机器学习8大经典模型之聚类和降维(精讲+实战)

初阶

多面学习机器学习8大经典模型理论和实践,学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛

5分 更新: 2020/08/17

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70 学习人数 2小时9分钟 10课时
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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 学员评价
  • 其他课程 18
  • 专题套餐

适合人群:

机器学习初学者,机器学习爱好者,人工智能初学者

学习计划:

1、建议每周学习3小时 2、跟着视频将代码完整实现并运行一遍 3、有任何疑问的地方,多问老师

课程目标:

多面学习机器学习8大经典模型理论和实践,学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛

课程简介:

很多人认为机器学习难学,主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导,从而忽略了公式的本质。
本课程通过对课件的精心编排,课程内容的不断打磨,重磅推出机器学习8大经典模型算法,对晦涩难懂的数学公式,
通过图形展示其特点和本质,快速学习机器学习模型的核心理论,将重点回归到机器学习算法本身。

本课程选取了机器学习经典的8大模型:

线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、集成学习、聚类和降维

再也不用东拼西凑,本系列课程真正学习机器学习核心技术。
它们是人工智能必经之路,机器学习必学技术,企业面试必备技能。

学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛

本课程是机器学习8大经典模型中的集成学习模型,敬请关注其他经典模型的课程。

购买8门课程的专题,学习路径更明确,价格更实惠,点击这里:https://edu.51cto.com/topic/3568.html

机器学习文案-新.jpg

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课程大纲-机器学习8大经典模型之聚类和降维(精讲+实战)

资料下载
  • 第1章 聚类

    1小时18分钟6节

  • 1-1

    监督学习和非监督学习 1.监督学习和非监督学习

    「仅限付费用户」点击下载“PPT和源代码.rar”

    [07:36] 开始学习
  • 1-2

    聚类算法概述 2.聚类算法概述

    [12:07] 开始学习
  • 1-3

    k-means算法 3.k-means算法

    [17:05] 开始学习
  • 1-4

    Python实现聚类算法1 4.Python实现聚类算法1

    [14:48] 开始学习
  • 1-5

    Python实现聚类算法2 5.Python实现聚类算法2

    [13:45] 开始学习
  • 1-6

    sklearn实现kMeans算法 6.sklearn实现kMeans算法

    [13:22] 开始学习
  • 第2章 降维

    50分钟4节

  • 2-1

    降维概述 降维概述

    [12:27] 开始学习
  • 2-2

    PCA降维算法 2.PCA降维算法

    [21:06] 开始学习
  • 2-3

    PCA功能实现 3.PCA功能实现

    [11:18] 开始学习
  • 2-4

    sklearn实现PCA 4.sklearn实现PCA

    [05:28] 开始学习

5

学员评分

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