通过学习机器人国标的技术要求和试验方法，开展家用服务机器人的性能测试，进行竞品分析

本课程分为4个模块。 学完课程后掌握GBDT算法流程。

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、系统的学习机器学习的课程，成为机器学习大军中的一员。

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；

★ 系统的理解原本晦涩难懂的原理。 ★ 学习算法实现技术（OpenCV），解决项目中碰到的技术问题

掌握数据科学（人工智能）算法中涉及到的集合论和数理逻辑基础知识

让学员学习Tensorflow的基本概念和基本使用方法

对线性回归有进一步的认识，学习使用线性回归模型来进行预测，并且随带复习数学知识。

对分类算法knn有进一步的认识，学习使用knn模型来进行预测，并且随带复习数学知识。

对聚类算法kmeans有进一步的认识，学习使用kmeans模型来进行预测，并且随带复习数学知识。

了解什么是机器学习和一些常用算法

Numpy作为数据科学、数据分析、机器学习及深度学习的基础，是以上学科入门需要的课程，因此十分有必要加以巩固。本课程分为Numpy基础、Numpy进阶与Numpy高级三部分，采取循循渐进的方式进行讲解，从最基础的环境搭建，到高级的线性代数，全程手敲代码，保证课堂质量，杜很着讲义照本宣科，保证课堂趣

学习Matplotlib数据绘图库

通过本教程的学习，让博士带着大家知其然知其所以然，掌握和理解机器学习-对数几率回归-决策树模型。

你讲对数据结构算法有全面深刻的了解，帮助同学们理解计算机的底层，在实际编程过程中有质的提升。

学习和学习Numpy计算库及项目实用

了解智能风控是什么？怎么干？

通过案例学习后，如果学生能够独立完成作业，学生将能达到以下预期目标：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. 决策树分类模型的选择和应用；4. 用决策树模型进行预测； 5. 对决策树模型进行评估

了解数据分析的基础流程，学习数据探索，缺失值处理，apply函数，数据合并

归纳数据集；金融数据的处理和标准化；线性回归预测模型的选择和应用；用线性回归模型进行预测；模型评估

掌握XGBoost的算法思想，从此彻底了解Xgboost

以通俗易懂的方式理解条件随机场，带你走进序列标注的世界。

本系列以通俗的方式讲解注意力机制Attention的整体知识，让你爱上Attention的神奇应用

本系列通过通俗的形式讲解贝叶斯算法的所有知识点 让你对贝叶斯有个清晰的认识过程。

了解智能风控面临的机遇与挑战，学习智能风控体系构建的全流程。

处理数据集；金融数据标准化；K近邻点分类模型的选择和应用；用K近邻点模型进行预测；K近邻点模型的评估

你讲对数据结构算法有全面深刻的了解，帮助同学们理解计算机的底层，在实际编程过程中有质的提升。

了解机器学习项目的开发流程，保障质量的同时实现持续交付。

理解象棋棋谱的构成，pgn文件和FEN字符串的概念

通过大量实例指导学员掌握绝大多数常用机器学习算法的编程方法、场景；通过典型应用掌握真实工程方法