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信用卡申请案例与贝叶斯分类算法实战案例

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1. 能够将归纳一个金融问题的数据集;2. 数据的处理和标准化;3. 贝叶斯分类模型的选择和应用;
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从零开始学习机器学习系列视频课程

56课时

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为了解决同学们没有大块的时间去线下报培训班学习、学习价格昂贵以及没有好办法系统的学习机器学习知识的问题,从今天开始,老师给大家带来一门从零开始学习机器学习的课程。宗旨就是让大家能够快速、低价、系统的学会机器学习的课程,成为机器学习大军中的一员。
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机器学习项目课:从基础到搭建项目视频课程

110课时

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这是一门项目课。老师会在课程演示编程的全过程,并带你完成一个推荐系统的项目。完成本课程后,你将对机器学习算法的核心概念有全面深刻的理解。本授课老师会将理论与实战相结合,帮助同学们从基础计算机科学知识转向机器学习专业。
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基于Kafka+SparkStreaming+Redis+Python实时数据流处理分析项目

11课时

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动手实操SparkStreaming\熟悉Idea等软件安装和使用\了解Kafka基本原理和基本用法\动手实际操作Kafka的代码编写\熟悉Redis创建表等实际操作\学会用Idea编写简单的Scala程序\了解NoSQL数据库Redis原理\动手操作Redis命令\
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¥ 199

人工智能-机器学习实战视频课程( 上篇)

72课时

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通俗易懂的原理讲解与实例代码结合带大家快速熟练掌握机器学习的经典算法。
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大数据——机器学习视频课程( 下篇 )

68课时

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通俗易懂的原理讲解与实例代码结合带大家快速熟练掌握机器学习的经典算法
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¥ 198

机器学习快速入门到中级——数学原理到百例代码演示(限时超低价)

22课时

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用相对较短的时间,从原理到应用,在了解基本原理之后,安排对应的代码练习;从零散的知识点到整体框架全方面掌握。 前900位只需28元,机器学习完全入门,每增加100名,价格加20元.
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[老汤-人工智能]机器学习一之数学基础

18课时

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掌握机器学习需要的三大数学基础知识:微积分、线性代数以及概率统计
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[老汤-人工智能]机器学习十一之Spark推荐系统

20课时

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掌握大数据领域中的推荐系统
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Python机器学习实战视频课程1-零基础上手

54课时

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本系列课程涵盖经典机器学习知识+实战项目。让学员能够系统掌握AI知识,为成为机器学习工程师,数据分析师,数据科学家或者为深度学习打下坚实基础。课程把相关知识点穿插到项目中讲解,而非空谈理论,通过课程学习可以掌握目前最火热最高薪的这个领域的知识。
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机器学习之Python语言基础(.NET版)

20课时

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学会Python语言基础
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基于R语言的机器学习算法和案例详解

14课时

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了解购物篮分析的原理和技术点;动手实践购物篮分析的代码和例子;了解协同过滤算法原理和技术;学会用R语言编写协同过滤的代码和例子;了解文本挖掘概述;掌握主题模型案例;了解定量分析原理和概述;动手操作定量分析案例。
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Python数据分析系列视频课程--玩转Python统计分析

64课时

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以真实商业案例为数据基础,课程内容围绕scipy.stats和statsmodels包的相关功能展开,从统计分析实战的角度出发详细介绍了如何在Python中完成数据描述、t检验、单因素方差分析、卡方检验、相关回归等统计分析操作。
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[老汤-人工智能]机器学习九之非监督算法

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学习掌握非监督类型的算法,比如K-Means和PCA等
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Python3基础课程8大章

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掌握Python语言特点,熟悉Python语法结构; 掌握Python语言基本语法操和Python数据结构; 熟悉Python面向对象编程;熟悉Python并发编程特点,掌握Python并发编程思想; 明确爬虫基本概念,熟悉Python爬虫编程;掌握Scrapy框架基本操作;掌握Scrapy
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机器学习-Q学习算法-沙鼠走迷宫-视频课程

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通过一个迷宫游戏,使得学员能深刻掌握Q-Learning算法的实质。并且保证每一位学员都能够写出让冷冰冰的机器进行“思考”的程序,最终让你的计算机在“吃一堑长一智”的名言鞭策下,能过顺利的完成逃离迷宫的任务
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徐培成最新Spark机器学习系列视频教程(CeotOS版本)

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让机器学习然后可以判断一些数据,目前比较好的机器学习和人工智能
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数据科学技术和应用实践完整视频课程

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通过学习本课程,使学者可以很清晰的知道什么是数据科学\数据科学的运用场景\知道数据挖掘基本的理论\了解数据挖掘思想\掌握R语言的基本知识\掌握R语言的基本包使用\掌握用R进行数据处理的能力\了解用R进行描述性统计分析
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大数据及机器学习,教你参数选择,训练出高质量的模型【无课件】

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企业内部培训课程,包含常见机器学习如线性回归、逻辑斯蒂回归、SVM、朴素贝叶斯、随机森林等经典常见算法,包括算法核心思想及部分算法公式推导。最后以一个实战项目,爬取网络数据。选用线性回归来拟合数据,通过特征转换、空值处理、去除多重共线性、相关性判断、正态分布检验、显著性检验、偏度检验选出最佳模型

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【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

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快速掌握机器学习经典算法以及如何使用Python进行建模与分析的工作
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了解传统机器学习的算法,包括线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,线性判别分析,主成分分析等推导原理,以及如何调用Sklearn库相关接口,完成算法的实现,应用到具体工程里面。
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基于的Python数据科学和挖掘课程

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