大数据——机器学习视频课程( 下篇 )

中阶

通俗易懂的原理讲解与实例代码结合带大家快速熟练学习机器学习的经典算法

4.8分 课程受欢迎榜    第6 更新: 近三个月

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适合人群:

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课程目标:

通俗易懂的原理讲解与实例代码结合带大家快速熟练学习机器学习的经典算法

课程简介:

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学习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。



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课程大纲-大数据——机器学习视频课程( 下篇 )

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  • 第1章 支持向量机(SVM)

    2小时9节

  • 1-1

    支持向量机要解决的问题 支持向量机基本原理,公式推导以及如何找到最好的分割面

    [10:05] 开始学习
  • 1-2

    距离与数据定义 支持向量机算法要求解的目标函数

    「仅限付费用户」点击下载“6-支持向量机.pdf”

    [10:33] 开始学习
  • 1-3

    目标函数 支持向量机目标函数的求解方法

    [09:41] 开始学习
  • 1-4

    目标函数求解 实例解释SVM算法求解过程

    [11:27] 开始学习
  • 1-5

    SVM求解实例 支持向量的原理和作用

    [13:45] 开始学习
  • 1-6

    支持向量的作用 支持向量机中软间隔的作用

    [11:53] 开始学习
  • 1-7

    软间隔问题 核函数变换的效果以及实例分析

    [06:46] 开始学习
  • 1-8

    SVM核变换 如何将二分类问题转换成多分类问题,分析了两种解决方案。

    [16:51] 开始学习
  • 1-9

    应用SMO算法求解支持向量机 支持向量机最经典解法SMO详解,代码分析

    [29:29] 开始学习
  • 第2章 SVM调参实例

    25分钟2节

  • 2-1

    Sklearn求解支持向量机

    「仅限付费用户」点击下载“SVM调参.zip”

    [11:24] 开始学习
  • 第3章 Kmeans聚类算法

    29分钟3节

  • 3-1

    Kmeans算法概述

    「仅限付费用户」点击下载“4-聚类算法.pdf”

    [11:33] 开始学习
  • 第4章 DBSCAN聚类算法

    34分钟3节

  • 第5章 聚类实践

    21分钟2节

  • 5-1

    多种聚类算法概述

    「仅限付费用户」点击下载“聚类实例.zip”

    [04:34] 开始学习
  • 第6章 集成算法实例

    1小时14分钟6节

  • 6-1

    集成算法实例概述

    「仅限付费用户」点击下载“集成算法 (3).zip”

    [10:51] 开始学习
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