-
[老汤-人工智能]机器学习六之Spark项目实战一4小时14分钟学习Spark中回归算法的使用老汤大数据课程体系介绍 数据源说明 具体预测业务 介绍Spark mllib中的线性回归 目标项的特点5.0 31课时 1657人学习¥ 99.00 2020/09/07
-
[老汤-人工智能]机器学习十之Spark项目实战三3小时9分钟学习End to End的机器学习的项目老汤大数据课程体系介绍 项目要达到的效果 Spark中的KMeans实现 项目架构 搭建Maven项目5.0 20课时 880人学习¥ 99.00 2020/09/07
-
[老汤-人工智能]机器学习七之决策树算法视频课程2小时37分钟学习机器学习中的决策树相关算法原理决策树感官认识 构建决策树的过程 信息熵 信息增益 信息增益率5.0 13课时 1836人学习¥ 99.00 2018/11/30
-
[老汤-人工智能]机器学习十一之Spark推荐系统5小时3分钟学习大数据领域中的推荐系统推荐系统概述 基于内容的推荐算法 CF和核心概念 User-Based_CF和Item-Based_CF 相似度计算4.8 20课时 4013人学习¥ 99.00 2018/10/13
-
[老汤-人工智能]机器学习八之Spark项目实战二4小时学习决策树相关算法解决实际问题老汤大数据课程体系介绍 回顾决策树 信息增益的计算 参数maxBins含义 其他重要参数讲解5.0 32课时 794人学习¥ 99.00 2020/09/07
-
[老汤-人工智能]机器学习一之数学基础4小时学习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章节内容 无穷和极限 导数 可导函数求导 复合函数的求导4.9 18课时 2477人学习¥ 99.00 2018/10/13
-
机器学习疯狂入门(1):相似性算法篇2小时16分钟帮助大家快速使用sklearn等工具了解传统机器学习算法用户相似性、向量、四维空间和鬼、余弦相似性入门 用户口味计算、修正的余弦相似性、利用sklearn实现 用户消费能力计算、欧氏距离的使用场景、利用sklearn实现 跨商品类别用户消费能力计算、标准化的欧氏距离的使用场景 KNN(K最邻近)入门、帅哥和美女分类5.0 7课时 547人学习¥ 99.00 2018/03/10
-
机器学习入门与中级——数学原理到百例代码演示8小时50分钟用相对较短的时间,从原理到应用,在了解基本原理之后,安排对应的代码练习;从零散的知识点到整体框架全方面学习。 根据机器学习岗位要求,学习模型开发整个流程:数据预处理、模型搭建、模型验证以及模型优化。2 预处理介绍 标准化预处理 非线性转化 规范化预处理5.0 23课时 599人学习¥ 99.00 2018/09/10
-
基于R语言的机器学习算法和案例详解4小时53分钟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;学习用R语言编写协同过滤的代码和例子;了解文本挖掘概述;学习主题模型案例;了解定量分析原理和概述;动手操作定量分析案例。购物篮分析概述 购物篮分析原理 购物篮分析数据准备 购物篮分析案例 协同过滤概述5.0 15课时 1820人学习¥ 99.00 2022/03/30
-
人工智能基础入门9小时35分钟学习人工智能必备技能与学习方法编程语言的选择 方向与前景概述 解决方案与论文的价值 机器学习与深度学习 算法都做了哪些事5.0 45课时 1155人学习¥ 99.00 2019/02/21
-
人工智能系列机器学习-详解三种朴素贝叶斯【数学原理+入门实战】1小时32分钟1.学习随机变量与事件 2.了解概率分布,学习三种基础的分布 3.利用朴素贝叶斯解决实际问题简单介绍 随机变量(连续型、离散型) 事件(独立、互斥、对立) 概率分布之高斯分布详解 绘制正态分布图24.0 12课时 251人学习¥ 99.00 2019/03/12
-
Python数据分析与科学计算数据可视化篇:Matplotlib和Seaborn6小时50分钟学习Python语言的数据可视化技术,Matplotlib和Seaborn 库课程介绍 学习数据可视化前置知识点 Python数据可视化库 课后练习 使用pip安装数据可视化等库4.4 45课时 5635人学习¥ 99.00 2019/06/20
-
google技术团队带你用golang实践机器学习14小时53分钟学习基于golang使用机器学习机器学习原理. 深度学习原理. 1机器学习与推荐引擎的介绍 2机器学习-内存keyvalue缓存系统 3机器学习-硬盘keyvalue缓存系统.4.7 86课时 5440人学习¥ 99.00 2019/11/19
-
编程高手尹成带你用python大战机器学习43小时8分钟学习机器学习与数据挖掘1scikitlearn安装与配置 2KNN预测男女 3KNN测试自带数据评分对比以及绘图 4KNN用于分类 5KNN用于数据回归预测5.0 143课时 4905人学习¥ 99.00 2020/08/27
-
数据分析与机器学习基础7小时32分钟通过本课程的学习能够帮助您熟练学习大数据分析和机器学习的原理及相关应用技能。课程开篇介绍 模块一:引言 第一课:大数据分析概述-学习目标 1.1理解什么是大数据分析以及为什么应该关注它 第2课:机器学习概述-学习目标暂无评分 46课时 889人学习¥ 99.00 2020/07/29
-
大白话SVM算法课程-从此不再惧怕SVM5小时34分钟以通俗简介的方式,从浅入深介绍SVM原理和代码流程 让你从此不再惧怕SVM。SVM课程大纲 SVM之回顾梯度下降原理 SVM之回顾有约束的最优化问题-等式约束条件 SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释 SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释5.0 26课时 496人学习¥ 99.00 2020/08/28
-
基于SciKit的机器学习视频教程(职场进阶系列)7小时14分钟使用各种机器学习技术 探索数据集 执行各种分类算法任务 使用回归算法、聚类算法和超参数 等0.0简介 1.0什么是机器学习学习目标 1.1安装 1.2了解ML库 1.3介绍机器学习中的各种技术5.0 63课时 162人学习¥ 99.00 2021/08/17
-
Python基础视频课程(一)6小时26分钟为Python配置你的系统,获得代码示例、Python包管理器、Paul的联系信息简介 预备课程 0.1获得代码 0.2示例文件夹结构 0.3安装Anaconda暂无评分 76课时 17人学习¥ 99.00 2021/08/26
-
Python技术基础视频教程(二)7小时18分钟为Python配置你的系统,获得代码示例、Python包管理器、Paul的联系信息简介 列表 自测练习 元组 自测练习暂无评分 105课时 4人学习¥ 99.00 2021/08/27
-
线性代数的本质与机器学习-专为程序员设计的线性代数课程5小时18分钟1.掌握线性代数的本质;2.掌握主成分分析法、矩阵的SVD分解、PageRank网页排序算法线性代数的研究内容和学习误区 线性代数有什么用 对向量的再认识 向量的线性组合与张成的空间 线性相关与线性无关5.0 36课时 237人学习¥ 99.00 2022/03/24
-
数据挖掘基础及实战应用5小时26分钟快速了解数据挖掘的基本感念和原理,熟悉Python探索性数据分析的基本过程数据挖掘概述 数据挖掘的工具 数据挖掘的类型 数据挖掘的模式 数据对象与属性类型5.0 11课时 103人学习¥ 99.00 2023/11/27
-
【浙大博士/哈佛博后云博士】深度学习与AI大模型技术之机器学习原理与实践77小时2分钟畅销 30+案例与35+主题,掌握机器学习开发项目核心流程与技术路线,包含所有代码,持续增加精彩案例【必看】课程综述 AI中数学-范数-欧式距离 更多范数 特征分解1-基本概念 特征分解2-矩阵是运动5.0 357课时 171人学习¥ 99.00 2024/07/31
-
博士讲授人工智能之机器学习-线性回归-梯度下降算法教程10小时31分钟通过本教程的学习,让博士带着大家知其然知其所以然,掌握和理解机器学习-线性回归-梯度下降算法。1 绪论 2 数学基础 3 机器学习基础 1 科学计算库Numpy 2 线性回归之一元线性回归5.0 26课时 89人学习¥ 98.00 2020/10/03
-
[老汤-人工智能]机器学习九之非监督算法1小时42分钟学习学习非监督类型的算法,比如K-Means和PCA等聚类介绍 K-Means算法 K-Means算法优化目标函数 随机初始化聚类中心点 选择K值暂无评分 12课时 464人学习¥ 89.00 2018/11/30
-
零基础数据分析与挖掘R语言实战3小时3分钟学习用R进行绘图的函数;了解用R进行描述性统计分析;学习机器学习的算法;懂得关联规则的算法实现;懂得分类算法的原理;了解用R语言进行数据图形处理;熟悉用R语言建立数据挖掘模型。绘图基础知识 低级绘图函数 高级绘图函数 机器学习基本概念 聚类分析算法原理5.0 8课时 786人学习¥ 89.00 2018/08/23
-
机器学习-线性回归&K近邻6小时5分钟掌握Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括数据清洗、特征工程、机器学习常见算法及应用场景课程介绍与资源下载 数据挖掘 VS 人工智能 数据预处理八大策略 缺省、异常、重复值处理 抽样 VS 全量数据5.0 22课时 13215人学习¥ 89.00 2022/03/30
-
Mathematica软件科学计算教程4小时熟练的学习Mathematica科学计算,数学公式推导和数据处理观看使用说明 Mathematica基本概述 Mathematica基本界面介绍 Mathematica基本语法介绍 Mathematica常用函数字符介绍5.0 31课时 413人学习¥ 89.00 2020/05/09
-
机器学习-决策树&集成学习4小时44分钟掌握Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括数据清洗、特征工程、机器学习的常见算法和应用场景课程介绍与资源下载 什么是信息熵 决策树极简案例 numpy手写决策树_上 numpy手写决策树_下5.0 18课时 5156人学习¥ 89.00 2022/04/25
-
机器学习-聚类&贝叶斯算法4小时40分钟统计学的概率入门、数据清洗、特征工程、聚类实现无监督算法、雷达图可视化、jieba分词器、贝叶斯实现课程介绍与资源下载 大数据与小数据 联合概率与条件概率 精确率、召回率 聚类算法原理介绍5.0 18课时 4997人学习¥ 89.00 2022/04/14
-
通过Q-Learning掌握强化学习【中字】2小时1分钟探索未知的优化之路:深入剖析Q学习算法课程介绍 1 通过一个简单的项目学习基础知识 2 创建二维网格的Q表 3 在网格环境中显示路径 4 在网格环境中添加奖励暂无评分 7课时 74人学习¥ 88.00 2024/06/28