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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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信用卡申请案例与贝叶斯分类算法实战案例

5课时

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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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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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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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数据科学技术和应用实践完整视频课程

63课时

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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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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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[老汤-人工智能]机器学习一之数学基础

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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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基于的Python数据科学和挖掘课程

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熟练Python常见算法库使用;了解机器学习的概念,明确机器学习基本流程; 掌握训练数据,特征与标签等基本概念;熟悉常见机器学习算法原理;熟练使用Python进行算法实现和参数调整;
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机器学习之Python语言基础(.NET版)

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学会Python语言基础
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Python数据分析系列视频课程--玩转Python统计分析

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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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【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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[老汤-人工智能]机器学习五之SVM算法视频课程

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掌握机器学习中的SVM算法原理
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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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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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人工智能-机器学习实战视频课程

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以CRISP-DM为理论指导,系统介绍sklearn各模块的功能,从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作,并突出特征选择、模型调参,模型集成等在数据挖掘实战环境中的重要课题。
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