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Python3入门机器学习 经典算法与应用

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发表于 2022-5-18 00:19:42 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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                        鸟瞰机器学习全局,轻松步入人工智能之门
                        力图培养大家理解机器 学习整个领域的框架,为今后的学习探索打下坚实基础
            
                    核心工具
                    Python3scikit-learn Numpymatplotlibjupyter notebook ...
                    机器学习经典算法
                    K近邻算法线性回归多项式回归逻辑回归PCASVM决策树随机森林集成学习boosting ...
                    机器学习应用
                    算法推导算法对比算法调试模型正则化模型选择模型调用模型评价超参调整 ...
            
        
   
   
   
        
            独特的讲解思路,让你不仅懂皮毛,更深入机器学习内部
            机器学习的核心是算法,系统的讲解机器学习算法,推导算法运行原理,加深思想认识!
                  
                          
                                  
                                   深入原理,理解思想
                                   不仅是“调库”,而且深入其中,让大家
真正理解机器学习以及算法背后的思想
                          
                          
                                  
                                   切入场景,追求实用
                                   不是停留在算法原理的讲解,而是结合大
量的编程实践,解决真实场景中的问题,
进而彻底理解机器学习
                          
                          
                                  
                                   算法对比,选择最优
                                   在实际应用的基础上,更进一步深入探讨
如何在项目中选择最合适的算法,分析不
同算法间的优缺点
                          
                          
                                  
                                   调整参数,构建思想
                                   在同一算法中执行不同的参数选择,通过
对比试验理解不同参数如何影响算法结果
                          
                  
        
   
   
            
                
                                理论+实践,构建属于你的机器学习库单
                                使用scikit-learn内置的大量数据集,结合实际项目,让你不仅懂算法更会用算法
                               
                                       
                                               
                                                使用机器学习算法进行图像去噪 让你认识一个不一样的机器学习世界
                                       
                                       
                                               
                                                分类任务使用世界著名的MNIST数据集 实际解决手写识别问题
                                       
                                       
                                               
                                                从人物头像照片到“特征脸” 甚至涉及人脸识别基础
                                       
                               
                
        
   
   
        
            机器学习0基础
薄弱的数学基础 /(ToT)/~~ NO Problem!
            拒绝枯燥的机器学习理论,手把手编程教学,通过大量实践,彻底理解机器学习梦
            
               
                        0基础学习
                        为初学者量身设计的课程
适合机器学习0基础学习
               
               
                        数学推导
                        为数学基础相对薄弱的同学
增加数学推导的环节
               
               
                        理论与项目
                        算法理论与实际项目相结合
让你懂算法更会用算法
               
               
                        手把手指导
                        手把手指导编程教学
授人以渔也授人以鱼
               
            
        
   
   
               
                       
                                学员专享增值服务
                               
                                       
                                               
                                               
                                                        问答专区
                                                        讲师集中答疑
                                                        关于课程的问题都可在问答区随时提问讲师会进行集中答疑
                                               
                                       
                                       
                                       
                                               
                                               
                                                        源码开放
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                                                        课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识自行修改、优化
                                               
                                       
                               
                       
               
       
   
        
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            如果你对机器学习感兴趣,想从业于机器学习,或是准备参加机器学习相关比赛,本课程非常适合你
            学前必备技术
            Python3基础语法
具备高等数学,线性代数,概率论基本知识
课程对机器学习基础知识要求是0基础
        
   
                               
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