零基礎實戰機器學習(Python語言、算法、Numpy庫、MatplotLib)
  
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零基礎實戰機器學習(Python語言、算法、Numpy庫、MatplotLib)

本教程系統的介紹了機器學習的目的和方法。并且針對每一種常用的方法進行了詳細的解析,用實例來說明具體的實現,學生可以跟著一步步完成。在面對現實的問題的時候,可以找。。。

適合人群:初級
課時數量:39.5課時
用到技術:機器學習、Python、K-近鄰算法、決策樹、樸素貝葉斯、Logistic回歸、支持向量機、Adaboost,線性回歸、樹回歸、K均值聚類算法、Apriori、FP-Growth
涉及項目:手寫數字識別;使用樸素貝葉斯模型過濾垃圾郵件;用決策樹預測隱形眼鏡類型;預測鮑魚的年齡;從疝氣病癥預測病馬的死亡率

  • 課程顧問貼心解答

    為你推薦精品課程,無論就業還是升職加薪,毫無壓力。

  • 名企定制緊隨大流

    量身打造緊貼企業需求的實用性課程。

  • 系統教學把控效果

    集學、測、練為一體的學習系統為你科學的安排學習進度,提高效率。

  • 一線大師1對1指導

    課程研發團隊內一線資深講師一對一指導,手把手教學,直到學會。

  • 點播答疑完美結合

    每周2-3次直播解答,保證學員日常學習問題能得到解決。

  • 量身定制學習計劃

    告別雜亂的學習方式,我們會根據你的情況定制學習計劃。


 

機器學習作為人工智能的一部分,已經應用于很多領域,遠超過人們的想象,垃圾郵件的過濾,在線廣告的推薦系統,還有目前發展飛快的物體識別、人臉識別和語音識別的發展,都是機器學習的應用的成果。機器學習在改善商業決策、提高生產率、檢測疾病、預測天氣等方面都有非常大的應用前景。



1. 課程研發環境

本課程的代碼實現是基于Python語言,用到Numpy庫和MatplotLib。

開發工具:Python win;

 

2. 內容簡介

本教程系統的介紹了機器學習的目的和方法。并且針對每一種常用的方法進行了詳細的解析,用實例來說明具體的實現,學生可以跟著一步步完成。在面對現實的問題的時候,可以找到非常可靠的參照。本課程在最開始講解了Python語言的基礎知識,以保證后面的課程中可以順利進行。更多的Python語言的知識,需要學員自己去找更多的資料進行學習。

 

本課程主要講述了兩大類機器學習的方法:有監督學習和無監督學習,其中有監督學習里面,又分為分類和預測數值型數據。這些算法都是基礎的算法。這樣可以降低學習的難度,容易理解機器學習思路和實現的過程。


  

 

老王:16年軟件發工作經歷,2年知名軟件培訓機構專職講師經歷、曾任項目經理、教學主管多年,在Window系統、移動平臺的應用軟件研發、人工智能的應用領域有很深的造詣。

 


 

第一講:機器學習的任務和方法

第二講:Python語言基礎

第三講:Python語言基礎2

第四講:分類算法介紹

第五講:k-臨近算法

第六講:決策樹

第七講:基于概率論的分類方法:樸素貝葉斯

第八講:Logistic回歸

第九講:支持向量機

第十講:利用AdaBoost元算法提高分類性能

第十一講:利用回歸預測數值型數據

第十二講:樹回歸

第十三講:無監督學習

第十四講:利用K-均值聚類算法對未標注數據分組

第十五講:使用Apriori算法進行關聯分析

第十六講:使用FP-growth算法來高效發現頻分項集

第十七講:利用PCA來簡化數據

第十八講:利用SVD簡化數據

第十九講:大數據與MapReduce

第二十講:學習總結

 

 

 

 

 

 

 

 



目標一. 了解機器學習的目標

 

目標二。 了解機器學習的常用方法

 

目標三. 通過實戰,學習機器學習的實現

 

目標四. 學習機器學習開發中的一些常用工具



亮點一、詳細解析機器學習的方法,有理論有實踐,很容易理解和掌握.

 

亮點二、理論與實戰相結合,由淺入深。不管有沒有編程基礎,都可以學習.

 

亮點三、課程大多數代碼均是一行一行手工敲入,手把手一步步帶領學員從入門到精通.     

 

亮點四、課程中的案例,有不少可以直接用在現實的任務中. 





1、課程針對人群

本課程針對想要了解和學習人工智能的同學,不管有沒有編程基礎均可。   

 

2、我該怎么學,如何才能學好這門課程,給些建議。

2.1 時間上的安排建議

本課程共20講,共40課時,不要貪快,要對每一講的內容深刻了解在繼續下一部分的內容。 

2。2 學習要求

1. 由于機器學習的算法中,有大量的關于矩陣和向量的運算,所以如果沒有學過線性代數和概率的同學,一定要先找相關的資料做好預備知識的準備工作。

2. 如果有Python基礎,可以掠過2-3講的內容,直接進入機器學習的章節,

3. 如果對機器學習有一定的了解,可不必按部就班進行,可以拿你感興趣的部分去學習,但一定要注意實踐,并學會舉一反三 

2。3 講師建議

1。 一定要先理解每一種算法的思路,了解其實現的步驟。這樣才能知道代碼實現的原理和過程。

2。 對于實現部分,通過自己重新敲一遍代碼,是有助于理解實現過程的,但也不必拘泥于此,特別是對于有編程基礎的學員來說。

3。 建議一般聽視頻,一般拿個紙和筆,做一些記錄和筆記,這是一種非常好的學習習慣。

4. 機器學習的相關資料比較分散,可以以本視頻為主線,參考多種資料,來加深理解。

5.最后祝您學有所成



課程是屬于某個特定的專業技術,掌握該技術后,你可以從事以下職位的相關工作

1. 人工智能設計師

2. 機器學習算法研究

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