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深入浅出:成为机器学习工程师的实战路径

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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
具有计算机科学基础背景,专注机器学习和图像识别领域的研究者
你将会学到:
快速掌握人工智能编程基础和机器学习算法的原理及应用
- 线性回归、Logistic回归、决策树、朴素贝叶斯算法、支持向量机、jieba分词、词云生成等
课程简介:
本课程使用Python语言及其分析与建模工具库。对数据挖掘和机器学习领域中经典的算法给出完整的原理推导及实例进行讲解,基于实际案例演示如何应用机器学习算法进行实际问题的解决,主要包含的算法有线性回归、Logistic回归、决策树、朴素贝叶斯算法、支持向量机、jieba分词和词云生成算法等内容。
常见问题:
问:多久可以学完?
答:课程内容具体包含48课时,预计一周左右可以学院。另每个章节均有笔记和代码案例。
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课程大纲-机器学习算法实战和应用
第1章线性回归概述(1小时24分钟6节)
第2章医疗保险费用预测(55分钟7节)
第3章逻辑回归概述(30分钟4节)
第4章中文文本分类综合案例(1小时31分钟9节)
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- 1-1
- 1.线性回归模型.pdf机器学习数学基础:导数与函数
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- 1-6
- chapter01.zip线性回归预测产品销量技术资料包
- 256.68KB
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- 2-1
- 2.医疗保险综合案例.pdf医疗保险费用预测数据集解析
- 370.26KB
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- 2-7
- chapter02.zip医疗保险费用预测模型应用指南
- 63.38KB
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- 3-1
- 3.逻辑回归综合案例.pdf逻辑回归算法详解与应用实例
- 395.63KB
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- 3-4
- chapter03.zip逻辑回归模型构建与评估资料包
- 84.69KB
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- 4-1
- 4.朴素贝叶斯综合案例.pdf朴素贝叶斯算法与中文文本分类
- 575.61KB
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- 4-9
- chapter04.zipPython朴素贝叶斯模型预测实战
- 848.36KB
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- 5-1
- 5. 词云生成综合案例.pdf词云构建技术资料包
- 255.45KB
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- 5-4
- chapter05.zip分词技术与词云生成实战资料包
- 5.87M
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- 6-1
- 6.聚类分析.pdf聚类算法实战:红酒品质分析
- 302.45KB
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- 6-3
- chapter06.zip数据聚类分析:K-Means模型应用
- 15.91KB
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- 7-1
- 7.降维技术.pdf降维技术实战指南:原理与应用
- 362.41KB
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- 7-2
- chapter07.zip降维技术与数据可视化资料包
- 55.4KB
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- 8-1
- 8.支持向量机.pdfSVM支持向量机:超平面与间隔优化
- 513.54KB
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- 8-7
- chapter08.zip农作物图像识别与SVM模型预测资料包
- 62.34M
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