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  • python数据分析与机器学习实战【2019新版】

    高级课

    python数据分析与机器学习实战【2019新版】
    207课时 2056分钟 唐宇迪
    购买课程后,请扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 Python数据分析与机器学习实战教程,该课程精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。学完该课程即可: 1.掌握Python数据科学工具包,包括矩阵数据处理与可视化展示。 2.掌握机器学习算法原理推导,从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。 3.掌握每一个算法所涉及的参数,详解其中每一步对结果的影响。 4.熟练使用Python进行建模实战,基于真实数据集展开分析,一步步完成整个建模实战任务。
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  • 机器学习数学基础系列视频教学
    机器学习数学基础系列视频教学
    CSDN就业班
    机器学习之数学基础系列视频教程,该套餐主要包括机器学习之凸优化、机器学习之矩阵、机器学习之概率与统计推断。
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  • 机器学习核心算法实战50讲视频教程

    中级课

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    53课时 681分钟 唐宇迪
    购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 机器学习核心算法实战培训课程概况:本教程以当下人工智能核心模块机器学习为出发点,进行机器学习的学习,对其中经典的机器学习算法进行原理推导与案例实战,旨在帮助同学们掌握机器学习中的核心算法并进行建模任务实战,机器学习建模。
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    高级课

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    23课时 605分钟 齐向彬
    本课程讲解了机器学习基本概念,对训练集,测试集,特征值,监督学习,实列监督学习,非监督学习,分类与回归,在语音处理,图像处理和计算机视觉,声音识别和用自然语言处理方面的应用 人脸识别技术,银行评估和价格预测。 帮助学员理解机器学习和深度学习
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  • 机器学习--45天从入门到实战视频教学

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    机器学习--45天从入门到实战视频教学
    53课时 1595分钟 AI100讲师
    该系列课程包括机器学习所需的数学基础、算法应用、模型及实际案例。干货十足,课程内容包括机器学习简介、机器学习实例操作、Logistic回归分析与神经网络、支持向量机(SVM)、降维与矩阵分解、聚类、特征工程、决策树及基于树的集成模型:随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、推荐系统与广告点击率(CTR)预估、广告点击率(CTR)预估和模型融合。 AI100特邀中科院教授卿来云老师,从零开始讲解机器学习知识,45天系统实训!12个真实应用案例!层层递进,直通机器学习的本质及其应用!
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  • 机器学习项目实战

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    11课时 135分钟 秦绪博
    本课程通过一系列内容讲解和编码实战,按照由易到难,由浅入深的顺序展开, 让学员在实践中,依次对传统机器学习中的回归问题和分类问题, 基于传统机器学习的自然语言处理技术,神经网络和深度学习, 以及基于深度学习的自然语言处理技术进行编码实现, 使得学员可以在编码中对机器学习有一个直观的认识和体验, 在实践中完成理论联系实际的过程并加深对机器学习技术的理解与运用。
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  • 机器学习案例讲解

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    机器学习案例讲解
    19课时 221分钟 姜雪伟
    该课程针对机器学习的案例进行了讲解,主要是介绍了机器学习常用算法在实际项目中的应用。机器学习针对的是算法的实现,通过案例讲解能够让学习者快速掌握机器学习的经典算法,该课程是以案例的方式讲解,这样便于开发者掌握。
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  • 【人工智能】机器学习项目实战教学训练营

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    【人工智能】机器学习项目实战教学训练营
    25课时 212分钟 李文哲
    本课程将从了解什么是人工智能开始, 带你理解机器学习中的监督学习、非监督学习、深度学习等必修知识。 再通过搭建智能问答系统、文本情感分析、机器学习图像识别 等几个经典的实战项目,带你高效扎实地入门人工智能。 
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  • 机器学习推荐系统视频教程

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    22课时 232分钟 唐宇迪
    购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 机器学习推荐系统视频培训教程概况:课程从推荐系统在机器学习概述开始,详解推荐系统中两大核心算法:协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐,后使用深度学习框架Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的推荐系统。
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96944人学习 2056课时
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6484人学习 558课时
零基础入门机器学习视频培训课程概况:机器学习数学基础、Python基础、机器学习算法(线性回归、逻辑回归、聚类算法、EM算法),机器学习项目实战(Kmeans篮球数据分析、贝叶斯算法训练)、推荐算法、项目实战。  任务作业: 很多人都喜欢看NBA,也喜欢拿实力相近的球员进行比较,你能利用机器学习的方式进行分析吗?动手的机会来了!请 结合课程【项目实战】章节中的【Kmeans篮球数据分类】。从NBA网站中随机拿到30名篮球运动员的得分和助攻(尽量数据间隔较大)。用python对数据进行处理(换算成每分钟的得分和助攻)。然后用Kmeans对获取的球员进行分类。看看自己心仪的球员属于哪一类~  (温馨提示: 注意 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
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41052人学习 988课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 数学原理推导与案例实战紧密结合,由机器学习经典算法过度到深度学习的世界,结合深度学习两大主流框架Caffe与Tensorflow,选择经典项目实战人脸检测与验证码识别。原理推导,形象解读,案例实战缺一不可!具体课程内容涉及回归算法原理推导、决策树与随机森林、实战样本不均衡数据解决方案、支持向量机、Xgboost集成算法、神经网络基础、神经网络整体架构、卷积神经网络、深度学习框架--Tensorflow实战、案例实战--验证码识别、案例实战--人脸检测。 专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079
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3999人学习 384课时
Python在机器学习领域应用是非常广泛的,比如,我们可以使用机器学习进行验证码识别,使用机器学习实现计算机视觉项目,或者,我们也可以使用机器学习技术实现网页分类、文本挖掘、情感分析等等各种各样的事情。机器学习的重点在于算法,而算法的学习相对来说是比较枯燥的,所以,只有在学习的时候让算法跟实例结合,才能够让算法的学习变得不枯燥,并且也才能够更好的将理论运用与实践。
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购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 系列课程包含Python机器学习库,机器学习经典算法原理推导,基于真实数据集案例实战3大模块。从入门开始进行机器学习原理推导,以通俗易懂为基础形象解读晦涩难懂的机器学习算法工作原理,案例实战中使用Python工具库从数据预处理开始一步步完成整个建模工作!具体内容涉及Python必备机器学习库、线性回归算法原理推导、Python实现逻辑回归与梯度下降、案例实战,信用卡欺诈检测、决策树与集成算法、支持向量机原理推导、SVM实例与贝叶斯算法、机器学习常规套路与Xgboost算法、神经网络。
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本课程通过一系列内容讲解和编码实战,按照由易到难,由浅入深的顺序展开, 让学员在实践中,依次对传统机器学习中的回归问题和分类问题, 基于传统机器学习的自然语言处理技术,神经网络和深度学习, 以及基于深度学习的自然语言处理技术进行编码实现, 使得学员可以在编码中对机器学习有一个直观的认识和体验, 在实践中完成理论联系实际的过程并加深对机器学习技术的理解与运用。
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413人学习 655课时
本课程从Python基础编程到机器学习实战,面向零基础学员,你可以不会Python,因为从环境搭建、helloworld一直讲到了机器学习库,你可以不会机器学习,因为从机器学习的概念分类一直讲到了分类和聚类实战案例, 当你通过该课程全部学习,就会掌握机器学习的一般流程,你可以做到的也就更多!面向的就是零基础的你!
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1117人学习 75课时
本课程是机器学习的普及课程,是基础的课程,主要介绍机器学习的定义、分类(回归学习与分类学习、监督学习与无监督学习)、基本术语(维数、学习、训练、学习器、样例、聚类、泛华、鲁棒、分布等);介绍什么是假设空间(概念学习与归纳学习、假设空间、版本空间);讲解归纳偏好与可爱的奥卡姆剃刀(这里还有--没有免费的午餐);讲解了机器学习的发展历程;后贯串了机器学习常用的学习算法和辅助知识。
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2864人学习 1595课时
该系列课程包括机器学习所需的数学基础、算法应用、模型及实际案例。干货十足,课程内容包括机器学习简介、机器学习实例操作、Logistic回归分析与神经网络、支持向量机(SVM)、降维与矩阵分解、聚类、特征工程、决策树及基于树的集成模型:随机森林、梯度提升决策树(GBDT)、推荐系统与广告点击率(CTR)预估、广告点击率(CTR)预估和模型融合。 AI100特邀中科院教授卿来云老师,从零开始讲解机器学习知识,45天系统实训!12个真实应用案例!层层递进,直通机器学习的本质及其应用!
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9050人学习 192课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 使用Python数据分析流行的库Numpy,Pandas,Matplotlib, Scikit-learn结合真实数据集展开可视化特征分析与机器学习建模和评估。每次课程涉及一个完整的案例,基于案例讲解python库的使用以及如何建立机器学习模型,对涉及到的机器学习算法给出通俗易懂的解释,帮助大家掌握经典机器学习算法,并应用在实际的案例中。
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21700人学习 1471课时
【机器学习必知必会系列】高手必备数学教程-线性代数 机器学习&人工智能的高手必须懂数学,没有数学基础,只能做肤浅的事。姚老师,精选来自麻省理工可汗学院精品数学课程,呕心沥血15个日夜,5本手写讲义,涵盖120余个线性代数知识点,精心录制超一千四百分钟的教学视频,只为让你彻底学会机器学习,站在人工智能时代的浪潮上。
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4061人学习 256课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 科学计算库Numpy ,数据分析处理库Pandas,可视化库Matplotlib与Seaborn 是Python机器学习中最基本的四大机器学习库,也是Python机器学习的发展主线。本课程重点介绍了Python库的基本知识点,使用方法并配合案列加深学员们的理解。
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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,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。
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538人学习 212课时
本课程将从了解什么是人工智能开始, 带你理解机器学习中的监督学习、非监督学习、深度学习等必修知识。 再通过搭建智能问答系统、文本情感分析、机器学习图像识别 等几个经典的实战项目,带你高效扎实地入门人工智能。 
¥198.00 拼团
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1340人学习 681课时
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本教程为官方授权出品 伴随着大数据时代的到来,作为发掘数据规律的重要手段,机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用,推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分,而且已经带来了真实可见的收益。 目前,推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点,众多知名公司(如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等)都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来,懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。 精心打造出了机器学习与推荐系统课程,将机器学习理论与推荐系统项目实战并重,对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述,并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练,为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。 本课程主要分为两部分,机器学习和推荐系统基础,与电影推荐系统项目实战。 第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解,涉及到各种重要概念和基础算法,并对一些算法用Python做了实现; 第二部分以电影网站作为业务应用场景,介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现,并与各种工具进行整合互接,构成完整的项目应用。 通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解,在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾,并且可以掌握基本算法,入门机器学习这一前沿领域,为未来发展提供更多的选择,打开通向算法工程师的大门。 谁适合学: 1. 有一定的 Java、Scala 基础,希望了解大数据应用方向的编程人员 2. 有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员 3. 有较好的数学基础,希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
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