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周志华机器学习视频 共找到985条结果

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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~~)
  • 盗用weka绪论1.2基本术语学习任务大致分为两类:监督学习:分类、回归无监督学习:聚类泛化:训练得到的模型适用于新样本的能力机器学习领域最重要的国际学术会议是国际机器学习会议(ICML)、国际神经信
    2018-11-19
    阅读量:4069629
    评论:35
  • 机器学习绪论 基本术语  模型:从数据中学得的结果。  属性(特征):事件或对象在某方面的表现或性质的事项。  数据集:一组记录的集合。  学习(训练):从数据中学得模型的过程。  监督学习:分类,回
    2016-09-20
    阅读量:100789
    评论:86
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数据科学与人工智能数学基础课程旨在帮助同学们打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,掌握核心知识点。课程章节内容较多,初级同学按顺序学习即可,有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习!
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    2017-07-11
    阅读量:12935
    评论:2
  • 机器学习课本:https://blog.csdn.net/scythe666/article/details/73017294
    2019-01-24
    阅读量:3399
    评论:0
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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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    2017-11-10
    阅读量:54992
    评论:19
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    2017-11-10
    阅读量:54992
    评论:19
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在未来,AI技术可能会成为程序员的知识。那么现在热门的机器学习、深度学习是什么?我们要怎么学习,如何转型AI领域?如何掌握其核心算法并应用于实战? 转型AI技术内参视频指导教程,以AI基本知识点+经典算法推导与案例实战紧密结合,结合主流框架Tensorflow,选择经典项目实战图片识别;使用OpenCV构建视觉应用;掌握朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用。
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自然语言处理Word2Vec视频培训课程:自然语言处理中重要的算法,word2vec原理,词向量模型。教程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量,word2vec训练模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。 专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079 更多精彩课程正在紧张筹划中~
  • Chapter1绪论Chapter2模型评估与选择Chapter3线性模型Chapter4决策树Chapter5神经网络Chapter6支持向量机Chapter7贝叶斯分类器Chapter8集成学习C
    2019-03-23
    阅读量:29
    评论:0
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    2017-07-25
    阅读量:23794
    评论:7