机器学习简明实战 - Day3-逻辑回归
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适合人群
机器学习爱好者,不需要数字基础;需要在实践中使用机器学习解决实际问题的数据开发工作者;架构师;大学相关专业学生
你将会学到
精准掌握机器学习与深度学习常用、实用算法的实战技能
- 精准掌握机器学习实战方法
- 掌握常用算法的使用场景
- 掌握常用算法的编码方法
- 掌握最常用最实用的算法
课程简介
本课程用通俗、易懂的语言与简单易学又有代表性的实例,简明扼要地帮助学员精准面向实战掌握机器学习中最有用的算法及场景,并且能在实践工程中准确选择、熟练使用这些算法解决实践问题,并同时包括了经典机器学习算法、神经网络算法与深度学习算法。本课程不需要算法基础,不需要之前有机器学习的知识
当前大部分机器学习课程都需要学员具备一定的数学基础,在学习过程中有一定难度;同时讲的算法非常多,算法细节非常精细。但如果学员只是想在实践中使用机器学习方法解决实际问题的话,其实只需要选择最常用、最实用的算法与其典型实践场景,并且掌握机器学习的常规处理流程,就可以从容应对实践中的大部分问题了。
本课程就是选择几个最为常用、最为实用的算法,并且讲解中尽量剔除一切与实际使用无关的内容,力求完全面向应用。本课程虽是追求简捷,但学习后应对实践的技能却不打折扣,尽量包含实践使用中的必要的内容
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- 1试看 机器学习简明实战 - Day1---机器学习常用知识17:54
- 2机器学习简明实战 - Day2-线性回归30:15
- 3机器学习简明实战 - Day3-逻辑回归29:14
- 4机器学习简明实战 - Day4-支持向量机SVM23:37
- 5机器学习简明实战 - Day5-朴素贝叶斯23:59
- 6机器学习简明实战 - Day6-随机森林(分类与回归)22:18
- 7Day7-神经网络解决经典问题1: 编码方法与线性示例21:07
- 8Day7-神经网络解决经典问题2:两个非线性拟合示例16:28
- 9Day8-深度学习实践1: 图像识别27:53
- 10Day8-深度学习实践2: 时序数据预测32:31
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