视频教程-轻松搞定八大机器学习算法-机器学习

轻松搞定八大机器学习算法
视频教程-轻松搞定八大机器学习算法-机器学习_第1张图片 张老师
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视频教程-轻松搞定八大机器学习算法-机器学习

学习有效期:永久观看

学习时长:1172分钟

学习计划:20天

难度:

 

口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

视频教程-轻松搞定八大机器学习算法-机器学习_第2张图片

讲师姓名:张老师

高校教师 / 技术总监

讲师介绍:

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「你将学到什么?」

【为什么学习机器学习算法?】


人工智能是国家发展的战略,未来发展的必然趋势。

将来很多岗位终将被人工智能所代替,但人工智能人才只会越来越吃香。

中国人工智能人才缺口超过500万,人才供不应求。

要想掌握人工智能,机器学习是基础、是必经之路,也是极其重要的一步。




【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8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8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)、集成学习、聚类以及降维

再也不用东拼西凑,一门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。


深度学习与神经网络从原理到实践》课程现已上线,这使得人工智能学习路径更加完备,

地址:https://edu.csdn.net/course/detail/29539


视频教程-轻松搞定八大机器学习算法-机器学习_第3张图片

 

「课程学习目录」

第1章:机器学习概述
1.机器学习概述
2.10分钟了解机器学习六大模型
第2章:线性回归模型
1.线性回归原理
2.正规方程
3.数据预处理
4.矩阵的乘法
5.使用正规方程实现线性回归功能
6.使用sklearn实现线性回归功能
7.模型的持久化
8.梯度下降算法原理1
9.梯度下降算法原理2
10.梯度下降的特征缩放
11.批量梯度下降实现线性回归(1)
12.批量梯度下降实现线性回归(2)
13.模型的准确性评价指标
14.随机梯度下降算法
15.小批量梯度下降算法
16.多项式回归
17.过拟合和欠拟合
18.岭回归实现梯度下降算法
19.岭回归实现正规方程
第3章:逻辑回归模型
1.逻辑回归概述
2.逻辑回归原理详解
3.梯度下降算法实现逻辑回归
4.优化逻辑回归模型准确率
5.分类问题的准确性评价指标
6.模型评价指标的实现
7.加入正则化项的逻辑回归
8.sklearn实现逻辑回归
9.多分类问题
10.项目案例-鸢尾花多分类问题
第4章:决策树模型
1.决策树概述
2.信息熵的计算
3.信息增益的计算
4.ID3算法
5.sklearn实现ID3决策树功能
6.ID3算法实现的评价指标
7.等宽法实现连续数据的离散化
8.连续型数据的离散化处理
9.二分法处理连续型数据
10.C4.5算法
11.CART分类回归树原理
12.连续型数据和多分类离散型数据的处理
第5章:贝叶斯分类器
1.贝叶斯分类器概述
2.一个特征的贝叶斯公式
3.多个特征的贝叶斯公式
4.连续值处理
5.连续值处理的案例
6.项目案例:sklearn实现贝叶斯分类器1
7.项目案例:sklearn实现贝叶斯分类器2
8.Python代码实现贝叶斯分类器1
9.Python代码实现贝叶斯分类器2
第6章:支持向量机(SVM)
1.支持向量机概述
2.最大化正负超平面
3.SVM求极值的推导方法
4.拉格朗日乘子法
5.拉格朗日对偶问题
6.拉格朗日对偶问题求解w和b
7.SMO算法原理
8.软间隔和正则化
9.项目案例:乳腺癌预测(1)
10.项目案例:乳腺癌预测(2)
11.核函数和核方法
12.项目案例:加入核函数的乳腺癌预测
13.支持向量回归SVR原理介绍
14.项目案例:SVR实现空气质量预测
第7章:集成学习
1.集成学习概述
2.AdaBoost算法
3.AdaBoost损失函数
4.AdaBoost算法举例
5.Boosting和Adaboost总结
6.项目案例:AdaBoost实现乳腺癌预测1
7.项目案例:AdaBoost实现乳腺癌预测2
8.项目案例:AdaBoost实现乳腺癌预测3
9.随机森林算法
10.Bagging和Boosting比较
11.项目案例:随机森林实现银行营销活动
12.项目案例:随机森立实现银行营销活动2
13.集成学习的组合策略
第8章:聚类
1.监督学习和非监督学习
2.聚类算法概述
3.k-means算法
4.Python实现聚类算法1
5.Python实现聚类算法2
6.sklearn实现kMeans算法
第9章:降维
1.降维概述
2.PCA降维算法
3.PCA功能实现
4.sklearn实现PCA

 

7项超值权益,保障学习质量」

  • 大咖讲解

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  • 答疑服务

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

超实用资料,覆盖核心知识,关键编程技能,方便练习巩固。(部分讲师考虑到版权问题,暂未上传附件,敬请谅解)

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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。

 

「什么样的技术人适合学习?」

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【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验,全方位构建出系统化的技术知识脉络,同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力,系统学习大厂技术方法论,可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么?」

全面掌握机器学习8大经典模型理论

能够使用Python编写出8大经典模型的代码并实现预测功能

学完即可参加kaggle和阿里天池各种AI竞赛

 

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