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机器学习系列专题(经典算法+案例实战)

系列课程旨在帮助同学们学习人工智能的核心-机器学习中的经典算法与案例实战,以最接地气的方式进行通俗讲解,结合数学原理推导从零开始详解每一个复杂的算法,结合真实数据集进行案例实战。课程以当下最主流的Python语言为核心武器,结合工具包进行各大项目实战配套Python数据科学库实战与人工智能必备数学。

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门课程

1522867

人学习

课程总时长

唐宇迪

讲师评分:4.9

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系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段:  Python数据科学必备库与数学基础

2门课程138120

学习数据科学必备Python工具包使用与数学基础,为之后的学习打下坚实基础!

  • Python入门与数据科学库

    88节19小时11分钟
    课程目标:
    Python需要基础与数据科学库概述:整个系列课程以Python为主导,目标在于快速学习Python语言。全程代码实战,使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学需要学

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    • 人工智能-数学基础视频课程

      129节19小时11分钟
      课程目标:
      数据科学与人工智能数学基础课程旨在帮助同学们快速打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,快速学习核心知识点。课程

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      第二阶段:  机器学习经典算法实战

      3门课程225600

      对机器学习经典算法进行数学原理推导并结合实际任务进行案例实战

      • 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节34小时18分钟
        课程目标:
        Python机器学习实训营(原理推导+代码复现+实验分析)课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现,从零开始实现每一模块功能(非调用工具包)

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        • 【2020新版更新】人工智能-机器学习实战视频课程( 上篇)

          92节15小时26分钟
          课程目标:
          课程主要包括机器学习算法原理推导与项目实战,整体风格通俗易懂,实战驱动。算法讲解部分通俗解读整体流程,对于每一步数学知识点进行详细解释与实例分析。实战中以Python为核心工具,基于真实数据集进行建模分析与算法优化。还可

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          • 大数据——机器学习视频课程( 下篇 )

            68节12小时56分钟
            课程目标:
            机器学习的火爆程度相信同学们已经看到了,很多同学苦于这个领域门槛太高,入门难度较大,本课程旨在帮助大家轻松学习机器学习中常用的经典算法,真正入门机器学习这个领域。课程的讲解以机器学习中的经典算法为核心,每一个算法都是先通

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            第三阶段:  Python数据挖掘项目实战

            3门课程132360

            学习Python数据挖掘流程结合机器学习算法进行建模实战

            • 数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战

              80节12小时32分钟
              课程目标:
              数据科学-优胜解决方案实战课程以真实企业数据集与任务需求为背景,结合竞赛优胜解决方案,从实战角度出发,一步步讲解如何应用机器学习算法与数据挖掘技巧在实际问题中。课程全部章节内容皆为项目实战,每章带领大家从零开始完成一套解

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              • Python数据挖掘实战视频教程

                75节15小时55分钟
                课程目标:
                Python数据挖掘系列课程基于真实数据集进行案例实战,使用Python数据科学库从数据预处理开始一步步进行数据建模。对于每个案例首先进行流程解读与数据分析,建立特征工程,详细解读其中每一步原理与应用。数据挖掘内容包含当

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                • Python数据分析(机器学习)经典案例视频课程

                  48节8小时19分钟
                  课程目标:
                  所有项目均基于真实数据集展开,通俗的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战,分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中,同学们可以快速学习如何使

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                  第四阶段:  数据分析与机器学习进阶实战

                  7门课程223140

                  学习机器学习进阶算法与数据分析常用方法,结合案例进行实战。

                  • Python数据分析(统计分析)视频课程

                    99节17小时4分钟
                    课程目标:
                    课程概述:一、课程简介Python统计分析系列课程以Python为核心工具,结合其工具包进行统计分析实验。从统计分析基础开始讲起,一步步完成整个统计分析系列内容。课程以案例为中心,结合案例讲解让同学们更清晰的学习每一个知

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                    • Python文本数据分析视频课程(原理+新闻分类项目实战)

                      14节2小时21分钟
                      课程目标:
                      课程首先概述文本分析的基本概念,整个课程围绕案例进行:新闻分类任务。详解讲解如何使用Python库进行分析与建模的工作。案例中实例演示如何在杂乱的文本数据中进行分词预处理,最后应用贝叶斯算法进行分类预测

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                      • Python时间序列原理分析及实战视频课程

                        17节3小时21分钟
                        课程目标:
                        课程以Python为核心工具,使用Pandas库进行时间序列的预处理与分析。详解时间序列中最常用模型ARIMA原理以及其参数选择。对时间序列平稳性以及模型评估方法展开分析讨论,基于真实数据集进行时间序列建模与分析实战!

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                        • 深度学习-Python数据分析工具进行探索性数据分析视频课程(EDA)

                          18节3小时35分钟
                          课程目标:
                          案例课程,实例演示如何使用Python工具包进行探索性数据分析。基于真实数据集从零开始进行可视化数据分析,对单变量与多变量之间的关系进行探索分析,缺失值分析,数据变量统计报表等常规统计分析方法。

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                          • 机器学习-推荐系统实战视频课程【唐宇迪】

                            22节3小时51分钟
                            课程目标:
                            机器学习-推荐系统实战视频课程【唐宇迪】课程从推荐系统概述开始,详解推荐系统中两大核心算法:协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐,最后使用Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的

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                            • 自然语言处理-Word2Vec视频教程

                              27节4小时10分钟
                              课程目标:
                              自然语言处理中最重要的算法,词向量模型。课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维

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                              • 人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

                                170节27小时37分钟
                                课程目标:
                                课程主要包括两大模块(原理和实战),首先会通俗讲解深度学习中各大经典网络架构并基于tensorflow2版本进行实例演示,详解网络模型训练方法与策略。项目实战全部基于真实数据集与实际任务进行展开,零基础入门深度学习与TF

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