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畅销学习路径 系统学习 打包优惠

动手学Numpy视频课程

41课时

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Numpy作为数据科学、数据分析、机器学习及深度学习的基础,是以上学科入门的必选课程,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,杜绝对着讲义照本宣科,保证课堂趣
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¥ 39.00

机器学习项目课:从基础到搭建项目视频课程

110课时

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这是一门项目课。老师会在课程演示编程的全过程,并带你完成一个推荐系统的项目。完成本课程后,你将对机器学习算法的核心概念有全面深刻的理解。本授课老师会将理论与实战相结合,帮助同学们从基础计算机科学知识转向机器学习专业。
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¥ 270.00

白话Matplotlib数据可视化

22课时

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使用真实数据集,全面掌握数据可视化的图表设计,全面掌握使用数据可视化技术分析数据。
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会员专享2折

机器学习6大经典模型之贝叶斯分类器(精讲+实战)

10课时

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全面掌握机器学习6大经典模型理论和实践,学完即可参加kaggle和阿里天池AI竞赛
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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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¥ 99.00

从零开始学习机器学习系列视频课程

56课时

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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、系统的学会机器学习的课程,成为机器学习大军中的一员。
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¥ 49.00

[老汤-人工智能]机器学习十一之Spark推荐系统

20课时

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掌握大数据领域中的推荐系统
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人工智能机器学习之人脸识别系统(Python3.7 )

18课时

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企业真实项目,让学生快速掌握企业人脸识别开发流程,帮助学生建立企业人工智能应用思维.。
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¥ 198.00

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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Python数据分析与科学计算数据可视化篇:Matplotlib和Seaborn

45课时

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掌握Python语言的数据可视化技术,Matplotlib和Seaborn 库
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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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¥ 7.00

Python机器学习实战视频课程1-零基础上手

54课时

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本系列课程涵盖经典机器学习知识+实战项目。让学员能够系统掌握AI知识,为成为机器学习工程师,数据分析师,数据科学家或者为深度学习打下坚实基础。课程把相关知识点穿插到项目中讲解,而非空谈理论,通过课程学习可以掌握目前最火热**薪的这个领域的知识。
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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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¥ 89.00

[老汤-人工智能]机器学习十之Spark项目实战三

19课时

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掌握End to End的机器学习的项目
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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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人工智能-机器学习实战视频课程

68课时

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让学员掌握scikit-learn的核心使用方法以及机器学习的核心算法原理和实战
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100分钟搞定机器学习数学基础

4课时

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你将对机器学习入门所需的数据基础知识有一个全面的把握,很多看似困难的数学知识将会变得简单
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[老汤-人工智能]机器学习六之Spark项目实战一

30课时

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掌握Spark中回归算法的使用
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机器学习算法基础

84课时

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帮助数百万的年轻人打开人工智能的大门!

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Python语言轻松入门视频课程

14课时

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帮助无编程基础的学员掌握python语言的基本知识,从而顺利进行后续数据分析课程的学习。

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机器学习(算法&实例)视频课程

8课时

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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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¥1.00 会员免费

机器学习之支持向量机理论与代码实践

36课时

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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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数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战

80课时

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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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