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机器学习算法工程实战之路

机器学习实战及应用分为三个阶段，整个课程专辑从Python零基础入门，逐步深入介绍数据分析基础和机器学习算法的原理和技术，最后介绍机器学习算法的优化方法，并引出传统神经网络DNN的基础应用。

3

门课程

14214

人学习

课程总时长

TIGT

讲师评分：5.0

长久观看
 
系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段：  Python人工智能训练营

1门课程63420

快速掌握人工智能编程基础和机器学习算法的原理及应用

  • Python人工智能训练营

    68节17小时37分钟
    课程目标：
    本课程是一套完整的AI入门课程，主要包括Python基础、数据结构和算法、机器学习等三部分的内容。课程中你将学到Python编程语言，数据结构与算法篇包括线性表、栈和队列、树和树算法，以及图和图算法，机器学习篇包括机器学

    课程大纲

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    第二阶段：  机器学习算法进阶及实战应用

    1门课程81120

    一站式掌握技巧学习的算法原理和实战应用

    • 机器学习算法进阶及实战应用

      84节22小时32分钟
      课程目标：
      本课程使用Python语言及其分析与建模工具库。对数据挖掘和机器学习领域中经典的算法给出完整的原理推导及实例进行讲解，基于实际案例演示如何应用机器学习算法进行实际问题的解决，主要包含的算法有KNN算法、线性回归、Logi

      课程大纲

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      第三阶段：  XGBoost到DNN:软件缺陷检测优化

      1门课程3540

      深刻理解基于xgboost的机器学习算法，并过渡到对深度学习算法DNN的理解

      • XGBoost到DNN:软件缺陷检测优化

        4节59分钟
        课程目标：
        本课程基于机器学习xgboost和深度学习DNN实现软件缺陷检测综合案例，主要内容包括使用Pandas进行数据预处理和探索性数据分析。以及使用随机森林（Random Forest）集成学习算法进行特征工程，同时使用主成分

        课程大纲

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