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机器学习-决策树&集成学习

15课时

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此课程是机器学习系列的第二套课程,第一套主要讲解了数据预测解决方案线性回归模型,此套视频讲解的是针对
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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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机器学习-jieba分词&贝叶斯算法

16课时

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如何通过Jieba完成地址的分词操作,手写TF-IDF算法来了解贝叶斯的核心算法!
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深度学习视频课程(2):Tensorflow2.x与神经网络

51课时

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让学员了解神经网络的基本原理,以及实现神经网络
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Python机器学习实训营(零基础必备,原理推导+代码复现+实验分析)

218课时

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掌握机器学习算法数学原理推导,从零开始代码复现经典算法,通过案例实验分析核心知识点
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深度学习视频课程(1):TensorFlow基础

19课时

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让学员掌握Tensorflow的基本概念和基本使用方法
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机器学习-线性回归&K近邻

17课时

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掌握机器学习Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括特征工程分析、常见算法和应用场景!
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Python数据分析案例实战(纯实战)

73课时

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掌握数据分析必备知识点与常用套路,基于Python工具包与真实数据集进行实战。
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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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基于的Python数据科学和挖掘课程

18课时

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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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Python机器学习算法和实践

45课时

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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”
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零基础数据分析与挖掘R语言实战

8课时

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掌握用R进行绘图的函数;了解用R进行描述性统计分析;学会机器学习的算法;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。
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机器学习之聚类、主成分分析理论与代码实践

27课时

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掌握常用的聚类方法(K-means、层次聚类、密度聚类、谱聚类等),掌握主成分分析的原理与实现方法
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机器学习数学基础

6课时

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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
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数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战

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掌握数据挖掘核心技能,将优胜解决方案应用到自己的项目中
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机器学习(算法&实例)视频课程

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了解传统机器学习的算法,包括线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,线性判别分析,主成分分析等推导原理,以及如何调用Sklearn库相关接口,完成算法的实现,应用到具体工程里面。
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机器学习之支持向量机理论与代码实践

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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
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机器学习之线性回归理论与代码实践

21课时

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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
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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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Python数据分析与机器学习实战集锦(纯实战版)

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[老汤-人工智能]机器学习九之非监督算法

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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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[老汤-人工智能]机器学习四之模型调试视频课程

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[老汤-人工智能]机器学习二之线性回归视频课程

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    掌握机器学习Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括特征工程分析、常见算法和应用场景!
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