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[老汤-人工智能]机器学习二之线性回归视频课程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 5659人学习¥ 79.00 2018/11/30
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[老汤-人工智能]机器学习五之SVM算法视频课程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
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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 156人学习¥ 29.00 2018/12/14
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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
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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 人口普查收入预测任务概述 线性回归算法概述 猫狗识别任务概述 Pandas概述5.0 45课时 1141人学习¥ 99.00 2019/02/21
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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) 概率分布之高斯分布详解 实战1:葡萄酒多分类(多项式分布与高斯分布) 贝叶斯原理与流程4.0 12课时 251人学习¥ 99.00 2019/03/12
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收入预测案例与K近邻点分类算法19分钟处理数据集;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近邻点模型的评估案例数据集分析 K近邻点算法基本原理 Python中K近邻点模型的介绍及案例的Python代码分析4.0 3课时 342人学习¥ 29.00 2019/03/22
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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 937人学习¥ 29.00 2019/04/01
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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 2389人学习¥ 68.00 2019/04/15
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机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践1小时59分钟理解逻辑回归算法和KNN算法,能够完成对数据的分类任务开课介绍 机器学习知识体系 机器学习流程 逻辑回归介绍 逻辑回归的假设函数4.0 23课时 1642人学习¥ 68.00 2020/06/24
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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
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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 842人学习¥ 68.00 2019/04/24
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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 1040人学习¥ 7.00 2019/05/06
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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 1344人学习¥ 78.00 2019/05/08
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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 2362人学习¥ 39.00 2023/02/08
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Python机器学习算法和实践15小时43分钟你将对机器学习算法的理论与实现做到“知其然,又知其所以然”理论+公式+实例 条件概率和概率论 什么是Knn 损失函数分析 熵、信息增益和对数函数5.0 45课时 2098人学习¥ 359.00 2019/05/23
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机器学习之集成学习理论与代码实践1小时31分钟理解集成学习的基本概念,能够编码实现各种集成模型开课简介 机器学习知识体系 机器学习流程 集成学习简介 Voting能够提高准确率的原因5.0 12课时 783人学习¥ 68.00 2019/07/10
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深度学习视频课程(2):Tensorflow2.x与神经网络7小时26分钟让学员学习神经网络的基本原理,以及实现神经网络感知机-神经网络的起源 计算图基础 从手工调参到数据驱动 卷积神经网络的结构 什么是神经网络5.0 51课时 6390人学习¥ 0 2023/02/08
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数据科学训练营之五:机器学习(英文版)4小时58分钟ML包,线性回归,逻辑回归,聚类分析,将机器学习应用于实际业务案例回归分析概览 线性回归模型 什么是sklearn,它与其他软件包有何区别? 线性回归实例之一 多重线性回归5.0 68课时 1331人学习¥ 118.00 2019/10/08
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AI人工智能之Tensorflow使用2小时38分钟通过本课程学习能够学习一定的Tensorflow使用技能,能较为熟练的使用它Tensorflow-Variable Tensorflow-Placeholder 案例-用Tensorflow来实现LR-构建数据 案例-用Tensorflow来实现LR-训练模型 Tensorflow基本操作1暂无评分 16课时 189人学习¥ 68.00 2019/10/08
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数据科学训练营之五:机器学习(中文版)4小时56分钟线性回归,ML包,逻辑回归,聚类分析,将机器学习应用于实际业务案例,理解ML模型背后的基本思想回归分析概览 线性回归模型 什么是sklearn,它与其他软件包有何区别? 线性回归实例之一 多重线性回归5.0 67课时 930人学习¥ 118.00 2019/10/08
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使用Python数据挖掘进行深度的学习12小时43分钟学习Python的安装部署;学习机器学习基本原理;学习常用监督式和非监督式学习等的算法例子!Python软件的安装和配置 使用Python实现机器学习的架构等介绍 Pandas的DataFrame操作 交叉验证K-Fold Numpy基本用法5.0 40课时 34人学习¥ 199.00 2019/10/21
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轻松读论文:《异常检测算法:树突状细胞算法》 | 王冬梅解读28分钟站在距离专业领域真正的大牛最近的位置,向“知识原创者”求教,学习最接近原汁原味的人工智能前沿知识。前言 异常判定 机制构建 决策智能 学习资料5.0 5课时 202人学习¥ 9.99 2020/01/20
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机器学习与AI实战精讲7小时15分钟超过8小时的视频课程展示了如何使用AWS和谷歌云平台来解决机器学习和人工智能中的本质问题。课程开篇介绍 机器学习、AI与Python及Jupyter Python基础知识介绍数据科学编码 学习目标 使用Python控制结构 学习目标 用Python编写、使用和部署库 学习目标 编写和应用函 学习目标4.8 108课时 1432人学习¥ 129.00 2020/08/05
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机器学习项目实战5小时2分钟掌握数据读取,分析,处理的方法,掌握机器学习算法建模的能力回归算法-波士顿房价预测 回归算法-葡萄酒质量和时间的关系 逻辑回归-用户流失预测 逻辑回归-糖尿病预测项目 KNN算法-鸢尾花分类5.0 22课时 260人学习¥ 199.00 2020/09/10
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