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机器学习系列专题(经典算法+案例实战)

系列套餐包含机器学习经典算法与Python数据分析与建模库。选择真实数据集展开分析与建模实战。 建议学习顺序:(1)机器学习算法 (2)Python数据分析建模工具库 (3)案例实战

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门课程

5202

人学习

 

课程总时长:64小时1分钟

授课讲师:唐宇迪

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讲师24h答疑

(12.25-12.31   折上8折)

专题价 ¥698
立省1003元
总价 ¥1701
  • 大数据——机器学习实战视频课程( 上篇)

    60节 10小时25分钟
    课程目标:
    机器学习的火爆程度相信同学们已经看到了,很多同学苦于这个领域门槛太高,入门难度较大,本课程旨在帮助大家轻松掌握机器学习中常用的经典算法,真正入门机器学习这个领域。课程的讲解以机器学习中的经典算法为核心,每一个算法都是先通过通俗易懂的原理讲解,再配上实例分析,最后完成整个算法的代码实现。
  • 大数据——机器学习视频课程( 下篇 )

    56节 10小时27分钟
    课程目标:
    机器学习的火爆程度相信同学们已经看到了,很多同学苦于这个领域门槛太高,入门难度较大,本课程旨在帮助大家轻松掌握机器学习中常用的经典算法,真正入门机器学习这个领域。课程的讲解以机器学习中的经典算法为核心,每一个算法都是先通过通俗易懂的原理讲解,再配上实例分析,最后完成整个算法的代码实现。
  • Python文本数据分析视频课程(原理+新闻分类项目实战)

    14节 2小时21分钟
    课程目标:
    课程首先概述文本分析的基本概念,整个课程围绕案例进行:新闻分类任务。案例从零开始讲解如何使用Python库进行分析与建模的工作。案例中实例演示如何从杂乱的文本数据开始进行分词预处理到最后应用贝叶斯算法进行分类预测。
  • 机器学习-推荐系统实战视频课程【唐宇迪】

    16节 2小时21分钟
    课程目标:
    机器学习-推荐系统实战视频课程【唐宇迪】课程从推荐系统概述开始,详解推荐系统中两大核心算法:协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐,最后使用Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的推荐系统。
  • 自然语言处理-Word2Vec视频教程

    26节 4小时10分钟
    课程目标:
    自然语言处理中最重要的算法,词向量模型。课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。 
  • 深度学习-Python数据分析工具进行探索性数据分析视频课程(EDA)

    18节 3小时35分钟
    课程目标:
    案例课程,实例演示如何使用Python工具包进行探索性数据分析。基于真实数据集从零开始进行可视化数据分析,对单变量与多变量之间的关系进行探索分析,缺失值分析,数据变量统计报表等常规统计分析方法。
  • Python时间序列原理分析及实战视频课程

    12节 1小时59分钟
    课程目标:
    课程以Python为核心工具,使用Pandas库进行时间序列的预处理与分析。详解时间序列中最常用模型ARIMA原理以及其参数选择。对时间序列平稳性以及模型评估方法展开分析讨论,基于真实数据集进行时间序列建模与分析实战!
  • 实例演示Python数据可视化库Seaborn系列视频课程

    12节 1小时46分钟
    课程目标:
    课程实例演示Python数据可视化库Seaborn,绘制多种数据分析常用图表,代码详解参数设置与整体布局。
  • 决胜AI-强化学习实战系列视频课程

    21节 3小时20分钟
    课程目标:
    强化学习是当下爆火的机器学习经典模型,由于深度学习发展的迅速,使得强化学习和深度学习可以紧密的联系在一起。从AlphaGo到无人驾驶汽车,强化学习的应用越来越广泛也使得更多的学者关注这个领域。系列课程从实例出发,形象解读强化学习究竟做了一件什么事以及如何完成这一系列任务。由强化学习的基本概念过度到马尔科夫决策过程,通过实例演示如何通过值迭代求解来得出来最好的决策。举例讲解Q-Learning算法的原理以及如何讲强化学习和深度学习进行结合。最后通过让AI自动玩游戏的项目实战实例演示如何实现用强化学习和卷积神经网络打造DQN网络模型。
  • Python数据分析(机器学习)经典案例视频课程

    47节 8小时19分钟
    课程目标:
    选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战,分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中,同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。
  • 深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

    22节 4小时1分钟
    课程目标:
    Tensorflow是谷歌开源的深度学习(包括机器学习)框架,伴随着人公智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本课程从Tensorflow的安装开始讲起,从基本计算结构到深度学习各大神经网络,全程案例代码实战,一步步带大家入门如何使用Tensorflow玩转深度学习。
  • Python机器学习案例实战视频课程

    28节 6小时16分钟
    课程目标:
    精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例。
  • 大数据——Python数据可视化-Matplotlib实战视频课程

    7节 1小时34分钟
    课程目标:
    本课程旨在帮助同学们快速入门Matplotlib数据可视化库,无须繁琐的概念,通过真实的数据集实例演示如何制作相应的图表来展示数据集中我们关注的点。选取最常用使用的折线图,条形图等作为案例,直接码上见!
  • 大数据 Python数据分析处理库-pandas实战视频课程

    8节 1小时27分钟
    课程目标:
        Pandas是python最流行的数据分析和处理库,可以快速的进行数据的读取,分析等操作。代码风格简单通俗易懂可以快速上手对复杂的数据进行处理和分析。    本课程基于案例讲解pandas的每一个知识点,选取真实的数据集,代码实例演示如何使用Pandas库对数据展开分析和处理。
  • 大数据 Python科学计算库-Numpy实战视频课程

    8节 1小时53分钟
    课程目标:
    Numpy是Python的科学计算库,也是数据科学中最重要的一个库,熟练掌握numpy库中的矩阵操作将有助于大家快速处理应用数据。Numpy也是Python数据科学的基石,对实现机器学习和深度学习算法有着重要的帮助。课程本着通俗易懂的风格,全程代码实例演示numpy库常用操作,非常适合快速入门学习numpy库。
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