降维数据近似恢复
这门课是算法原理课,讲解机器学习中非监督类型的算法,包括:聚类算法(K-Means算法)以及PCA降维算法
【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分:
机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/course/14792.html):从微积分和线性代数两个方面讲解机器学习需要的数学知识
机器学习二之线性回归(https://edu.51cto.com/course/16010.html ):讲解机器学习中最简单也是最常用的线性回归算法(包括一元线性回归和多元线性回归算法)
机器学习三之逻辑回归(https://edu.51cto.com/course/16009.html ):讲解机器学习中分类算法(也就是逻辑回归算法),还讲解了解决机器学习的过拟合问题
机器学习四之模型调试(https://edu.51cto.com/course/16004.html ):讲解机器学习中怎么来评估模型、测试模型以及怎样定位模型问题等
机器学习五之SVM算法(https://edu.51cto.com/course/16003.html ):讲解机器学习中应用很广泛的支持向量机算法(即SVM算法)
机器学习六Spark机器学习实战一(https://edu.51cto.com/course/17300.html ):航班延迟预测
机器学习七之决策树算法(https://edu.51cto.com/course/16002.html ):讲解机器学习中决策树算法,以及基于决策树的回归树算法、提升树算法以及梯度提升算法等算法
机器学习八Spark机器学习实战二(https://edu.51cto.com/course/17345.html):运动数据分类
机器学习九之非监督类型算法(https://edu.51cto.com/course/16001.html ):讲解机器学习中非监督类型的算法,包括:聚类算法(K-Means算法)以及PCA降维算法
机器学习十Spark机器学习实战三(https://edu.51cto.com/course/17381.html ):uber载客位置聚类分析
机器学习十一Spark推荐系统实战(https://edu.51cto.com/course/14871.html):讲解怎样使用Spark实现推荐系
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课程大纲
![[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)
![[老汤-人工智能]机器学习十一之Spark推荐系统](https://s2.51cto.com/images/201812/21/5103f46d5bd1b63f0477f46e6a968a16.png?x-oss-process=image)
![[老汤-人工智能]机器学习一之数学基础](https://s2.51cto.com/images/201811/16/0438ee21c997a74a1d93f1dcfc5169e1.png?x-oss-process=image)
![[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)
![[老汤-人工智能]机器学习六之Spark项目实战一](https://s2.51cto.com/images/201903/11/7f53067640cdb45145613aa7354e5881.png?x-oss-process=image)
![[老汤-人工智能]机器学习十之Spark项目实战三](https://s2.51cto.com/images/201903/17/8e1c5bdce5c269244cd2e621b345978b.png?x-oss-process=image)
![[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)
![[老汤-人工智能]机器学习八之Spark项目实战二](https://s2.51cto.com/images/201903/14/ed0017d9b4707eaa8da65a1aae56d72e.png?x-oss-process=image)