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本课程以机器学习算法为主体,讲解各种机器学习算法。主要内容如下:监督学习算法、分类与回归、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、无监督学习、数据预处理、Tfidf等。 在讲解算法过程中,以实际的例子和可视化的方式形象理解。部分算法会讲解实际算法推导。在讲解完每个算法后,都会用sklearn解决一个具体的问题。
课程概览
授课讲师

个人技能: 前端:HTML5、CSS3、JavaScript、JQuery、Bootstrap、Vue.js、微信小程序。 后端:Spring全家桶、MyBatis、MyBatisPlus。 数据库:MySQL、SQL Server、MongoDB。 系统:Linux操作、Shell脚本。 AI:Python、TensorFlow、OpenCV、Scikit-learn。 授课风格: 实战结合理论,案例丰富,互动性强,注重实操。 韩老师技术全面,授课注重实践,致力于提升学员的技术应用能力。
课程大纲
- 第1章HCIA-AI
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    第1节 机器学习 试听
实验列表
节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
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第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
第8节 | 17:00 - 17:40 |
天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
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