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  • 机器学习视频

    2019-04-17 18:42:04
    比较详细的机器学习视频,七月算法的课程,是16年的,很细致的理论讲解
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    视频教程-从零开始学习机器学习视频教程-机器学习

    学习有效期:永久观看

    学习时长:556分钟

    学习计划:10天

    难度:

     

    口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

    讲师姓名:陆永剑

    项目经理

    讲师介绍:曾就职国内大型的上市软件公司并担任技术骨干及项目经理职务,机器学习、深度学习培训讲师。精通机器学习、深度学习领域等多方面技术。喜欢研究机器学习方向和深度学习的各种开源技术和算法。用简约的方式去讲授晦涩难懂的知识。同时关注学员们在学习中遇到的问题,不断改进授课方式。目标是让学员们更快更简单的入门。

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    「你将学到什么?」

    人工智能作为现在最为火热的领域,使得机器学习被越来越多的人所了解。机器学习难学,主要的难度在于算法模型多不好理解,各种各样的工具不知道如何使用,实际项目不知道如何开发。本门课程将系统入门机器学习,课程内容不光是对算法的学习,还包括诸如算法的评价,方法的选择,模型的优化,参数的调整,数据的整理,等等一系列工作。让大家对机器学习算法有个全面的了解,并应用到你的实际项目中。

    整体课程设计

    课程的所有内容都经过讲师的精心挑选。同时,在层次划分上,循序渐进,难易兼顾。让学员们更容易的入门。课程中既包含核心的基础知识,也有高级的进阶操作,做到了老少皆宜

    课程分为基础篇,进阶篇和实战篇

    基础篇:基础篇主要讲解高数基础。同时加入了很多Python入门算法,为之后自己动手做实验,打好基础。

    进阶篇:之后是机器学习的核心,精选线性回归、逻辑回归、聚类算法、EM算法等等机器学习的经典算法。

    实战篇:真正要掌握一门编程语言,仅仅学会分散的知识点是不够的,还必须要把知识点串联起来,做一些实际项目才能有更深的领悟与提高。我会通过Kmeans篮球数据分类这个具体的实战案例,带你综合运用前面所学的机器学习知识。

     

    「课程学习目录」

    第1章:数学基础
    1.矩阵及矩阵的基本表示
    2.矩阵基本运算
    3.几种特殊矩阵
    4.向量及向量的基本运算
    5.矩阵特征值特征向量的计算
    6.奇异值分解
    7.贝叶斯公式
    8.几种特殊矩阵(旧)
    第2章:Python基础
    1.Python怎么学?
    2.Anaconda正确的使用姿势
    3.notebook基本使用
    4.python输入输出
    5.python数据类型
    6.python条件判断
    7.python循环结构
    8.python-dict
    9.python-set
    10.python内置函数
    11.python自定义函数
    12.python切片
    13.python第三方模块导入
    14.numpy之矩阵的创建
    15.numpy之读取文件内容
    16.numpy之数据处理
    17.numpy之与和或的用法
    18.numpy之矩阵的属性
    19.numpy之矩阵加减乘操作
    20.numpy之矩阵其他操作(新)
    21.numpy之特征值分解(新)
    22.pandas之pandas的用处
    23.pandas之读取文件
    24.pandas之数据属性
    25.pandas之数据基本操作
    26.pandas之空值及分组处理
    27.Matplot之基本框绘制
    28.matplot之折线图优化
    29.matplot之区域画多图
    30.matplot之其他操作
    第3章:算法
    1.线性回归数学推导-矩阵转换
    2.线性回归数学推导-误差项分析
    3.线性回归数学推导-极大似然估计
    4.线性回归数学推导-最小二乘
    5.梯度下降前提及步骤(新)
    6.梯度下降求解步骤
    7.逻辑回归-Sigmoid函数
    8.逻辑回归
    9.聚类算法
    10.聚类算法之kmeans
    11.聚类算法之kmeans可视化演示(新)
    12.(废弃)聚类算法之kmeans可视化演示
    13.聚类算法之DBSCAN讲解
    14.聚类算法之DBSCAN可视化演示
    15.决策树算法概述
    16.决策树算法熵值计算
    17.决策树三种节点顺序衡量标准
    18.决策树剪枝策略
    19.集成算法之Bagging
    20.集成算法之Boosting
    21.EM算法思想
    22.EM算法之Jensen不等式
    23.EM算法数学推导
    24.老师正在拼命录制中......
    第4章:项目实战
    1.Kmeans数据准备
    2.Kmeans篮球数据分类
    3.贝叶斯数据准备
    4.贝叶斯分类的思路整理
    5.贝叶斯算法训练
    6.老师正在拼命录制中......
    第5章:同学们的新需求
    1.结束语
    2.老师正在拼命录制中......

     

    7项超值权益,保障学习质量」

    • 大咖讲解

    技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

    • 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)

    • 常用开发实战

    企业常见开发实战案例,带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

    • 大牛技术大会视频

    2019Python开发者大会视频免费观看,送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

    • APP+PC随时随地学习

    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?」

    • 想进入互联网技术行业,但是面对多门编程语言不知如何选择,0基础的你
    • 掌握开发、编程技术单一、冷门,迫切希望能够转型的你
    • 想进入大厂,但是编程经验不够丰富,没有竞争力,程序员找工作难。

     

    「悉心打造精品好课,10天学到大牛3年项目经验」

    【完善的技术体系】

    技术成长循序渐进,帮助用户轻松掌握

    掌握机器学习知识,扎实编码能力

    【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?」

    巩固Python语法以及必备的数学知识功底

    从零入门机器学习,体系化学习机器学习知识

    全面掌握机器学习常用算法

    学以致用,动手实操,锻炼你的实际开发能力

     

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    2018-12-17 23:12:21
    机器学习视频教程 台湾大学-林轩田:机器学习基石(中文 视频+讲义)https://pan.baidu.com/s/11CHZguUMATUs5SrVWe7Shg

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  • 吴恩达的机器学习视频是老师推荐的,作为机器学习的入门,足矣。视频讲得内容很细,可以在网易云课堂上搜到,建议大家可以结合黄海广个人笔记,效果更佳。 以下内容是我结合自身知识储备写得个人总结,以“章”为...

    写在文章开头:
    吴恩达的机器学习视频是老师推荐的,作为机器学习的入门,足矣。视频讲得内容很细,可以在网易云课堂上搜到,建议大家可以结合黄海广个人笔记,效果更佳。
    以下内容是我结合自身知识储备写得个人总结,以“章”为单位。(老师曾说,看过的东西应该写一点文字,以作证明。)

    第一章 引言

    1.1机器学习应用举例
    在这里插入图片描述
    1.2定义
    (1)
    在这里插入图片描述
    (2)
    在这里插入图片描述
    1.3机器学习算法主要分类
    在这里插入图片描述
    监督学习:教计算机做某件事情
    非监督学习:计算机自己学习某件事情

    1.4监督学习
    举例1:
    在这里插入图片描述横轴是房子的面积,纵轴是价格。
    问题:当房子面积为750平方英尺时,购买该房子需要花费多少钱?
    解决方法:用直线对图中红色的×进行拟合(如紫色的线所示),拟合效果不理想;换用图中蓝色的二次函数,拟合效果理想,实现预测。

    总结: 监督学习算法数据集中,已经包含了“正确答案”。
    上述房价问题,也可以称作回归问题,,即预测连续值的输出。

    举例2:
    在这里插入图片描述横轴表示肿瘤大小,纵轴1表示恶性,0表示良性。
    问题:已知肿瘤大小,判断是恶性肿瘤还是良性肿瘤。
    该类问题可称作分类问题,即预测离散的输出值。(注意输出值可能有多个)

    上述问题只有一个特征(面积、肿瘤大小),也可能会存在多个特征,如下图所示(肿瘤大小和年龄)

    1.5非监督学习
    在无监督学习中,使用的数据没有标签(即没有提前告知算法一些信息)。对于给定的数据集,能从中找到某种结构。
    在这里插入图片描述对于上述问题,使用非监督学习,将数据集分为两个不同的簇,也叫作聚类算法。
    在这里插入图片描述
    写在最后:
    大佬留情,小白瑟瑟发抖!
    欢迎志同道合的朋友们,一起交流,共同进步!

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    找到了一份比较全的机器学习视频分享给大家,不用花钱去买了,容易学习的机器学习资料,推荐学习,很不错的,连接如果过期,请在评论区留言我给你分享

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    转载于:https://www.cnblogs.com/xjh713/p/9704235.html

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  • spark + kafka实时流机器学习视频教程。感兴趣的朋友可以下载下来看看,学习学习,里面还有配套资料。
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