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【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 272人学习¥ 99.00 2024/07/31 -
机器学习算法进阶及实战应用
22小时32分钟一站式掌握技巧学习的算法原理和实战应用人工智能的基础技术 人工智能核心技术 Pandas的基本操作和应用 Pandas的数据框类型 Pandas数据的增加或删除5.0 84课时 2693人学习¥ 299.00 2023/09/08 -
【计算机视觉】OpenCV机器学习项目实战（Python版）
5小时52分钟畅销 让学员掌握机器学习相关技术，在OpenCV中如何使用机器学习相关API完成处理处理使用KNN（K临近）模块完成数据分类 使用SVM（支持向量机）模块完成数据分类 识别手写体数字 识别英文字母 定位数独图像内单元格中的数字5.0 23课时 458人学习¥ 199.00 2022/12/19 -
机器学习之聚类、主成分分析理论与代码实践
2小时48分钟学习常用的聚类方法(K-means、层次聚类、密度聚类、谱聚类等)，学习主成分分析的原理与实现方法开课简介 机器学习知识体系 机器学习流程 聚类简介 K-means算法原理5.0 27课时 1473人学习¥ 68.00 2020/02/04
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深度学习视频课程（1）：TensorFlow基础
2小时53分钟让学员学习Tensorflow的基本概念和基本使用方法TensorFlow简介 安装TensorFlow TensorFlow中的常量-TensorFlow名字的由来 常量运算 占位符类型5.0 19课时 2491人学习¥ 39.00 2023/02/08 -
4-19机器学习公开课-泰坦尼克获救预测视频课程
1小时4分钟快速学习python机器学习处理问题流程机器学习概述 泰坦尼克数据简介 使用pandas进行数据预处理 使用scikit-learn建立模型 答疑与讨论5.0 5课时 10296人学习¥ 0 2017/04/20 -
机器学习-Q学习算法-沙鼠走迷宫-视频课程
45分钟通过一个迷宫游戏，帮助学员能深刻掌理解Q-Learning算法的实质。希望每一位学员都能够写出让冷冰冰的机器进行“思考”的程序,最终让你的计算机在“吃一堑长一智”的名言鞭策下，能过顺利的完成逃离迷宫的任务第1课：沙鼠走迷宫 第2课 马尔可夫链 第3课 马尔可夫决策过程 第4课 Q-Learning算法 第5课 迷宫实战5.0 5课时 10103人学习¥ 58.80 2017/09/17 -
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 资料说明 无监督学习 模型验证5.0 23课时 599人学习¥ 99.00 2018/09/10 -
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】
1小时24分钟企业内部培训课程，包含常见机器学习如线性回归、逻辑斯蒂回归、SVM、朴素贝叶斯、随机森林等经典常见算法，包括算法核心思想及部分算法公式推导。最后以一个实战项目，爬取网络数据。选用线性回归来拟合数据，通过特征转换、空值处理、去除多重共线性、相关性判断、正态分布检验、显著性检验、偏度检验选出**模型常见算法 数据爬取及参数选择 大数据行业分享5.0 3课时 6333人学习¥ 0 2018/08/05 -
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 机器学习基本概念 低级绘图函数 聚类分析算法原理 聚类分析算法k-means例子5.0 8课时 786人学习¥ 89.00 2018/08/23 -
基于Kafka+SparkStreaming+Redis+Python实时数据流处理分析项目
2小时31分钟动手实操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\学习用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\项目介绍 项目实施步骤四：远程执行Spark程序 项目实施步骤二：运用Spark接收数据-理论 项目实施步骤一：运用Kafka产生数据-讲解部分 项目实施步骤二：运用Spark接收数据-实践5.0 11课时 1668人学习¥ 199.00 2019/01/13 -
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 结课测试 文本挖掘概述 协同过滤概述 购物篮分析原理5.0 15课时 1820人学习¥ 99.00 2022/03/30 -
数据科学技术和应用实践完整视频课程
21小时13分钟通过学习本课程，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\学习R语言的基本知识\学习R语言的基本包使用\学习用R进行数据处理的能力\了解用R进行描述性统计分析数据科学产生的背景和定义 R语言概述 数据挖掘的过程模型 绘图基础知识 基因函数介绍5.0 63课时 792人学习¥ 366.00 2018/11/08 -
Python机器学习进阶实战视频课程
20小时9分钟学习机器学习进阶算法并结合Python工具包进行项目实战基本数值特征 音乐推荐任务概述 推荐系统应用 数据与环境配置 线性判别分析要解决的问题5.0 123课时 3278人学习¥ 398.00 2018/11/19 -
[老汤-人工智能]机器学习三之逻辑回归算法视频课程
![[老汤-人工智能]机器学习三之逻辑回归算法视频课程](https://s2.51cto.com/images/201811/23/82f838b1a66fee5e4f2ee81ca1ab69cb.png?x-oss-process=image)
2小时11分钟学习各种分类算法的原理分类概述 过拟合问题 假设函数的表达式 带有正则化的代价函数 决策边界5.0 11课时 667人学习¥ 69.00 2018/11/30 -
[老汤-人工智能]机器学习七之决策树算法视频课程
![[老汤-人工智能]机器学习七之决策树算法视频课程](https://s2.51cto.com/images/201811/23/32eb02453f31a3caa2c8adb0b4ae2fdd.png?x-oss-process=image)
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 随机森林 回归树 构建决策树的过程 提升树5.0 13课时 1836人学习¥ 99.00 2018/11/30
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[老汤-人工智能]机器学习四之模型调试视频课程
![[老汤-人工智能]机器学习四之模型调试视频课程](https://s2.51cto.com/images/201811/23/943690b8392c25759a8d590f169813f7.png?x-oss-process=image)
1小时18分钟学习机器学习中的模型调试原理模型调试简介 模型评估 模型选择 偏差与方差 正则化和偏差方差问题5.0 7课时 777人学习¥ 59.00 2018/11/30 -
[老汤-人工智能]机器学习二之线性回归视频课程
![[老汤-人工智能]机器学习二之线性回归视频课程](https://s2.51cto.com/images/201811/16/4730be6b7627a1dbe827043a93d2a7ed.png?x-oss-process=image)
4小时6分钟学习线性回归算法原理什么是机器学习 模型表达 模型表达 监督学习 代价函数(cost function)5.0 19课时 5660人学习¥ 79.00 2018/11/30 -
[老汤-人工智能]机器学习五之SVM算法视频课程
![[老汤-人工智能]机器学习五之SVM算法视频课程](https://s2.51cto.com/images/201811/23/3e3c2df21f6c422bc0c39c243217232f.png?x-oss-process=image)
1小时41分钟学习机器学习中的SVM算法原理优化目标 高斯核函数 SVM对比逻辑回归 大间距分类器 带有核函数的SVM5.0 6课时 834人学习¥ 59.00 2018/11/30 -
银行产品销售案例与决策树分类算法
25分钟通过案例学习后，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案例数据集分析 决策树算法原理 Python中决策树模型 案例的Python代码分析5.0 4课时 157人学习¥ 29.00 2018/12/14 -
人工智能系列之机器学习入门实战-XGBoost算法【肢解原理+算法实战】
2小时11分钟学习xgboost算法数学原理、模型的构建与自动调参，从而对机器学习有一个全新的认识课程简介 前奏：泰勒公式 致谢、答疑方式 破冰：XGBOOST二分类数据集介绍 算法解读（上）：目标函数、训练误差与正则5.0 11课时 2030人学习¥ 266.00 2019/03/13 -
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 1158人学习¥ 99.00 2019/02/21 -
伊斯坦布尔100指数与线性回归
37分钟归纳数据集；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；模型评估案例数据集分析 线性规划的算法原理 Python中线性回归模型代码 实现案例的完整Python代码及分析5.0 4课时 954人学习¥ 29.00 2019/04/01 -
机器学习之线性回归理论与代码实践
2小时4分钟深入理解线性回归的数学推导过程, 能够使用原生代码实现线性回归模型课程简介 机器学习知识体系 机器学习流程 线性回归介绍与符号表示 假设函数、损失函数与代价函数5.0 21课时 2391人学习¥ 68.00 2019/04/15 -
机器学习之朴素贝叶斯理论与代码实践
1小时14分钟理解朴素贝叶斯的基本原理，能够完成垃圾邮件分类任务开课简介 机器学习知识体系 机器学习流程 朴素贝叶斯之条件概率 朴素贝叶斯的基本原理5.0 16课时 864人学习¥ 68.00 2019/04/22 -
机器学习之决策树理论与代码实践
1小时23分钟理解决策树的基本原理，能够使用决策树完成分类任务。能够可视化生成的决策树。开课简介 机器学习知识体系 机器学习流程 决策树介绍 熵entropy介绍5.0 18课时 844人学习¥ 68.00 2019/04/24 -
Python数据分析与机器学习实战集锦（纯实战版）
15小时5分钟学习数据分析与机器学习实战方法并应用到真实数据集任务中关联规则概述 数据任务分析 数据与任务介绍 数据与任务简介 数据与任务分析5.0 97课时 23112人学习¥ 298.00 2020/07/20 -
机器学习数学基础
46分钟对机器学习的基本数学问题有一定的认识，了解基本的算法原理概率论之二项分布 概率论之超几何分布 欧式距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离5.0 6课时 1102人学习¥ 7.00 2019/05/06 -
机器学习之支持向量机理论与代码实践
4小时13分钟深入理解SVM的数学推导过程，SMO算法的数学推导过程。能够以原生代码的方式实现SVM开课简介 机器学习知识体系 机器学习流程 拉格朗日乘子法求等式约束条件下函数极值 拉格朗日乘子法求等式约束条件下函数极值举例5.0 36课时 1345人学习¥ 78.00 2019/05/08 -
数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战
12小时32分钟学习数据挖掘核心技能，将优胜解决方案应用到自己的项目中任务目标与数据分析 模型解释方法与实践 数据与任务目标分析 数据与任务介绍 数据任务概述5.0 80课时 9058人学习¥ 298.00 2019/05/10
