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学习乐高机器人课程的好处 共找到1089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~~)
  • 前言  最近几周花了点时间学习了下今年暑假龙星计划的机器学习课程,具体的课程资料参考见附录。本课程选讲了写ML中的基本模型,同时还介绍了最近几年比较热门,比较新的算法,另外也将ML理论和实际问题结合了
    2016-04-25
    阅读量:141713
    评论:10
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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!
  • 0引言作为一个机器学习方面的小白,在闵老师课上学的两个聚类算法,即经典的K-means聚类和基于随机游走的聚类算法,是我学习到的头两个与机器学习相关的算法。算法课上,闵老师先讲了简单但是经典的K-me
    2019-01-15
    阅读量:15602
    评论:80
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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。
  • 学习地址:https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/prereqs-and-prework课程目录机器学习概念01-03讲:
    2018-06-18
    阅读量:1386
    评论:1
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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。
  • 机器学习课程学习阶段总结线性回归&逻辑回归逻辑回归是一种分类算法,和之前的线性回归不是同一类问题,但是对于处理问题上有相同的思想。对于线性回归问题,有较容易理解的思路。首先指定一个形式确定的hθ(x)
    2018-04-01
    阅读量:2501
    评论:2
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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~
  • 【1】两本书:tom-machinelearning  非常经典的机器书   deeplearning 只讲深度学习【2】普通编程的模型是自己定义的,而机器学习产生的模型是根据数据学得的。【3】有监督
    2018-02-26
    阅读量:55598
    评论:4
  • 优化方法系列Batch的好处当训练数据太多时,利用整个数据集更新往往时间上不显示。batch的方法可以减少机器的压力,并且可以更快地收敛。当训练集有很多冗余时(类似的样本出现多次),batch方法收敛
    2016-12-22
    阅读量:126332
    评论:19