络参数

5.参数共享

6.池化层结构

7.经典网络架构

第7章：tensorflow基础操作

1.Tensorflow简介与安装

2.Tensorflow中的变量

3.变量常用操作

4.实现线性回归算法

5.Mnist数据集简介

6.逻辑回归算法

7.神经网络结构

8.卷积网络结构基本定义

9.卷积神经网络迭代

10.Cifar-10图像分类任务

第8章：猫狗识别与tensorboard可视化展示

1.猫狗识别任务概述

2.猫狗识别数据读取

3.猫狗识别网络架构

4.网络迭代训练

5.猫狗测试网络效果

6.Tensorboard可视化展示

7.Tensorboard展示效果

8.Tensorboard统计可视展示

9.Tensorboard参数对结果影响展示

第9章：递归神经网络

第10章：RNN网络实战

 

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• 大咖讲解

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专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

• 课程资料+课件

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• 常用开发实战

企业常见开发实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

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2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

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满足不同场景，开发编程语言系统学习需求，不受空间、地域限制。

 

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「你可以收获什么？」

课程特色：1. 风格通俗易懂，最接地气的讲解2. 丰富案例教学，全程皆实战3. 计算机视觉与自然语言处理双管齐下

 

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