浅谈机器学习基础下相关课程
  • 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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  • 基础Python机器学习实战

    中级课

    基础Python机器学习实战
    30课时 655分钟 迟殿委
    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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  • 从零开始学习机器学习视频教程

    初级课

    从零开始学习机器学习视频教程
    70课时 558分钟 陆永剑
    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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  • 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&深度学习基础视频教程

    高级课

    机器学习&深度学习基础视频教程
    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

    高级课

    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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  • 机器学习数学基础--概率论与数理统计视频教学

    中级课

    机器学习数学基础--概率论与数理统计视频教学
    7课时 63分钟 章琨
    概率论与数理统计是机器学习算法的基本数学知识,是机器学习者入门的基本。为方便理解学习机器学习算法,特别录制了此课程作为数理补充,将机器学习算法中涉及的重点数理统计概率论等知识做了详细的讲解。
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  • 机器学习入门30天实战

    高级课

    机器学习入门30天实战
    99课时 1110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 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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  • 机器学习数学基础之矩阵视频教学

    高级课

    机器学习数学基础之矩阵视频教学
    37课时 699分钟 AI100讲师
    本课程囊括了机器学习理论中所需要的和线性代数相关的所有知识。帮助想入门机器学习的朋友们快速掌握数学基础。 主要内容: 1. 矩阵的定义、性质、运算、分解以及应用。 2. 线性空间、范数、生成子空间相关知识。
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  • 机器学习数学基础--矩阵

    中级课

    机器学习数学基础--矩阵
    43课时 373分钟 CSDN就业班
    本课程讲解机器学习及人工智能学习当中所需矩阵计算相关知识。课程为CSDN学院人工智能课程打造,系统全面而又深入浅出的讲解了学习当中需要的各种基础数学知识,公式推导与理解等内容。本课程囊括了机器学习理论中所需要的知识。 主要有矩阵的定义、性质、运算、分解以及应用。另外,还会讲解线性空间、范数、生成子空间相关知识。
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96748人学习 2056课时
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。
¥378.00 ¥398.00 9.5折
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6395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~~)
¥146.00 ¥154.00 会员兑换
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932人学习 266课时
该课程介绍了机器学习所要掌握的基础知识,包括:神经网络,卷积神经网络,迁移学习,激励函数以及一些基础算法比如QLearning,Sarsa算法等等,通过该课程的学习帮助学员快速掌握机器学习的基础知识,了解机器学习的基础概念。
¥76.00 ¥80.00 9.5折
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41000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
¥379.00 ¥399.00 拼团
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4487人学习 45课时
机器学习算法入门教程,主要介绍人工智障机器学习常见算法,包括决策树、基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机、第利用AdaBoost元算法提高分类性能。
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317人学习 226课时
主要介绍了常用算法和原理推导,numpy数组和矩阵,简单线性和逻辑回归,决策数,KNN,和SVM 贝叶素聚类等算法 。通过学习这门课程可以很好的入门机器学习,通过案例理解分享算法在场景中的应用
¥111.00 ¥117.00 拼团
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7782人学习 54课时
"统计机器学习入门——老司机带你读经典"系列课程使用经典的ISLR(An Introduction to Statistical Learning with Applications in R)为教材,结合具体案例,介绍统计学习的基本概念和常用算法。
会员免费
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8024人学习 1110课时
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。
¥379.00 ¥399.00 9.5折
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330人学习 74课时
贝叶斯分类器是机器学习的一个入门要点,如今已应用在图像处理、语音识别和自然语言处理等方面。本课程详细讲解贝叶斯方法的原理、推导过程、相关扩展方法和代码实战。包括:贝叶斯和概率、贝叶斯决策论、参数估计和离散型和连续型朴素贝叶斯等知识。最后用了肿瘤分类和性别预测两个实例,详细讲解了相关的代码实战,可以帮助你深入理解贝叶斯。
¥19.90
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14124人学习 61课时
人工智能的商业化应用是下一个风口,阿里云在机器学习算法方面有许多沉淀。本次分享首先是介绍阿里云机器学习PAI,接着会在上面搭建真实的案例,包括心脏病预测、新闻分类等场景。
会员免费
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263人学习 135课时
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。
¥99.00
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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。
¥258.00 ¥272.00 9.5折
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164人学习 815课时
本节为go机器学习与深度学习,主要讲解go在机器学习方面的应用,如图像识别等。
¥65.00 ¥68.00 9.5折
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25025人学习 1260课时
30个小时知识无盲区课程,覆盖十多个行业应用。
¥113.00 ¥119.00 9.5折
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20664人学习 680课时
本课程讲解机器学习算法所需概率和统计推断知识。概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数(CDF/pdf)、常用概率分布及其均值、方差;统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计,估计的评价、偏差-方差平衡。课程还会讲解假设检验的基本概念。
¥399.00 拼团
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398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!
¥11.00 ¥12.00 9.5折
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